“這件事投入大，又難。從賺錢角度上講，也不是太賺錢。”

文丨王與桐

編輯丨宋瑋

飛書或許不是一個(gè)人人熟知的名字，離開一二線城市，甚至很少有人知道它和抖音出自同一個(gè)集團(tuán)。但它的客戶卻幾乎包圍了每一個(gè)普通人的生活：小米、理想、小鵬、蔚來、泡泡瑪特、蜜雪冰城、霸王茶姬——甚至胖東來在抖音上曬出的日營收截圖，也來自飛書。

這個(gè)在字節(jié)跳動(dòng)內(nèi)部孵化、曾名為 Lark 的企業(yè)協(xié)作平臺(tái)，起源于一封郵件。2016 年，當(dāng)時(shí)還是字節(jié)跳動(dòng) HRVP 的謝欣，給張一鳴發(fā)了一封郵件，提出要給這家有 1200 名員工的公司做一套好用的辦公工具。那年年底，10 人的 Lark 立項(xiàng)。

從一個(gè)內(nèi)部的效率工具起步，飛書用了四年時(shí)間打磨，2020 年才正式對外開放；又花了三四年，逐漸從 “叫好不叫座”、只有釘釘日活 1/10 的產(chǎn)品，成為今天被很多企業(yè)選擇的協(xié)同軟件代表。

7 月 9 日飛書舉辦發(fā)布會(huì)，推出一系列圍繞 AI 打造的新產(chǎn)品：知識(shí)問答、AI 會(huì)議紀(jì)要、Aily 智能助手、飛書妙搭等，這些產(chǎn)品大多圍繞組織內(nèi)的真實(shí)使用場景展開。比如知識(shí)問答，作為基于企業(yè)內(nèi)部真實(shí)知識(shí)沉淀的 AI 問答工具，其使用前提是企業(yè)得先有足夠多的聊天記錄、文檔、會(huì)議紀(jì)要等信息沉淀，而這正是飛書客戶的特點(diǎn)——內(nèi)容密集，用得越多，答得越準(zhǔn)。

謝欣告訴我們，知識(shí)問答遠(yuǎn)不是豆包和 DeepSeek 加一層殼那么簡單。企業(yè)內(nèi)部的信息復(fù)雜、量大且敏感，要實(shí)現(xiàn)快速準(zhǔn)確的問答，飛書必須重建一個(gè)面向企業(yè)的 “搜索引擎”，同時(shí)還要處理細(xì)致的權(quán)限控制——同樣的問題，不同角色看到的答案不同。這背后是 18 個(gè)月的底層研發(fā)投入。

飛書知識(shí)問答改變的是企業(yè)里找信息的方式，讓問人、翻文檔這件事變成了隨問隨答的即時(shí)體驗(yàn)。類似的改變還在發(fā)生，比如在升級(jí) AI 表格后，多維表格具備了更快、更自動(dòng)化的系統(tǒng)搭建能力；比如 AI 會(huì)議紀(jì)要，能自動(dòng)總結(jié)會(huì)議內(nèi)容、識(shí)別發(fā)言人，從而讓每場會(huì)議都變成企業(yè)的數(shù)字資產(chǎn)。

在這次發(fā)布會(huì)前夕，我們見到了飛書 CEO 謝欣。他很少接受采訪，也很少在交談中講宏大的愿景、天花亂墜的產(chǎn)品性能。他說他不算好銷售，但他也不認(rèn)同拿飛書的投入產(chǎn)出和抖音比較。

外界一直在問：飛書招這么多人到底在干嘛？

他說：“目標(biāo)不一樣，投入就不一樣。” 在他們剛對外時(shí)，飛書的人數(shù)就超過了釘釘。在他看來，釘釘想做的是 “一個(gè)規(guī)模很大、用戶量很多的 B 端產(chǎn)品”；飛書想做的，是下一代 Office，而 Office 有上萬人。

“飛書的增長是平穩(wěn)的，不是暴漲。To B 產(chǎn)品就是靠積累。” 謝欣說。或許飛書不需要那么多 “炸裂”“變天” 的功能，它關(guān)注的不是一時(shí)的虧損或 ROI，而是更長遠(yuǎn)的目標(biāo)——讓人們的工作方式，真正變得不一樣。

“不是每件事都要用人數(shù)和收入去衡量”

晚點(diǎn)：我們之前采訪釘釘前 CEO 葉軍和金山辦公 CEO 章慶元時(shí)，他們都問了同一個(gè)問題——飛書到底招這么多人在干嘛？媒體曾說你們有上萬人，實(shí)際當(dāng)時(shí)是五六千人，現(xiàn)在你們也有三四千人。

謝欣：飛書人多嗎？你們知道微軟 Office 有多少人么？上萬人。

晚點(diǎn)：當(dāng)時(shí)釘釘可能只有幾百人。

謝欣：大家目標(biāo)不一樣，所以投入不同。

但我不知道哪里冒出來的我們有一萬人，我們有個(gè)群，里面有很多別的部門的人在，崗位、部門調(diào)整后也不會(huì)給他們踢出去，所以那個(gè)群有很多人，但也沒有一萬人。

晚點(diǎn)：2023 年初，梁汝波在全員會(huì)上提到，飛書研發(fā)投入不亞于抖音和 TikTok，但是 ROI 不是很劃算。現(xiàn)在集團(tuán)還有這樣的聲音嗎？

謝欣：價(jià)值不同，不是每件事都要用人數(shù)和收入去衡量的。

我剛好用飛書的 “知識(shí)問答” 問了一下這個(gè)問題，梁汝波原文是：“公司對火山引擎和 Lark 的研發(fā)投入不低于抖音或 TikTok，現(xiàn)在看 ROI 其實(shí)不是很劃算。”

媒體看到這里就結(jié)束了，但其實(shí)還有后半句：“做好企業(yè)服務(wù)，對公司成為一家好的科技公司很重要，要保持技術(shù)或管理理念實(shí)踐方面的競爭力，探索技術(shù)服務(wù)是關(guān)鍵。”

晚點(diǎn)：你覺得在字節(jié)的體系里，飛書可以保持更慢的節(jié)奏嗎？字節(jié)之前嘗試又放棄了很多和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)不同的業(yè)務(wù)，比如 PICO、大力教育等。怎么衡量組織效率？

謝欣：我覺得不能叫 “更慢”，是更長。我們的收入、增長，比中國任何一家 SaaS 公司都快。相對 to C 的爆發(fā)，to B 本來就是長周期、持續(xù)累加的行業(yè)。

如果要跟抖音比，中國幾乎所有公司都更慢；飛書、火山的投入產(chǎn)出比跟抖音比也是絕對不劃算的，長期也比不過。

晚點(diǎn)：人效也不劃算。

謝欣：那肯定是。我想說的是，我們作為一家創(chuàng)新的科技公司，先進(jìn)的工作方式是其中的一個(gè)組成部分。而此前我們已經(jīng)使用了中國所有的辦公工具，我們用過釘釘，用過企微，用過幾乎所有的，我們后來自己做，是因?yàn)檎也坏胶玫墓ぞ撸覀兂霭l(fā)時(shí)，就不是從 ROI 來考慮的。

而且 Office 這個(gè)領(lǐng)域，對于后進(jìn)入者，其實(shí)都是一個(gè)不太賺錢的事情，賺錢是很難的。

晚點(diǎn)：你們現(xiàn)在還有虧損壓力嗎？扭虧對你來說是重要的事情嗎？

謝欣：我們最關(guān)注的還是長期目標(biāo)和天花板，而不是眼前是否虧損或者 ROI 高不高。我們的目標(biāo)是讓工作方式變得更先進(jìn)，真正帶來長期的大價(jià)值。

晚點(diǎn)：這個(gè)長期，是多長？

謝欣：今天我看的 “長期” 是 2030 年，也是正式對外 10 年的時(shí)間。

我們做的是 to B 產(chǎn)品，和爆發(fā)類的 to C 產(chǎn)品相比，to B 就是長周期、持續(xù)累加的過程。如果我們看微軟，看 Office，它借助了時(shí)代的紅利，還花了那么久。

在飛書早期，我們想的是先拿下那些新興公司，覺得他們遲早會(huì)取代傳統(tǒng)企業(yè)成為主流。但后來回頭一看，過去十年里，那些老牌公司占全球 GDP 的收入比例還是非常大的。

這件事也讓我意識(shí)到，我們不能只拿下這些新的優(yōu)秀的公司，還要去拿下那些老的大的公司。

晚點(diǎn)：有什么大客戶是你一直想拿但沒拿下來的？

謝欣：還是有的，比如京東，我們跟京東接觸過，但是后來京東自己停止了對外選型的動(dòng)作。

晚點(diǎn)：其他的大互聯(lián)網(wǎng)公司，比如美團(tuán)、拼多多呢？

謝欣：大互聯(lián)網(wǎng)公司，還是比較難拿下的，他們有開發(fā)能力，會(huì)自己做工具，也不在乎幾百萬幾千萬的投入。

我有時(shí)跟人講著玩，如果飛書、釘釘、企微不是我們?nèi)夜咀龅模侨要?dú)立創(chuàng)業(yè)公司做的，那么字節(jié)、阿里、騰訊會(huì)選擇哪個(gè)產(chǎn)品作為自己的辦公工具？

晚點(diǎn)：好問題。我覺得騰訊的選擇應(yīng)該很有趣。

謝欣：從我的角度，我覺得要選飛書。但這我只是自己覺得，也沒有什么價(jià)值（笑）。

晚點(diǎn)：比亞迪、寧德時(shí)代這樣的制造業(yè)大公司，為什么拿不下來？比亞迪有一個(gè)智能化研究院在用飛書，但整體還是在用企微；寧德時(shí)代則是在用釘釘。

謝欣：寧德時(shí)代還挺可惜的，疫情時(shí)我去拜訪，但我都到了，他們老板突然不舒服，不能見人了，就沒有見成。

晚點(diǎn)：你覺得自己算一個(gè)好銷售嗎？

謝欣：我不算吧。

晚點(diǎn)：大企業(yè)對高度定制化的需求更明確，你們是否考慮滿足這部分需求？

謝欣：大企業(yè)確實(shí)是這樣，但它也不是絕對的。比如說極少有大企業(yè)自己做電腦，極少。我們用的都是一模一樣的電腦。這意味著，如果你的產(chǎn)品邊界定義夠好，又有足夠深的技術(shù)含量，大客戶的定制化需求就會(huì)變?nèi)酢?/p>

晚點(diǎn)：去年還有不少人評價(jià)飛書是 “叫好不叫座” 的產(chǎn)品，但很快從汽車到消費(fèi)品客戶，都在全面接入飛書，飛書有爆發(fā)時(shí)刻嗎，它是如何到來的？

謝欣：我們內(nèi)部看數(shù)據(jù)，飛書一直在比較平穩(wěn)地增長的。只是 to B 產(chǎn)品的積累效應(yīng)比較強(qiáng)，外界關(guān)注往往是在某個(gè)節(jié)點(diǎn)突然顯現(xiàn)出來。

晚點(diǎn)：你覺得飛書的發(fā)展過程中，走過哪些彎路？

謝欣：我覺得起步階段還是考慮不夠深。比如我們現(xiàn)在的產(chǎn)品形態(tài)對中國用戶挺友好，但放到全球視角看，抽象層次還不夠高，在海外影響力也不夠大。回頭看，當(dāng)時(shí)應(yīng)該同時(shí)考慮國內(nèi)和海外兩個(gè)市場。

晚點(diǎn)：為什么這個(gè)形態(tài)不適合海外市場？

謝欣：市場玩家不同。在中國，我們的對手是釘釘、企微；可到海外，對手就是微軟 Office 全家桶、Google Workspace。你在國內(nèi)做 IM base（以對話為基礎(chǔ)）的協(xié)作產(chǎn)品沒問題，但在國外，用戶習(xí)慣、系統(tǒng)集成方式完全不同。

晚點(diǎn)：那從產(chǎn)品形態(tài)來說，如果未來想做全球化，你覺得要怎么改？

謝欣：我現(xiàn)在的想法是，基于 AI 重新設(shè)計(jì)產(chǎn)品邏輯。站在 AI 的角度重新想。

“為什么這么多年電腦上還默認(rèn)要裝 Office？”

晚點(diǎn)：釘釘去年開啟了一項(xiàng) “翻書” 計(jì)劃，你聽說過嗎？

謝欣：好像是如果釘釘?shù)匿N售簽約我們的客戶，可以拿到更多的獎(jiǎng)金。

晚點(diǎn)：他們已經(jīng)陸續(xù)拿走了一些客戶，對此，飛書有什么應(yīng)對策略嗎？

謝欣：我不是很清楚，我以為他們已經(jīng)不再搞這個(gè)計(jì)劃了。

晚點(diǎn)：我聽說他們對某些客戶的報(bào)價(jià)會(huì)力爭比飛書便宜 50% 以上。

謝欣：我覺得這不是便宜能解決的問題。對企業(yè)客戶來說，最關(guān)鍵的是 ROI，是你能帶來多少實(shí)際價(jià)值。現(xiàn)在 AI 很火，投入也不少，但我沒聽說哪家公司因此選擇不做，反而大家都在設(shè)專項(xiàng)預(yù)算。

雖然賺錢變難了，但在 AI 上反而更敢花錢。因?yàn)槠髽I(yè)看重的不是便宜，而是效果。

晚點(diǎn)：你接觸過被釘釘撬走的客戶嗎？你這樣能說服他們嗎？

謝欣：這個(gè)數(shù)量非常少，所以我比較少能接觸到，而且基本是叫不上名字的公司。

晚點(diǎn)：釘釘從去年年底到今年，招了 100 人在主攻多維表格這個(gè)產(chǎn)品，還宣布他們的 “多維表” 免費(fèi)。這種你怎么應(yīng)對？

謝欣：我先糾正一下，如果說釘釘?shù)亩嗑S表完全免費(fèi)，那我們更是完全免費(fèi)。其實(shí)釘釘?shù)囊恍┦召M(fèi)點(diǎn)變得更嚴(yán)了。但他們比較會(huì)宣傳，在 2016 年的發(fā)布會(huì)上，他們還承諾了永久免費(fèi)。

晚點(diǎn)：在你看來，飛書在多維表格這個(gè)產(chǎn)品上，目前領(lǐng)先釘釘多久？

謝欣：肯定超過 12 個(gè)月。

晚點(diǎn)：我問了一個(gè)既用釘釘又用飛書的客戶，他說之前他認(rèn)為，飛書的產(chǎn)品力領(lǐng)先釘釘半年到一年，但因?yàn)獒斸斣诳焖僮汾s，單就多維表格這個(gè)產(chǎn)品來說，他覺得現(xiàn)在飛書只領(lǐng)先 3 到 6 個(gè)月。

謝欣：遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止。舉個(gè)例子，多維表格有個(gè)高級(jí)權(quán)限功能，有些數(shù)據(jù)只對某些職位或者人員開放，比如薪酬只能 HR 看到，這個(gè)功能我們做了很久。釘釘也能實(shí)現(xiàn)，但他們是在前端用 JavaScript 手段實(shí)現(xiàn)的，也就是說，你只要懂一點(diǎn)點(diǎn)技術(shù)，就能看到所有數(shù)據(jù)。

晚點(diǎn)：那你的領(lǐng)先 12 個(gè)月，是怎么估算出來的？

謝欣：這很難估得準(zhǔn)，只是一個(gè)概念。我沒從 “領(lǐng)先多久” 這個(gè)角度去想，我們更多是圍繞自己的目標(biāo)來做事。

我們一直對多維表格投入很大，我們和釘釘投入的規(guī)模就不一樣。多維表格我們 2018 年就立項(xiàng)了，2020 年就上線了，只是當(dāng)時(shí)沒人關(guān)注。

我們生活中用的工具日新月異，可工作里用的東西，很多還是十幾年前的老辦法，真的太陳舊了。在我們當(dāng)年提出這些想法之前，中國對 “協(xié)同辦公” 幾乎沒有概念，像妙記這種現(xiàn)在很常見的產(chǎn)品，那時(shí)候根本沒人提。

我們不是為了跟誰競爭，而是覺得這件事本身就值得去做。 而且大家的長遠(yuǎn)目標(biāo)是不一樣的。因?yàn)槟繕?biāo)不同，看待時(shí)間的方式也會(huì)不一樣。

晚點(diǎn)：飛書的目標(biāo)是什么？

謝欣：我覺得 Office 很好。

晚點(diǎn)：所以你們的目標(biāo)是挑戰(zhàn) Office？

謝欣：我一直覺得 Office 是非常偉大的產(chǎn)品，它的規(guī)模遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過我們。

Office 幾乎定義了什么叫 “白領(lǐng)”。如果沒有 Office，電腦這件事可能都沒法普及到今天這種程度。雖然它只是軟件，但在當(dāng)時(shí)，正是 Word、Excel 這些工具，構(gòu)建起了整個(gè)現(xiàn)代辦公的基本形態(tài)。

想象一下三四十年前，什么都沒有，都沒有交流手段。我們今天習(xí)以為常的辦公方式、信息處理流程，底層幾乎都是它定義的。現(xiàn)在沒有 Office 我們根本無法工作。

晚點(diǎn)：飛書、釘釘、企微，這三個(gè)產(chǎn)品我們都在用，感覺產(chǎn)品的初衷確實(shí)不太一樣——阿里為了挑戰(zhàn)微信做了來往，但發(fā)現(xiàn)企業(yè)的溝通機(jī)會(huì)，所以做了釘釘；企微最開始是為了解決企業(yè)里用微信的問題。飛書的初衷是什么？

謝欣：我們一直相信，工作方式的改變，本質(zhì)上也會(huì)影響甚至重塑組織。而現(xiàn)在人們停留在一成不變的工作方式上已經(jīng)太多年了。

我舉個(gè)真實(shí)的例子，幾個(gè)月前我在家里新裝了一臺(tái)電腦，裝了微軟 Office。我媽看到，她說：“你們現(xiàn)在還用這個(gè)啊？” 她都退休好多年了，但她看了之后說自己還會(huì)用。這說明什么？說明這些辦公工具幾十年都沒怎么變。

為什么這么多年電腦上還默認(rèn)要裝 Office？我覺得其實(shí)核心原因是，這個(gè)領(lǐng)域真正愿意長期、深入去做的公司太少了。Google 曾經(jīng)做得很不錯(cuò)，一度最有可能挑戰(zhàn)微軟，但后來也沒繼續(xù)努力。所以我們看到的，還是幾十年前的那套工具在撐著整個(gè)辦公世界。

飛書存在的意義——就是為了打破這種一成不變。

晚點(diǎn)：為什么真正愿意長期、深入去做的公司不多？

謝欣：這件事投入大，又難。從賺錢角度上講，也不是太賺錢。

晚點(diǎn)：Office 賺錢。你從 Office 的成功上，還學(xué)習(xí)到什么？

謝欣：微軟確實(shí)很賺錢，微軟用了一個(gè)非常成功的商業(yè)策略，讓后來者很難進(jìn)入。早年 Office 賣得很貴，一張光盤上百美元。但它做了幾十年，早把成本賺回來了，所以現(xiàn)在可以壓價(jià)，把門檻設(shè)得很低，別人很難進(jìn)來。

晚點(diǎn)：到現(xiàn)在，飛書的目標(biāo)上有發(fā)生什么變化嗎？

謝欣：其實(shí)我們一直在沿著一個(gè)方向走，就是讓工作變得更好、更高效。這一點(diǎn)沒有變。

“多維表格在釘釘和企微的應(yīng)用商店中申請上架”

晚點(diǎn)：你怎么評價(jià)飛書的產(chǎn)品力？

謝欣：我覺得在中國還是不錯(cuò)的。

晚點(diǎn)：飛書會(huì)考慮 to C 嗎？

謝欣：我們目前沒有考慮 to C。我們支持個(gè)人用戶，但這不是我們的重點(diǎn)。

晚點(diǎn)：你們也會(huì)拆出單獨(dú)的產(chǎn)品，比如多維表格有了獨(dú)立的 App，是為了支持個(gè)人用戶嗎？

謝欣：重點(diǎn)其實(shí)不在獨(dú)立 App 的形式，而是在于讓更多人能用起來、產(chǎn)生價(jià)值。我們其他產(chǎn)品，比如面向?qū)I(yè)項(xiàng)目管理的軟件，飛書項(xiàng)目，也可以獨(dú)立使用。

現(xiàn)實(shí)中，不可能所有用戶都用我們?nèi)坠ぞ摺：芏嘤脩粲冕斸敗⒂闷笪ⅲ踔劣凶匝邢到y(tǒng)，但他們可能只想用我們的多維表格。我們希望這些用戶也能被覆蓋，不強(qiáng)求必須使用飛書全家桶。

未來，多維表格不僅能在飛書里用、單獨(dú)使用，我們希望也能在釘釘和企微里用。現(xiàn)在用戶已經(jīng)可以在企微里用了；至于釘釘，我們作為 ISV（獨(dú)立軟件開發(fā)商）已經(jīng)申請上架了，等他們審批。

晚點(diǎn)：你會(huì)先跟無招溝通一下嗎？如果無招跟你說，“你只能在釘釘上跟我交流”，你會(huì)下載一個(gè)釘釘嗎？

謝欣：我最早就是在釘釘上跟他交流的，字節(jié)之前用過釘釘。

但我們作為一個(gè) ISV 廠商，在按他們所有的標(biāo)準(zhǔn)，所有的流程，提交了所有的資料。為什么要通過溝通的方式才能上架？

晚點(diǎn)：你覺得多維表格現(xiàn)在算飛書的 killer function 嗎？

謝欣：最近可以這么說。多維表格是一種全新的產(chǎn)品形態(tài)，不是把 Office 三件套在線化，但也完全可以歸類到 Office 中。所以多維表格可以看作是 Office 的第四件，只不過是我們造出來的一個(gè)新形態(tài)。

晚點(diǎn)：多維表格的產(chǎn)品構(gòu)思，是你提出來的嗎？

謝欣：是團(tuán)隊(duì)提出來的。

晚點(diǎn)：我們了解到， 2018 年飛書搞了一批創(chuàng)新項(xiàng)目的嘗試，其中就有多維表格，當(dāng)時(shí)叫 bitable，對標(biāo)美國的 Airtable。這算是自下而上的創(chuàng)新嗎？

謝欣：妙記和多維表格都算自下而上的創(chuàng)新。我們一直鼓勵(lì)大家去嘗試新想法，飛書整體氛圍也比較寬松，立項(xiàng)流程沒那么嚴(yán)格。早期我們幾乎把能看到的產(chǎn)品都研究了一遍，尤其是美國那邊的，很多想法也是在這個(gè)過程中迸發(fā)出來的。

晚點(diǎn)：為什么競爭對手追趕飛書，首先是從多維表格入手？

謝欣：因?yàn)槠髽I(yè)客戶對這種輕量業(yè)務(wù)系統(tǒng)的需求是長期存在、且極其龐大的。

以前像微軟的 Access 也想面向大眾，用數(shù)據(jù)庫做業(yè)務(wù)系統(tǒng)，但沒成功，因?yàn)橐徽劦綌?shù)據(jù)庫就是技術(shù)人員的事。而現(xiàn)在多維表格讓普通業(yè)務(wù)人員也能用簡單方式完成過去只有技術(shù)人員才能做的事。

晚點(diǎn)：妙記也是飛書的一個(gè)代表性功能，它是如何誕生的，未來又會(huì)變成什么？

謝欣：說實(shí)話，團(tuán)隊(duì)一開始也沒想得那么深。當(dāng)時(shí)只是覺得，以前人們開完會(huì)，就算聲音可以被錄制下來，但是很難處理、很難消費(fèi)；但如果音頻可以變成文字，會(huì)更容易被處理和利用。其實(shí)也不算什么特別深?yuàn)W的洞察，就是想會(huì)議可以被沉淀下來。

晚點(diǎn)：是的，比如我們今天的溝通也可以被沉淀下來。

謝欣：對，你看普通員工會(huì)寫文檔，但寫文檔的管理層是比較少的，公司越大，管理層寫東西的人越少，但他們開會(huì)很多。

以前管理層的信息很難沉淀下來。現(xiàn)在借助妙記，這些都可以沉淀下來，變成公司資產(chǎn)

“做知識(shí)問答，前提是得有知識(shí)可用”

晚點(diǎn)：AI 時(shí)代的飛書產(chǎn)品形態(tài)會(huì)是什么？

謝欣：產(chǎn)品能力確實(shí)會(huì)隨著 AI 大模型能力的增加而增加。我們過去、整個(gè)行業(yè)過去的很多預(yù)測其實(shí)都錯(cuò)了，現(xiàn)在我不敢做、沒有能力去做具體預(yù)測。

晚點(diǎn)：你有一個(gè)很遠(yuǎn)的目標(biāo)，這可能是無法預(yù)測的；但當(dāng)下要做的事情，是可以預(yù)測的吧？

謝欣：近期的話，我想說的是 “知識(shí)問答” 這個(gè)產(chǎn)品，其實(shí)改變了企業(yè)內(nèi)部獲取信息的方式。

過去我們是靠問人、靠搜索，但這樣不能在瞬間得到答案。比如我今天想知道我們發(fā)布會(huì)背景圖的設(shè)計(jì)細(xì)節(jié)，但我的級(jí)別比較高，我去問了我的 -1，我的 -1 也還要再問下面的人，太慢了。

在我們公司，大家也已經(jīng)習(xí)慣了先問 AI，就是知識(shí)問答，這樣更快。就像 C 端用戶正從用搜索引擎，轉(zhuǎn)向直接問豆包、DeepSeek 等。

晚點(diǎn)：知識(shí)問答，能不能像鋼鐵俠的助手賈維斯一樣，幫 CEO 做決策助手？比如我是劉強(qiáng)東，我想問如果我要達(dá)到 30% 的外賣市場份額，需要做什么事，知識(shí)問答能回答嗎？

謝欣：你讓它回答這種接近戰(zhàn)略層面的推演，本身就不靠譜。因?yàn)閼?zhàn)略選擇連人都很難評估優(yōu)劣，更別說讓大模型用 Reward Model（獎(jiǎng)勵(lì)模型）去打分，它根本給不出答案。

現(xiàn)在的問答本質(zhì)上還是類似搜索引擎，你不會(huì)去問搜索引擎 “美團(tuán)和京東怎么打仗” 這種問題。

晚點(diǎn)：小鵬汽車也是飛書的客戶。之前我們采訪何小鵬時(shí)他說，他花了八個(gè)月才搞清公司供應(yīng)鏈哪里出了問題。如果 AI 再進(jìn)化一點(diǎn)，能幫忙做到什么程度？

謝欣：如果數(shù)據(jù)都在，飛書是能幫上很大忙的。

AI 能幫忙的前提是，有人先有個(gè)判斷，比如哪里可能有問題，然后一點(diǎn)點(diǎn)往下追。AI 能幫你把這些信息梳理清楚、拆得很細(xì)。但你不能坐等它自動(dòng)替你做判斷或者拍板，它更擅長解決具體問題。

晚點(diǎn)：你有沒有想過，把謝欣所有的發(fā)言、群聊、會(huì)議記錄等放進(jìn)妙記，用 AI 訓(xùn)練一個(gè) “謝欣”，像謝欣一樣思考和決策。

謝欣：類似的事已經(jīng)有人做了，比如模仿 Elon Musk 的 AI，在 Character.AI 上能聊得很像，但只能娛樂，不能用于工作。AI 可以模仿語氣、風(fēng)格，但戰(zhàn)略判斷這種深層認(rèn)知，目前還做不到。

晚點(diǎn)：但如果輸入足夠多真實(shí)材料呢？

謝欣：它可以總結(jié)已有內(nèi)容，形式上相似，但對問題的判斷能力還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。

晚點(diǎn)：所以知識(shí)問答能回答什么類型的問題？

謝欣：目前知識(shí)問答能回答的：一是更高效地獲取企業(yè)內(nèi)部信息，二是在獲取信息后，能做一些簡單的綜合處理和判斷。

大模型和以前的產(chǎn)品不同，過去的功能是明確的，要么能做、要么不能，比如今天的會(huì)議能不能錄音？能錄就是能錄。而大模型的能力邊界很模糊，具體任務(wù)比如信息梳理、總結(jié)、簡單判斷是靠譜的，但比如預(yù)測股價(jià)、國際形勢、公司戰(zhàn)略這些，就是不靠譜的。

大模型什么都能回答，但不是每個(gè)答案都可信。所以普通用戶可能會(huì)不太理解它的邊界在哪里。我覺得看待 AI 還是要客觀。

謝欣使用飛書知識(shí)問答

晚點(diǎn)：知識(shí)問答，聽起來是有了大模型之后能自然想到的辦公協(xié)作場景的產(chǎn)品形態(tài)，但你們今年才推出這個(gè)產(chǎn)品。

謝欣：其實(shí)到目前為止也只有我們做了。

晚點(diǎn)：難點(diǎn)在哪？

謝欣：第一，做知識(shí)問答，前提是得有 “知識(shí)” 可用。如果企業(yè)里沒沉淀足夠的文檔，問答就無從談起。我猜很多同行沒做，是因?yàn)楸旧砭蜎]那么多文檔沉淀。

第二是 “問答” 本身。我們底層的模型是豆包和 DeepSeek，本質(zhì)上是通用模型，它們并不天然支持回答企業(yè)內(nèi)部的問題，需要我們自己去開發(fā)。而且企業(yè)里的數(shù)據(jù)量非常大，既要保證響應(yīng)速度，又要識(shí)別細(xì)微差別，比如區(qū)分 “iPhone Pro” 和 “iPhone Pro Max”。

這其實(shí)就像重建一個(gè)搜索引擎，技術(shù)復(fù)雜度很高，是大模型本身不涵蓋的工作。

晚點(diǎn)：重建搜索引擎的復(fù)雜度是什么？

謝欣：一是建立海量索引，讓系統(tǒng)能快速定位信息。二是做好排序，把最相關(guān)的內(nèi)容排在前面。三是從檢索結(jié)果中提煉出真正有用的答案。而且有時(shí)候用戶問的問題，知識(shí)庫里其實(shí)沒有答案，而大模型還會(huì) “裝懂”，生成一些看起來合理但實(shí)際不靠譜的內(nèi)容。

具體到產(chǎn)品上，還涉及到權(quán)限問題。C 端模型所有人能看到的內(nèi)容都一樣，但在企業(yè)里，不同人對信息的訪問權(quán)限不同，這在 B 端是個(gè)非常復(fù)雜的問題。

晚點(diǎn)：聽起來是大模型掛上 RAG（索增強(qiáng)生成，Retrieval-augmented Generation）？

謝欣：簡單這么說是正確的，但實(shí)際要更復(fù)雜，企業(yè)智能首先需要足夠多的數(shù)據(jù)量，同時(shí)飛書又在基礎(chǔ) RAG 技術(shù)上進(jìn)行深度優(yōu)化與擴(kuò)展。這背后是團(tuán)隊(duì) 18 個(gè)月在底層架構(gòu)、數(shù)據(jù)處理和權(quán)限集成上的持續(xù)打磨。

晚點(diǎn)：你覺得一個(gè)好用的工具可以解決組織問題嗎？

謝欣：一定程度上能夠幫忙。我覺得飛書更像是一個(gè)加速器，確實(shí)讓信息流動(dòng)變得更快、更方便，很多我原本應(yīng)該能知道的信息，如果沒有這樣的工具，其實(shí)挺難獲取的。

當(dāng)然，它不會(huì)自動(dòng)幫你把組織變得更好。關(guān)鍵還是你有沒有這個(gè)想法——如果你本來就想推動(dòng)組織變革，飛書可以幫你加速這個(gè)過程。

“字節(jié)只是我們諸多客戶中的一個(gè)”

晚點(diǎn)：在 2023 年時(shí)，飛書的 AI 步伐似乎很激進(jìn)，推出了 “智能伙伴”；但之后似乎變得保守，你們今年發(fā)布會(huì)對 AI 的描述是 “真能用、真落地”。為什么會(huì)有這樣的轉(zhuǎn)變？

謝欣：大家對 AI 的認(rèn)知一直在迭代變化。我回過頭看，我們對 AI 的認(rèn)知也有不對的，比如 2023 年推出的 “智能伙伴”，其實(shí)也不太正確。整個(gè)科技行業(yè)對 AI 發(fā)展的認(rèn)知都是變來變?nèi)サ模蠹业念A(yù)測都不準(zhǔn)。

2023 年初時(shí)大家都認(rèn)為，AI 做得最好的公司是微軟，因?yàn)樗型暾膽?zhàn)略布局，和 OpenAI 的關(guān)系也很緊密。但放到今天來看，微軟好像并沒有真正做出什么成果，還跟 OpenAI 的關(guān)系變差了。我們原本看衰的 Google，它的 Gemini 越來越強(qiáng)，連 X.AI 都做出了還不錯(cuò)的 Grok。

去年下半年，RL（強(qiáng)化學(xué)習(xí)）一出來，大家覺得中美差距在拉大；但今年 DeepSeek 出來后，又突然覺得 “美國能做的，別人也能做”。去年大家還堅(jiān)信 Scaling Law 是鐵律，今年就幾乎沒人再提了。

晚點(diǎn)：就像大家沒預(yù)測到，最能挑戰(zhàn) OpenAI 的中國公司，是 DeepSeek。

謝欣：回到剛才的問題，我確實(shí)覺得我們在 2023 年做的一些事，和今天的看法已經(jīng)不同了。

現(xiàn)在各種概念層出不窮，比如 “工具”“智能體”“數(shù)字員工”，界限變得越來越模糊。就像 ChatGPT，最開始是聊天機(jī)器人，現(xiàn)在已經(jīng)成了 Agent，但它是哪天變的，其實(shí)說不清。

晚點(diǎn)：整個(gè)科技圈對 AI 很狂熱，但看起來你很冷靜。

謝欣： 2023 年我比較激動(dòng)，現(xiàn)在更理性了。AI 確實(shí)發(fā)展快，但很多宣傳太浮夸，可能以前科技發(fā)展速度是 8，AI 是 20，但現(xiàn)在報(bào)道恨不得夸成 200。行業(yè)還是要冷靜看待技術(shù)的真正能力和邊界。

晚點(diǎn)：很多企業(yè)年初瘋狂買大模型終端、組建 AI 部門，但幾個(gè)月后并未見明顯產(chǎn)出。你怎么看這種 “技術(shù)焦慮” 現(xiàn)象？

謝欣：很多企業(yè)老板有 AI 焦慮，一方面是 AI 產(chǎn)品和以前的產(chǎn)品比，可靠性、成熟度不夠，輸出確實(shí)不穩(wěn)定。另一個(gè)原因，是媒體過度發(fā)達(dá)，把只有 30 分的產(chǎn)品夸成 80 分，但很多企業(yè)按宣傳采購了后，發(fā)現(xiàn)實(shí)際效果和宣傳有很大的差距。

為了解決這個(gè)問題，我們發(fā)布了 AI 應(yīng)用成熟度模型，把 AI 應(yīng)用分四個(gè)等級(jí)：

M1：概念驗(yàn)證 ，只做內(nèi)部演示，別對外發(fā)布

M2：早期試用 ，給愿意嘗鮮的用戶用

M3：生產(chǎn)就緒 ，可以大規(guī)模使用了

M4：全面應(yīng)用 ，幾乎什么場景都能用

晚點(diǎn)：你們這次發(fā)布的這些產(chǎn)品里，哪些是 M4？

謝欣：飛書的智能會(huì)議紀(jì)要已經(jīng)是少有的能達(dá)到 M4 級(jí)別的 AI 功能了，意思就是，效果真的比大多數(shù)人手動(dòng)總結(jié)還好。以前開完會(huì)就散了，現(xiàn)在每一場會(huì)議都能沉淀成企業(yè)的數(shù)字資產(chǎn)。

我們還新增了兩個(gè)功能：一個(gè)是聲紋識(shí)別（M3），能自動(dòng)識(shí)別是誰在說話，會(huì)議記錄更精確；另一個(gè)是會(huì)議速遞，能自動(dòng)幫你總結(jié)一周的會(huì)議重點(diǎn)、結(jié)論和待辦，一看就知道發(fā)生了什么。

晚點(diǎn)：接觸了這么多客戶后，你覺得 AI 在辦公場景落地最大的難點(diǎn)是什么？

謝欣：可能是客戶的認(rèn)知——很多客戶擔(dān)心說，我用了 AI 之后，是不是大模型就知道我們公司內(nèi)部的信息了？

我特別理解大家對數(shù)據(jù)安全的擔(dān)心，但從技術(shù)角度，你原來用飛書，數(shù)據(jù)就在云端的服務(wù)器上，現(xiàn)在也還在同一臺(tái)機(jī)器上，只是 AI 讓這些信息的調(diào)用更智能了，本質(zhì)沒有變化。

晚點(diǎn)：所以你對客戶的回答是：“這些信息以前就知道。”

謝欣：什么叫 “知道”？以前不知道，現(xiàn)在也不知道。

大模型一旦真的把企業(yè)數(shù)據(jù)訓(xùn)進(jìn)去了，別人能問出來，那是非常嚴(yán)重的問題，模型公司既沒有動(dòng)機(jī)，也不敢這么做。現(xiàn)在每條訓(xùn)練數(shù)據(jù)的成本都特別高，幾百美元起跳，企業(yè)里的數(shù)據(jù)不是現(xiàn)在大模型公司需要的高質(zhì)量數(shù)據(jù)語料。

所以不管從技術(shù)邏輯還是商業(yè)邏輯上，這種擔(dān)心都是可以打消的。這個(gè)過程可能需要時(shí)間，但就像大家一開始不信公有云、現(xiàn)在慢慢都接受了一樣，AI 也會(huì)逐步被信任。

晚點(diǎn)：飛書的前身是字節(jié)的效率工程部，當(dāng)時(shí)你們的愿景是：以字節(jié)跳動(dòng)為試驗(yàn)對象，以管理理念為思想，以創(chuàng)建和選購效率工具及服務(wù)為手段，提高公司的運(yùn)營效率，改善員工工作體驗(yàn)。回頭來看，你覺得你們實(shí)現(xiàn)了這些嗎？

謝欣：飛書剛成立的時(shí)候，確實(shí)是完全圍繞字節(jié)的需求來打造，但今天字節(jié)只是我們諸多客戶中的一個(gè)，我們的更多產(chǎn)品已經(jīng)不是專門圍繞字節(jié)，而是圍繞更多的客戶。

但有一點(diǎn)從來就沒變過，字節(jié)是一家科技公司，我們是非常重視工作方法的，而飛書一直在努力改變 “工作” 這件事情。

題圖來源：謝欣在飛書發(fā)布會(huì)現(xiàn)場