2022 年 9 月，上海的打工族喜大普奔，慶祝上海地鐵終于支持了使用支付寶和微信刷碼進站。

在此之前，刷手機進上海地鐵，要么需要你的手機支持 NFC，要么就要用上海地鐵自研的一個非常難用，以至于一直被人吐槽的 App 叫“Metro大都會”。

在“Metro大都會”App 被高頻使用的 4 年里，它在 App Store 上收獲了無數(shù)差評，以至于至今的分數(shù)也只有 2.7 分。其他城市也有類似的經(jīng)歷，在支付寶與微信接入掃碼乘車的過程中，都遭遇到了當?shù)亟煌ㄟ\輸集團的抵抗。

原因很簡單，如果我們將地鐵視為一個“幫助乘客從 A 點到 B 點”的交通方案，那么在這整個方案的實現(xiàn)過程中，“如何讓乘客付費”這個業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的重要性和實施成本可能只占總方案的 1%。它太不重要，也太沒有話語權(quán)。

更直接的原因是，各地的公交集團甚至也將自家 App 里放廣告視為正當合理的收入——我掏這么多錢修的地鐵，成本都收不回來，讓用戶每天刷碼的時候看兩眼廣告怎么了？并且他們幾乎確定，就算他們真的不接入支付寶和微信刷碼進站，城市的居民還能因此不坐地鐵嗎？不會的。

現(xiàn)在，我們將這個邏輯引入到互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，我之前曾經(jīng)說過這樣一個觀點：

所有試圖顛覆 Office 的產(chǎn)品，如果它長得不像 Office，都證明它做錯了。

如果你使用電腦的時間足夠長，一定觀察到與這個觀點論斷差不多的現(xiàn)象。在歷史上有無數(shù)種宣稱要挑戰(zhàn) Microsoft Office 的辦公軟件，但除了 WPS 在中國做出了成績之外，鮮有真正對 Microsoft Office 有所沖擊的案例。

而 WPS 之所以能夠成功，還要歸功于 WPS 2005 的大版本重構(gòu)中讓它與 Microsoft Office 在界面、功能與文件協(xié)議上完全一致。也就是 WPS 為了顛覆 Microsoft Office，變成了 Microsoft Office。

進入到了云文檔時代，宣布要取代 Office 的產(chǎn)品越來越多，盡管他們在一些細分市場都取得了不錯的成績，但他們在標準制定和市場份額上都與 Microsoft Office 相去甚遠。甚至，這些彼此并不相容的云文檔之間，唯一相互通用的文檔交換方式是導(dǎo)出為 Microsoft Office 文檔在另一端導(dǎo)入，這進一步鞏固了 Microsoft Office 在文檔市場的重要性。

這究竟是什么原因呢？

這是因為 Microsoft Office 作為一個擁有 34 年歷史，超級向前兼容，功能只增不減的應(yīng)用，它承載了最近幾十年的社會中幾乎對電子文檔的全部需求。而其之所以被人認為“難用”，也來自于每個 Office 的終端用戶只能用到其 10% 的功能，而剩下的 90% 功能都是用不到的。

那，我們能砍掉這 90% 的功能嗎？不能，因為實際上每個用戶所用到的 10% 功能里，其中的 3% 可能是別的用戶用不到的 90%。

也就是說，Microsoft Office 是全人類文檔需求的并集，而任何挑戰(zhàn)者對 Office 的優(yōu)化基本都是在其中選擇一些需求組成子集。

一方面，你真的做一個和 Office 擁有同樣多功能的產(chǎn)品，它的用戶體驗多半與 Office 不會拉開差距（參考 WPS）。另一方面，這個世界上也很少有工程師團隊能完全復(fù)現(xiàn) Office 如此復(fù)雜的工程。至少不是硅谷那些宣稱自己技術(shù)很先進的小型團隊。

這個時候，我們就可以 Callback 標題的觀點了：

AI 在文檔這個領(lǐng)域，就像是微信、支付寶掃碼進地鐵，IDE 文檔編輯器本身的體驗才是地鐵軌道和車廂。

AI 只應(yīng)該做成熟類 Office 產(chǎn)品里的一個按鈕，因為在“智能文檔”這個整個解決方案里，方案的難度重點，以及用戶實際的需求，主要是被文檔滿足的。

如果 AI 不好用，那用戶無非就是像過去 30 年白領(lǐng)一直在做的那樣手動來制作文檔，但如果文檔環(huán)節(jié)不好用，那么 AI 功能再智能也無法滿足用戶的需求。

接下來，我們舉一個更具體的例子，n8n 與 Dify。

如果你在這兩年比較關(guān)注過 AI 在個人生產(chǎn)力方面的應(yīng)用，那應(yīng)該至少在小紅書、抖音或 B 站刷到過這兩個方案。因為這兩個方案是時下非常流行的兩套低代碼工具。簡單解釋一下的話，就是可以讓你在不編程的情況下，將各種互聯(lián)網(wǎng)工具與 AI 相連，實現(xiàn)自動化的平臺。

而在這兩個方案中，在國內(nèi)更為流行的又是 Dify，除了因為這個方案有中文本地化之外，還因為這個方案是在 2023 年 5 月發(fā)布的。它誕生于這一次 AI 浪潮之后，它的定位更明確，就是與 AI 配合完成自動化工作，也就是更加的 AI Native、AI 原生。

而 n8n 則發(fā)布于 2019 年，在它上線的三年之后，OpenAI 才上線 ChatGPT。因此無論如何，n8n 都無法被認為是 AI Native。

在“低代碼自動化”這個方案里，AI 究竟占據(jù)了整個方案比重的多少。根據(jù)我自己的經(jīng)驗來說，如果我們以節(jié)點來算，一個所謂的“AI工作流”，里面使用到的 AI 節(jié)點可能只有 1 次或 2 次。而剩下的所有節(jié)點都是在與其他工具的鏈接和數(shù)據(jù)處理上。

DIfy 在上線的一年多里發(fā)展神速，但截至目前，它整合的非 AI 節(jié)點也只有 n8n 的不到一半。這意味著，即便是在完成“將工具接入到 AI 上”這個 AI Native 需求上，它的上限也不如 n8n。因為某種程度上，Dify 就像是一個支付寶微信，為了給乘客帶來更好的支付體驗（AI 體驗），正在重新建地鐵（集成非 AI 工具）。

我當然不否認 Dify 有很多優(yōu)點，比如它對 AI 本身的支持確實更好，界面也比 n8n 友好很多，而且它未來可能會越來越好，隨著社區(qū)的活躍它將有超過 n8n 的集成度，但至少在現(xiàn)階段它能夠做到的事情是不如 n8n 的，這會導(dǎo)致你在使用它的過程中可能要費很多額外的功夫。

比如，如果你想將 AI 生成的內(nèi)容寫入 notion，在 n8n 里只需要添加一個內(nèi)置的 notion 節(jié)點，但在 Dify 中則需要用“HTTP 請求”節(jié)點自己配置向 notion API 發(fā)送請求。（這個比如的有效期到 2024 年 12 月 11 日，因為后面 Dify 很有可能會更新）

舉這個例子沒有任何貶低 Dify 的意思，因為作為同樣優(yōu)秀的低代碼工具，Dify 在 Github 上的熱度已經(jīng)超過了 n8n，這意味著隨著社區(qū)的貢獻與生態(tài)的加持，它極有可能在未來的某個時間超過 n8n。

但對于個人使用者來說，我為什么不等它真的超過了 n8n 在用它呢？

再次回到我對標題中觀點的判斷：如果你的需求對應(yīng)的品類里，有一個成熟產(chǎn)品和一個 AI Native 新秀，你應(yīng)當毫不猶豫的選擇前者，等待前者補充 AI 功能，而不是嘗試后者，等待后者完善主功能。

這一邏輯，甚至可以在商業(yè)決策層面上成立。

稍微看過財經(jīng)和科技新聞的都知道，今年國內(nèi)的 AI 產(chǎn)品是一個泡沫非常大的賽道。這里的泡沫不是指 AI 技術(shù)本身被夸大了，而是指各家廠商都在用遠超收益的方式進行拉新。比如就有媒體報道，僅在 2024 年 10 月一個月，幾家 AI 產(chǎn)品的合計廣告投放就到達了 3.5 個億。

這樣燒錢的結(jié)果，帶來的是如下的成績：

在這里面最為刺眼的是騰訊的元寶，因為作為一個大廠推出的產(chǎn)品，它甚至排在了昆侖萬維推出的天工 AI 之下。當然，按照大廠的公關(guān)辭令一定是不承認這種第三方數(shù)據(jù)的。但我們不妨回憶一下，平時在刷微信公眾號、視頻號、逛 B 站的時候，在鋪天蓋地的 AI 廣告中確實很少看到騰訊元寶的影子。

因為在騰訊看起來，ChatBox 類的 AI 產(chǎn)品，似乎是一個并不值得燒錢的 AI Native。用人話來解釋就是，即便是加入百億燒錢大戰(zhàn)，ChatBox 品類里也燒不出下一個微信級的入口。那么，何不把錢省下來在上游燒一燒模型，等混元更成熟一點，直接把一個元寶的 ChatBox 類產(chǎn)品放進微信發(fā)現(xiàn)頁里呢？騰訊并不是第一次做這樣的事情，微信支付和視頻號在某種程度上都是這一策略的成功案例。

但，有人可能對“ChatBox”燒不出下一個用戶入口有所質(zhì)疑。那我們可以看看大洋彼端的情況。我之前曾經(jīng)提到，OpenAI 當前面臨四重問題：

1. 模型沒有天塹式護城河（和 Claude\Google\Meta 比）；

2. 人才流失迅速；

3. C 端產(chǎn)品不具備顯著的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)；

4. B 端業(yè)務(wù)被微軟架空了。

與本文對應(yīng)的問題就在第三點。

ChatGPT 在 2023 年 1 月，也就是上線兩個月后達到 1 億用戶量，成為互聯(lián)網(wǎng)歷史上用戶增長速度最快的 C 端應(yīng)用，2024 年 8 月，它的周活躍用戶超 2 億。這些耀眼的數(shù)據(jù)是那些決定跟進 AI 產(chǎn)品燒錢大戰(zhàn)的決策依據(jù)——如果我能圈到更多的用戶，那么我前期燒的錢后期一定能賺回來。

但實際上，我們且不說這種前期燒錢后期賺錢的敘事在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)內(nèi)早已過時。僅就產(chǎn)品類型來說，ChatBox 類產(chǎn)品也不具備這樣的條件，因為它不具備網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)。

聊天工具和社交工具一但擁有足夠的用戶量就難以被替代，這是因為當你的朋友都在一個工具上，那么你就很難啟用另一個新的工具。你在新的工具上你沒法聯(lián)系到你的好友。

但 AI ChatBox 沒有這樣的“綁架機制”，如果 ChatGPT 的任意競品提供了更好的模型或更便宜的價格，用戶會在幾個月內(nèi)流失。我們事實上見證了在過去一年里，Claude、Gemini 和 Grox 對 ChatGPT C 端用戶增長的瓜分。

否則，ChatGPT 的用戶量不會在上線兩周年，并且大幅放寬免費用門檻之后，活躍用戶量才剛到 2 億。而在這期間，Google Gemini 的活躍用戶從 0 增長到了 4200 萬，Claude 的活躍用戶從 0 增長到了 5440 萬。

在思考這個問題的時候，你可以將自己代入一個居住在西方的，常年使用 X 和 Facebook 的用戶。你顯然不會因為開始使用 ChatGPT 而停止使用 X 和 Facebook，因為在 X 和 Facebook 上有你原本每天都要聯(lián)系的受眾，AI 并不能取代這些真實的社交關(guān)系。但當有一天，X 和 Facebook 的私信界面里出現(xiàn)了一個新的 AI，你也許會試試，一旦它的體驗和 ChatGPT 差不多，更好或更便宜，你將很有可能從此停止使用 ChatGPT。

這似乎就是騰訊在賭的模式。

在 2022 年 ChatGPT 發(fā)布后，許多人樂觀地認為所有產(chǎn)品都可以用 AI 重塑一遍，這也讓 AI Native 的概念一夜之間成為風(fēng)口。

但到了 2024 年，AI 在應(yīng)用中的實踐如果只能確定一件事，那就是絕大部分 AI 不是一個產(chǎn)品，只是一個功能。

如果我們認可這一模式，我們就會發(fā)現(xiàn)目前 AI 應(yīng)用領(lǐng)域有一些產(chǎn)品存在明顯的泡沫，比如被視為顛覆 Google 的 Perplexity。截至目前，Perplexity 的搜索結(jié)果來自 Bing 和一部分自建索引。它在 AI 搜索上的貢獻，是基于已有搜索引擎返回的結(jié)果的工程化改良。這意味著，傳統(tǒng)搜索引擎是 Perplexity 向用戶交付產(chǎn)品的關(guān)鍵上游，并且如果你稍有 IT 常識就會知道，搜索引擎這項技術(shù)并沒有它看起來那么容易，比如由微軟推出的 Bing 在如此多年的追趕之下，它的基礎(chǔ)搜索體驗依然不如 Google。即便在我們完全不考慮傳統(tǒng)搜索技術(shù)的技術(shù)難度的情況下，Google 為維持其傳統(tǒng)索引（你可以理解為要尋找一個答案，首先要收錄一個答案）規(guī)模和服務(wù)持續(xù)運轉(zhuǎn)所投入的云資源（包括算力、存儲、網(wǎng)絡(luò)帶寬），可能就高于目前世界上所有 AI 應(yīng)用加起來的云資源消耗。而 AI 搜索之所以能好用，是因為利用了這些成果，而不是否定了這些成果。

投資一個基于傳統(tǒng)搜索引擎但宣稱要顛覆傳統(tǒng)搜索引擎的產(chǎn)品，顯然不合常理。因為，Perplexity 的最好結(jié)局是被 Google 或 Bing 收購，最差結(jié)局是被 Bing 視為直接競爭對手后停用其搜索 API 進而導(dǎo)致產(chǎn)品停擺。而不上不下的結(jié)局是，Perplexity “自建地鐵”，也就是完全自建網(wǎng)頁索引系統(tǒng)，與 Google 和 Bing 展開正面競爭。顯然，Perplexity 已經(jīng)選擇了這條路線[1]。

但在很長一段時間里，會由于其索引能力遠低于 Google 和 Bing 而沖抵其 AI 帶來的用戶體驗。比如，Perplexity 的高管 Alexandr Yarats 在接受訪談[2]時曾承認他們目前的索引范圍遠低于 Google，這使得他們難以關(guān)注到尾部問題。

盡管計算機在最近 40 年才深入民用領(lǐng)域，但它在此期間形成的許多工作泛式和產(chǎn)品形態(tài)已經(jīng)是帕累托最優(yōu)解，并非能夠輕易被 AI 顛覆。過去的幾十年中，白領(lǐng)工作的方式實際上對人的思維與能力進行了深度塑形。換句話說，今天坐在辦公室里的職場人更像是腦力勞動的流水線工人，而非依靠獨特技藝的手工業(yè)者。

因此，AI 對白領(lǐng)工作的替代并不需要重新定義工作的方式，而是以“無感接入”的形式悄然融入現(xiàn)有的辦公流程。在這個過程中，與其說是 AI 顛覆了職場整個“抽象機器”，不如說是我們終于找到了一種可以在腦力勞動領(lǐng)域也可以 7*24 小時不眠不休的核心齒輪。以往，這個零件零件是白領(lǐng)本身，這導(dǎo)致了企業(yè)或管理學(xué)如何試圖優(yōu)化腦力勞動的這個“機器本身”，都必須考慮白領(lǐng)這個“零件”作為人是需要休息的。

這種替代并非依靠革命性的泛式顛覆，因為我們的泛式早已迭代到允許插入一個接近不眠不休的核心組件（996）。

那么，換上一個 24 小時在線的零件又何須呢？

外鏈：

[1] https://ethanlazuk.com/blog/how-does-perplexity-work/#query-processing

[2] https://www.unite.ai/alexandr-yarats-head-of-search-at-perplexity-interview-series/