新火種
2024-01-04 
從“趕時髦”到“真有用”，AIGC最缺的是超級應用
1.什么是超級應用？
簡而言之，一個從技術到商業實現完整閉環的國民性應用。
超級應用對于科技革命的進程至關重要。
舉個例子，印刷術的發明是一次信息傳播的巨大革命。中國唐朝就發明了雕版印刷術，隨后宋朝活字印刷術的出現大幅提高了印刷效率。然而，盡管技術理論先進，但缺乏有效的載體——超級應用，這些技術并未迅速普及。以至于在元明清三朝，書籍仍然昂貴，不知道大家還有沒有印象，魯迅描寫過的孔乙己工作就是抄書。
技術雖然是中國發明，但15世紀古騰堡改良活字印刷術并發明印刷機，更快實現了技術的廣泛應用，極大地促進了啟蒙運動和工業革命。
但是縱觀人類歷史，超級應用的誕生是非常緩慢的。
無論是印刷機、紡織機、蒸汽機、內燃機等每個超級應用的誕生速度都非常緩慢，動輒間隔幾十年甚至上百年。原因也很明顯，人們需要嘗試成千上萬的應用才能做出一個超級應用。而在近代之前，資源稀缺、人才匱乏，加之受限于技術傳播緩慢，超級應用誕生的條件只能完全看運氣。
但是今天，隨著人工智能技術的飛速發展，我們正迎來一個全新的時代——AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）時代。這個時代的特征是，人工智能不再僅僅是工具，而是成為創造應用的主體。
2.一年誕生5億個新應用，超級應用誕生加快
近期國際數據公司（IDC）發布的白皮書顯示，2024年也就是明年，數字經濟的發展將在全球范圍內孕育出超過5億個新應用，相當于過去40年間出現的應用數量的總和，超級應用的誕生速度大大加快。甚至可能，明年就會跑出大模型的超級應用。
從IDC報告的前兩條預測來看，應用創新將會成為2024產業發展確定方向，人們也更期待把大模型技術變成提效工具。
為什么比起以前，這一次應用發明速度如此之快？生成式AI就是最為關鍵的變量。
從一定程度上說，大模型因其具備生成、記憶、邏輯、推理等能力，為新一代應用的研發的提供了強勁的源動力。另外，大模型還能最大限度的降低開發門檻，簡化開發流程，提高開發效率的質量。在生成式大模型能力的加持下，無論是有經驗的開發者，還是無經驗的開發小白，都能輕松上手，定制一款自己的應用。
以融合數據治理的智能化場景為例：在代碼生成環節，AI能夠支持數據一致性校驗，生成代碼的質量管控，完成數據倉庫的建模及構建，還可以實現代碼審查和漏洞修復。在程序運行過程中，AI可以協助完成數據審核、特征處理、客戶行為識別、因素保護和風險識別等操作。
這一現象在國外表現尤為明顯，以Open AI的GPTs為例，在該平臺上，無需代碼能力，僅通過自然語言交互就可根據自己的需求創建一個應用，從時間層面，早期研發一款應用可能需要一周，一個月甚至更長的實踐，但是通過GPTs，3分鐘就能搭建一個，該功能上線一周后，就能發出了上萬個應用。
當然，國內亦是如此，隨著大模型的火爆程度，較自研大模型廠商外，基于大模型做上層應用的廠商也越來越多，并逐漸向辦公、醫療、金融、教育等行業滲透，且在不少場景中已經有了較成功的落地應用。諸如金山辦公、釘釘等，而與之類似的企業也已經不是少數。
所以說，相比于以前，明年在5億個新應用中，誕生超級應用也更容易更迅速。
3.超級應用如果出現，辦公場景非常靠前
一項新技術出現時，人們最大的期望就是提高生產力。在數字化大勢所趨的今天，即便是農業和工業的改良創新，往往也都是發生在辦公環境當中。IDC白皮書的第三、四、七、九條預測，描述的都是大模型對于企業生產辦公方面的改變。
由此可見，AIGC技術的崛起預示著一場辦公革命的到來，超級應用的誕生將在辦公場景中發揮巨大的潛力，極大提升生產和創新效率。
據IDC一項針對全球企業的GenAI調研結果顯示，知識管理型應用是AIGC最受組織青睞的應用場景，此外在搜索、智能對話、推薦以及業務流程優化等場景中也表現出了巨大的潛力。
顯然，大模型能夠在辦公場景率先落地，也是當前業界的共識。
目前全球最大的辦公服務提供商微軟，它在這方面的敏銳度要早于其他企業，早于2019年微軟就與Open AI確定了合作關系，并在四年內將 OpenAI 工具與自有產品不斷進行深度集成。
國內業界，以釘釘為例，作為中國用戶規模最大的辦公平臺，釘釘是最積極擁抱 AI 浪潮的企業之一，有超過 2300 萬家企業組織、6 億用戶在釘釘上做智能協同辦公和應用開發。
4.超級應用絕不是縫合怪，一定是AI原生型的
從IDC白皮書第八條預測來看，大模型和AIGC驅動正在重新定義基礎設施，AI原生設計思想也正在滲入各行業的應用開發過程中，形成軟件開發新范式。
這個預測下面的第一條分析就是，應用“+AI”向“AI+”轉變，AI定義場景成為新范式。
怎么理解這句話呢？
無論是辦公界的超級應用，還是營銷、教育、金融、金融等領域的超級應用，要想真正落地，解決企業經營中的實際問題，開發出來的應用一定是AI原生的，這就意味著要重構，而不是縫合怪。
在這方面，國內有很多負面的例子。比如某視頻創業公司為了搶占大模型的風口，只是在原有視頻產品的基礎上加了一個AI端口，很多用戶親測后大跌眼眶，而國內諸如此似的廠商比比皆是。
究其原因，產品只是縫合“+AI”，并沒有實現從場景出發的AI+原生重構。
在這方面，釘釘就是一個為數不多的正面案例，一方面，基于通義千問，釘釘已經實現了17條產品的重構，重構后的釘釘現已經具備了摘要總結、創作生成、數據分析、信息提取、客服咨詢等新能力。
另一方面，為了加快大模型的落地應用，釘釘還將智能化底座（AIPaaS）開放給了生態伙伴。目前，與釘釘共創的生態伙伴在不斷增加，并陸續推出了相關新產品，諸如，鐵騎力士與釘釘的AI PaaS及Chat AI產品進行合作共創，利用智能化技術處理外部客戶的海量、復雜知識咨詢和內部業務系統的使用培訓需求；
艾為電子在引入釘釘AIGC方案后，成功解決了5大類、幾十個子類、幾千個產品SKU、數萬種參數的專業化客服困境。
5.超級應用的終極形態，人類理想的AI智能助理
目前，大部分企業都在圍繞如何讓大模型快速落地做文章。與此同時，超級應用什么時候誕生，以什么樣的形式出現，也成了業界討論最多的話題。
從IDC報告中的調研來看，大部分企業都認為AI Agent是AIGC發展的確定性方向。所謂 AI Agent指的是具有智慧性、能獨立思考、主動完成任務的人工智能實體。說簡單點，就是普惠性的智能助理。
當前，50%的企業已經在某項工作中進行了AI Agent的試點，另有34%的企業正在制定AI Agent的應用計劃。甚至有些企業已經開始針對自己擅長的場景做相關的研發工作了。而且從第九條預測來看逐步普惠化，更低成本的融合足夠多場景也是大勢所趨。
在這方面，釘釘也可以作為例子，因其AIPaaS戰略，目前已經與多加合作伙伴開展了相關合作，比如與一號直聘合作實現了HR領域的數字員工應用，融合AIGC技術自動化完成招聘、人才管理流程中的一系列任務。
由于AI Agent是一個很新的概念，另外，涉及的場景繁多復雜，諸如工作場景中的日程提醒、差旅安排、會議室預定、文字助理、會議速記、知識問答等功能；生活場景中的餐飲娛樂訂購、日程安排、健康管理、旅行規劃等都需要做相對應的研究開發，所以想要做落地也并非坦途。
6.合久必分分久必合，一切競爭都是效率競爭
一項技術從發明、到發展、到最終轉化成生產力，被大眾廣泛接受，其中必然會涌現很多應用模式，但是其中最重要的載體必然是超級應用。
正如IDC白皮書第六條預測所言，AIGC加速超級入口形成，“no app”理念將重塑應用形態，應用功能將被碎片化地融入到超級應用中。
在這個過程中，兩件事至關重要：一個是探索革新之心，從業者堅持不懈，并找到出路；另一個是降低技術門檻和商業普惠應用，二者持續轉化循環，不斷提高生產效率。
這個規律在科技史上也有前證。
在上一輪的科技革命中，電子信息產業鏈的頂端無疑就是半導體技術，并且最終形成了超級應用芯片。《芯片戰爭》作者米勒曾說：“芯片創造了現代世界。”
他在書中也深刻揭示過這件事的啟發，與傳統上政府作為主導的某些項目相比，芯片產業的獨特性就在于它是商業為主導的產業。
在近百年的發展過程中，芯片越來越薄，投入越來越大，包括政府在內的一切實體都不能堅持，唯有殘酷的商業競爭會促進企業們前赴后繼的投入。
曾經的霸主也會被趕超，沒有誰能一直處在領先的地位。只有不斷地投入研發，接受風險，把效率提升到極致，不完全被眼前利益支配，才能搶占先機。
AI也是如此。當前大模型爆火，說明現階段AI技術取得了階段性的突破，但再先進的技術，如果不能為社會，融入生產工作場景，也不能體現出其真正的價值。
這也是大模型出現后，業界的討論為什么逐漸從技術本身轉向如何通過大模型孵化超級應用的話題上來。各家大模型競爭者看得非常清楚。
為什么前文總用釘釘舉例？因為在辦公場景里，其他家還沒放開，釘釘是目前為止，唯一一個開放AI測試的國民級應用，能夠測試最大的用戶規模、最多的使用場景、最豐富上下游生態，能夠充分展示AI降低門檻的社會意義和效率第一原則。
這里再用釘釘舉個例子，釘釘作為智能辦公平臺，在面對AIGC這波浪潮時，率先突破了自己的天花板，在保持原有產品能力的前提下，基于通義千問發布了“斜杠”功能，并圍繞聊天、文檔、音視頻會議等4大高頻場景推出了智能化應用。在超過50萬家企業內測后，釘釘也正式推出了智能化辦公方案「AI 魔法棒」。
對一項新技術保持“探索精神、創新精神”固然重要，卻不足以支撐技術最終落地，降低技術準入門檻，實現商業轉化，也是關鍵所在。
否則玩家會越來越少，更不利于技術的落地。為了降低大模型的技術門檻，釘釘面向生態合作伙伴推出了AI PaaS底座，向下連接大模型能力，包括模型調度平臺、模型訓練平臺和插件開發平臺等，向上連接千行百業的用戶真實需求，能極大降低大模型技術的門檻，實現AI普惠。
目前，包括有成CRM、易鯨云、i人事等在內的首批生態合作伙伴已經基于AI PaaS開發了多個數字員工，并上架到釘釘智能應用市場，可以說，給生態伙伴也提供了一條可商業化的最佳路徑。
總的來說，從IDC報告中的十項預測來看，對于大模型技術的超級應用，已經是一個近在咫尺的未來。
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