作者 | 新眸 李小东
无招回归后,市场都在观望他会如何带领钉钉下一步发展。
AI对企业服务的深刻重构,加上协同办公市场竞争加剧,两浪叠加,能否抓住AI红利成为平台竞争的关键。作为用户规模领先的平台,外界关心的是,基于当下生态基础,钉钉能否找到更具差异化的破局点。
就在前不久,一则消息引发了业内广泛关注:钉钉合作伙伴壹生检康研发的“豆蔻妇科大模型”在准确率提升遇瓶颈后,转移至钉钉企业专属AI平台,借助数据处理、算力调度、模型优化等支持,1个月内将准确率从78%提升至90.2%。
看似单纯的医疗科技成果,其实释放了很有意思的信号。
从技术应用角度,作为钉钉帮助行业开发的首个垂类专属大模型,“豆蔻”为AI在医疗领域的落地作了示范;另一方面,选择专业性极强的妇科领域,并公布相对可观的专业测试数据,使得钉钉聚焦“行业化”垂直AI有着更强的说服力。
这表明,相比空谈通用AI,钉钉正在鼓励并支持生态伙伴深耕特定行业的Know-How,解决实际、专业的业务痛点,也意味着平台突破过去以SaaS、服务商、咨询、交付为主的传统生态模式,将触手伸向了新兴的AI创业领域。
聚焦AI生态战略,这是钉钉发展新的脉络。
在这个逻辑下,“豆蔻妇科大模型”只是新战略的起点,平台角色将演变为连接千行百业、算力资源、行业数据和AI开发者的中枢,提供从数据处理到落地服务乃至商业化的全方位支持。
对于钉钉来说,通过赋能无数AI创业者,可以快速覆盖更广泛的行业场景,形成丰富的“AI应用矩阵”,壁垒在于生态网络的规模效应、集成的便利性以及企业工作流的深度整合,这些都为理解钉钉的未来打开了新窗口。
重塑行业AI生态,真有那么重要?
全球科技版图中,从19世纪电力革命的电网生态,到21世纪移动互联网的AppStore生态,“生态战略”一直是行业发展的核心驱动。
以苹果为例,iOS为开发者提供了统一、便捷的开发工具与平台,吸引全球数百万开发者投身其中,丰富应用吸引消费者购买终端设备,进而激励开发者持续创新,如此循环。
拿近两年爆火Cursor来说,区别于传统编程辅助工具,Cursor将AI升级为主要生产力,在开发者群体中形成了难以替代的“数字基建”价值,技术共生、社区共建、数据共融,这种以开发者为中心的生态协同,被外界认为是下一代技术革命核心范式。
反观国内AI市场,生态的重要性也成为行业共识。
构建AI生态的直接动因,源于技术从实验室到产业落地的过程中,面临的一系列无法由单一企业解决的系统性矛盾。
从行业实践来看,通用大模型的普及为AI应用奠定了基础,但行业Know-How在各垂直领域分散分布,企业更需要的是个性化解决方案:
医疗行业需要融合临床指南、病例数据、诊疗流程;制造业需要对接生产排程、设备运维、质量检测等工业场景的特殊参数;金融业则需嵌入风控模型、合规条款、客户分层等业务规则。
然而,适配不同行业的业务逻辑、专业知识和场景流程,并不是某家企业能单独完成的。
他们一边迫切希望利用AI降本增效,现实里却缺乏构建行业专属模型的技术能力,面临将核心业务数据托付云端大模型的安全风险,对如何将AI融入现有业务流程束手无策。
即使一些企业能构建专属大模型,初始阶段也易陷入困境:需求定位模糊,不知道解决哪些具体问题;数据准备混乱,缺乏高质量标注,就像壹生检康团队最初开发的妇科模型,78%的准确率距离临床可用性始终差着关键一跃。
这些问题根源,在于AI落地是一套系统性工程,它涉及数据、算法、算力、场景验证等多个环节,企业缺乏的,恰恰是从数据处理到模型训练的全链路技术闭环。
此时生态平台的价值便凸显出来。
通过构建“通用技术平台+行业专业伙伴”的协作网络,钉钉将“全链路”拆解为标准化的服务,提供数据清洗、模型训练、部署工具等能力,行业伙伴输出专业知识与场景需求,共同翻译行业专属的解决方案,从而降低企业的接入门槛。
以“豆蔻妇科大模型”为例,壹生检康作为医疗企业,熟悉妇科诊疗场景但缺乏AI工程能力,钉钉则提供数据处理、算力调度、模型优化等全流程支持,最终将模型准确率提升至90.2%。
这样一来,企业可以聚焦自身核心业务,而非陷入技术细节,大幅缩短了AI从“想法”到“落地”的周期。
为什么是钉钉?
此前有国内某家BI厂商人士向《新眸》透露,虽然近几年大厂生态概念层出不穷,但真正能为生态伙伴带来订单,且这部分订单占总营收超50%的,只有钉钉。
最直观的是,依附于钉钉庞大业务流量的ISV明显增多。
这次聚焦AI生态,一定程度上,钉钉主线任务可以理解成“搭建产业智能化的联合反应堆”,理想情况下:
通过聚合海量企业用户的数字化需求形成引力场,吸引掌握专业开发者入场;紧接着,提供从数据、算力到模型的全套工具链,将开发者的专业能力转化为可落地的AI产品;最终通过智能体市场等通道精准匹配给需求企业,形成价值闭环。
当“豆蔻妇科大模型”在钉钉实现准确率跃升时,背后是医疗数据预处理技术、计算资源调度、医疗诊断知识图谱等要素的协同,这正是生态化协作产生的化学反应。
当然,由此也引发了的另一个重要问题:为什么是钉钉在做这件事,或者说,为什么钉钉能做成这件事?
联想到以往一度风靡的概念“Super App”,其旨在打造一个集成多种功能与服务的综合性应用,成为用户生活与工作的超级入口,本质上也是一种生态理念。但事实上,多数Super App往往仅停留在功能聚合的表面,缺乏足够深厚的生态根基。
与之形成鲜明对比,作为中国最大的协同办公平台,钉钉天然连接着海量企业用户,积累了足够多的企业数字化需求与场景,再加上过往服务SaaS厂商、服务商的经验,沉淀出一套“从技术开发到商业变现”的生态服务能力,这绝非简单的功能堆砌。
一方面,在AI火爆之前,依托庞大的用户基础,平台引入各类合作伙伴,涵盖智能硬件、物联网设备、云计算、大数据和安全等多个领域,这种跨领域、全方位的生态布局,使其能够满足企业多样化、深层次的需求,远远超越了Super App仅提供单一或有限服务的范畴。
另一方面,钉钉已经助力众多行业实现了数字化转型与成功发展,积累了丰富的行业经验与大量成功案例,无论是医疗流程的数字化管理、制造业设备的智能运维,还是教育领域的一体化解决方案,都为其生态建设提供了实践基础。
也正因如此,经历过千行百业的各种锤炼后,钉钉才具备了重塑行业AI生态的底子。
更重要的是,随着平台将合作伙伴扩展到AI创业者,平台能力得到复用并升级:用平台工具解决AI开发的技术门槛,用企业用户池解决“商业化难”的困境,既避开了与通用大模型厂商的直接竞争,又抓住了AI落地的最后一公里。
从这个角度来看,“豆蔻妇科大模型”的成功或许可以作为钉钉生态变革的起点,既验证了战略的可行性,宣告平台从“企业协同工具”进化为“行业AI孵化器”,通过对外赋能,让AI从少数巨头的游戏,真正普惠千行百业。
进行中的AI生态变革
我仿佛看到了钉钉未来的样子
历史经验昭示着规律:每当技术复杂度突破临界点,生态化便成为必然选择。
电力革命初期,爱迪生用封闭的直流电系统对抗特斯拉的交流电生态,最终败在电网规模效应之下;移动互联网时代,诺基亚自有系统被iOS和Android生态碾压的故事再度重演。
当前AI产业正处在类似拐点。
行业AI生态的崛起正在重构技术经济的底层逻辑,相比传统模式下科技巨头控制API接口,企业按量付费却无法参与价值创造;而生态模式中,平台提供基础设施,开发者培育产品,企业收获降本增效,三者共享生态扩张带来的无限增值。
值得注意的是,国内市场的特殊性加剧了生态战略的紧迫感。毕竟很长时间以来,相比欧美企业较高的数字化基础,国内大量企业仍处在数字化转型早期,尤其在AI时代,他们不仅需要更低的AI开发门槛,也要真切看到AI给具体场景带来的实际价值。
随着AI从通用大模型竞赛,驶入行业落地的深水区,生态充当起连接技术供给与行业需求的操作系统——它既是平台能力的“转化器”,将技术适配为行业解决方案;也是企业能力的“放大器”,中小企业不用再为“要不要做AI”纠结,大企业也不为“怎么做AI”头疼。
从钉钉生态拓展,到各个行业垂直探索,不难发现,只有那些对行业有深度理解的玩家,才能让AI成为千行百业的“生产力工具”。钉钉未来的样子,或许可以用三个关键词来勾勒:行业AI的超级孵化器、企业数字化的操作系统、生态协同的价值枢纽。
就像早期的iOS,苹果提供开发工具,开发者聚焦应用创新,用户获得丰富体验。而钉钉的野心,是在企业服务领域复刻这种逻辑,只不过这次“应用”,变成了各行业的AI产品。
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