一条「/」引燃星星之火：AI 的应用层革命开始了

导读：机器之心原创　　作者：张倩　　上个月，Adobe 发布的一个视频引发了不小的轰动。视频展示了如何仅靠输入相关的文字信息完成图像生成、模型构建、图像编辑以及图形变体等各种任

　　机器之心原创

　　作者：张倩

　　上个月，Adobe 发布的一个视频引发了不小的轰动。视频展示了如何仅靠输入相关的文字信息完成图像生成、模型构建、图像编辑以及图形变体等各种任务。在看了视频之后，不少人惊呼「颠覆」、「逆天」。

　　当然，这一切还得追溯到 ChatGPT 的意外破圈。

　　春节过后，ChatGPT 的热度开始在国内发酵。一时之间，从一线 CBD 到小县城，从 VC、技术大牛到普通企业主、打工人，似乎所有人都开始谈论 AI。

　　前者的话题可能主要聚焦于如何造出中国版 ChatGPT；而后者大多感到新奇、迷茫和焦虑：和以往 AI 的每一次发展高峰一样，大众热议 AI 可能带来的机会、负面影响。但简单聊聊你就会发现，大多数人并不知道 AIGC 能做什么，边界在哪儿，能给商业、产业或者一家商业公司的业务经营带来什么变化，多数人感受到的仅仅只是对从业的恐慌，或者对技术机会的兴奋。

　　对于后者的问题，没过多久，微软就率先给出了一种答案：通过与现有的办公软件结合，ChatGPT 可以转变为实实在在的生产力工具，就像微软 Copilot 所展示的那样。利用 Copilot，你可以以自然对话的形式「支使」软件完成一系列工作，比如自动把文档转成 PPT、把 Excel 总结成图表……

　　国内企业同样反应迅速。今天，在 Copilot 面世一个月后，阿里巴巴旗下的钉钉也迈出了重要一步，演示了一个生产力工具在接入通义千问大模型之后所能带来的变革，并分享了对于 AI 应用层的思考。和微软 Copilot 视频、4 月 11 日阿里云峰会发布的钉钉视频不同，今天，我们看到了实机演示以及更多的功能。

　　而且，应用层究竟蕴藏着多少机会目前还不好预测。在国外，OpenAI 开放了 GPT-4 API，海量企业、个人开发者开始接入。一位推特用户发帖说，他花 10 个小时用 ChatGPT 做了一款应用，24 小时内就收到了 1000 美元的订单，三周后就成功地把该应用卖掉了。可见，应用层需求的迫切程度远比想象中惊人。由于需求过大，OpenAI 前段时间还暂停过 ChatGPT Plus 的销售。

　　如果真如阿里巴巴 CEO 张勇所说，「所有产品都值得用 AI 重做一遍」，那我们用「寒武纪大爆发」来形容 AI 应用层即将面临的状态应该并不为过。

　　在国内，很多行业的从业者也已经跃跃欲试，试图抓住这波应用层的机会，不过，真正以产品形式出现的成果还很少，尤其是能切实提高生产力同时覆盖人群又足够广泛的生产力工具。

　　所以，钉钉的入局以及今天在现场的实机演示显得尤其难能可贵 —— 不仅标志着国内科技公司的着眼点开始从算法层迈向应用层；而且相比于 Copilot 的视频，我们兴奋地看到国内科技公司开始不只发布 PPT，而是直接上实机演示。这也意味着类 GPT 的前沿技术，可以在国内环境下，在生产力领域普及。

　　一句话，一条「/」，一场生产力变革

　　在微软发布「一句话就能让 AI 帮我做 PPT」的 Copilot 之后，人们有一种感觉：这家科技公司似乎又回到了它年轻时的样子。当年从 DOS 命令行到 Windows 图形界面交互的变革也是由这家公司来引领的。

和当年那次变革一样，Copilot 掀起的这场革命也有一个突出的特点：让原本只有少数人能掌握并自由运用的前沿技术走到了每个人身边，成为了实实在在的生产力工具。今天，钉钉的现场演示让我们看到，这场变革在国内也已经开始了：只需输入一条「/」，一个智能化世界的门就此打开。

　　在 4 月 11 日的 demo 中，我们看到，这条「/」能召唤文档创作、摘要提取、应用开发等各项能力。

今天的现场演示展示了「/」的更多用法，对于提升个人和企业的生产力都有很大帮助。

　　如果你是一位老师，你可以用「/」完成课件设计等工作，比如设计一个以「马德堡半球实验」为主题的实践活动：

　　如果你是一位企业工作者，通过「/」召唤出的知识机器人，可以让你一键创作自动学习的专属机器人。在创建过程中，你不需要再去手动设定问题和对应答案，因为机器人可以自动学习一篇文档、一个网页或者知识库链接中的内容，然后智能生成对话问答。通过多轮交互，你还可以让机器人不断学习新文档，自动新增、更新问答内容。一个专属的知识小模型的感觉有了。当然，生成调查问卷并自动整理报告这种小事更是不在话下。

　　从通义大模型开启企业邀测到钉钉官宣接入该模型，再到钉钉的实机演示，阿里只用了 11 天时间。这样的产品化速度给人一种争分夺秒的感觉，就像 Copilot 带给外界的感觉一样。

　　当然，这一切都是有迹可循的。阿里搞 AI 有优势，从芯片到算力到模型到应用，都自成一家，是国内可对标微软布局的全能选手。阿里云有芯片、算力与算法，作为阿里云组织的一部分，钉钉直接受益于阿里云多年来搭建起来的 AI 流程闭环和产业链协作效应，拥有架构优势。

　　钉钉自身则有 AI 技术落地所欠缺的应用和场景。从 2014 年创立至今，已经有 2300 万个组织启用了钉钉，用户总数超过 6 亿，行业覆盖政府、医疗、教育、餐饮、旅游、制造、零售、互联网等各类。有了这些真正的生产、应用场景，钉钉上积累了大量对产业需求和解决方案的洞察，具有用 AI 技术创造商业价值的探索环境。

　　在现场，钉钉还宣布，他们将在一年内完成所有场景的智能化布局。这意味着 AI 走向应用只是一个开始。这样一个大规模的生产力平台接入当前最具潜力的新技术，其影响力将是相当可观的。这也是它的里程碑意义所在。

　　结语

　　在 ChatGPT 刚刚破圈的时候，大众可能会有点疑惑，「这不就是语音助手吗？怎么那么火？」不过，在看到 ChatGPT 编程、解题等聊天之外的能力后，大家走向了另外一个极端：需求天马行空，什么问题都想试一试，比如让它推荐房产。作为一个连网都不能联的聊天窗口，ChatGPT 只能给出一些自己编造的答案或拒绝回答。

　　从本质上来说，GPT 确实不只是「chat」，「chat」只是 OpenAI 展示出来，让全球认知 GPT 的一个场景。

　　作为一个让全民感知 AI 能力的入口，ChatGPT 正在出色地完成自己的历史使命。类似的国内大模型也在不断迭代，缩小与 ChatGPT 的差距。正如张勇所说，「AI 大模型的出现是一个划时代的里程碑，人类将进入到一个全新的智能化时代。就像工业革命一样，大模型将会被各行各业广泛应用，带来生产力的巨大提升，并深刻改变我们的生活方式。」

　　不过，AI 在每一轮高速发展中都会面临从技术到应用，从研究到商业的落地难题，这一次的 AIGC 也不例外。

　　在商业场景、生产领域，大语言模型还能做什么、如何和产业侧或企业侧的业务经营更好地结合，原有的应用和能力哪些可以完美结合、哪些可能要彻底退出历史舞台，依然是颇具挑战性的问题。但这是中国科技公司，也是钉钉必须要解决的问题。

　　参考链接：

　　https://digitalnative.substack.com/p/ai-in-2023-the-application-layer

　　https://stratechery.com/2022/an-interview-with-daniel-gross-and-nat-friedman-about-chatgpt-and-the-near-term-future-of-ai/

　　https://mp.weixin.qq.com/s/Yiwsu-eVYJIrJkpM9l4Rqg

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