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“大模型如今走到哪了?”在越來越多的場合和分享上，這個問題開始成為必談的話題之一。
相較于去年在技術、參數(shù)上的層出不窮、你追我趕，在今年，人們對AI大模型的期待已然更為落地和務實——大模型的作用場景在哪里？人們能真正使用的大模型產(chǎn)品有哪些？企業(yè)的“AI生產(chǎn)力”故事到底該從哪里講起？
這些問題背后，對應的是市場對于大模型能力更為細微的考究，即在確定性的AI大趨勢面前，人們需要看到更近距離的AI故事和標注。
答案已經(jīng)在出現(xiàn)。在剛剛召開的騰訊協(xié)作SaaS智能化升級會上，一系列騰訊協(xié)作產(chǎn)品宣布全面智能化升級，除了企業(yè)微信、騰訊會議、騰訊文檔等“一門三杰”產(chǎn)品，騰訊樂享、騰訊電子簽、騰訊問卷、騰訊云AI代碼助手等協(xié)作SaaS產(chǎn)品也都全面接入騰訊混元大模型，實現(xiàn)AI進化。
對于騰訊的產(chǎn)品力，外界并不陌生。
在過去的幾年時間里，不論是企業(yè)微信、騰訊會議、文檔，還是騰訊電子簽等等協(xié)作SaaS產(chǎn)品都在以極高的頻次出現(xiàn)在人們的生活中乃至企業(yè)的諸多生產(chǎn)中，幫助企業(yè)解決一系列協(xié)同辦公和管理的命題。甚至可以說，這里是騰訊的最優(yōu)勢戰(zhàn)場之一。
而如今，在這個優(yōu)勢戰(zhàn)場，這家產(chǎn)品基因極強的企業(yè)則是又向前邁了一步，更可以理解為，這次集中的SaaS產(chǎn)品動作背后對應的也恰是騰訊向外界傳遞出的一個新信號：騰訊正式進入AI應用階段。
實際上，關于騰訊，外界的好奇并不比大模型技術本身少。在應用和落地被放到臺面上的如今，人們期待更為AI化的產(chǎn)品應用，期待觸手可及的智能化體驗。而騰訊，也正是這種期待的最主要背景板之一。
這次的協(xié)作SaaS產(chǎn)品智能升級，恰在成為觀察騰訊給出AI答案的一個窗口。透過這個窗口，幾個或將能獲得的答案是：如今的AI大模型，在應用這條路上走出了多少步？對協(xié)作SaaS產(chǎn)品而言，它的價值和邊界延展感到底有多少？
以及騰訊，這家備受期待的企業(yè)，它的大模型路徑正在朝向哪?
一
協(xié)作SaaS：駛入AI時代
如果把時間線往前推，在伴隨著chatGPT和sora等文生視頻能力出現(xiàn)的同時，SaaS行業(yè)也更在迎來一些新的思考和審視——即新一代的SaaS應該是什么樣的?和AI大模型結合后，它在C端和B端場景中的角色和價值是否也會發(fā)生變化，這些命題一定程度上也更在成為當下SaaS行業(yè)在不斷探究的問題。
但在諸多討論之中，一個確定性的觀點是，在AI浪潮下的加持下，SaaS產(chǎn)品正在具備更強的能力和生產(chǎn)力價值，以及其在B端場景的使用深度也將更為下延。
騰訊這次交出的答卷恰是一個印證。
從整個對外發(fā)布的產(chǎn)品動作來看，騰訊旗下主要的協(xié)作SaaS產(chǎn)品都開始全面接入騰訊混元大模型，其中包括企業(yè)微信、騰訊會議、騰訊文檔、騰訊樂享、騰訊電子簽、騰訊問卷、騰訊云AI代碼助手。
以市場最熟知的騰訊會議和騰訊文檔為例，在既有功能的基礎上，AI智能化的功能則是讓產(chǎn)品體驗更近一步。比如前者的AI小助手、智能錄制、實時字幕翻譯等等功能，可以讓用戶減少時間、空間對其的影響，進而更為靈活地接入會議;而對騰訊文檔而言，據(jù)了解，騰訊文檔智能助手也已全面應用于文檔、表格、幻燈片、PDF、智能文檔、收集表、思維導圖等全部文檔類型，用戶可以通過“一句話”的指令，享有AI融合后的辦公和創(chuàng)作模式。
而在會議和文檔之外，這次被重點提及的還有騰訊樂享和騰訊云AI代碼助手。前者的角色相當于如今市場更為期待的“知識庫”方向，而后者的角色則是以更強的“AI工程化”的標簽不斷破圈。
而具體來看，騰訊樂享基于騰訊混元大模型和知識引擎，專項上線了AI助手，其可以將大模型能力和企業(yè)內(nèi)部知識整合，為企業(yè)內(nèi)部人員提供強力的智能問答、智能生成和輔助創(chuàng)作等能力;而對更具備AI工程化的騰訊云AI代碼助手而言，其基于騰訊混元一直積淀的AI能力，在代碼補全方面有足夠突出的能力，一個數(shù)據(jù)是，在某合作企業(yè)內(nèi)部，其如今已經(jīng)實現(xiàn)了40%以上的開發(fā)崗員工覆蓋，其代碼生成率約30%，采納率約20%，入庫率在60%以上。
同樣被宣布升級的還有騰訊一直以來的核心SaaS產(chǎn)品電子簽和騰訊問卷產(chǎn)品。以電子簽為例，在這個一直是企業(yè)剛需的賽道，騰訊電子簽在AI的加持下已然可以為客戶提供足夠智能化、且覆蓋擬、審、簽、管全生命周期的服務，通過提高合同制定和安全審核等環(huán)節(jié)的效率，為企業(yè)提供更為高效智能的服務，一個案例是，在接入騰訊電子簽智能服務的加持下，某合作企業(yè)的合同審批效率提升了97%。
以及騰訊問卷，如果說過往的問卷更多的都是手工操作、人工數(shù)據(jù)分析，那么如今在大模型的加持下，騰訊問卷已然打造了全流程的AI解決方案，覆蓋問卷設計、投放、回收、分析環(huán)節(jié)，通過一系列智能操作，進而大幅提升調研質量與效率 。
而在這些產(chǎn)品之外，更備受關注的則是亮相的騰訊混元。和去年大模型的“技術競賽”風格迥然不同的是，騰訊混元這次的亮相更多集中在算法和工程能力，比如在今年性能大幅提升的MoE結構，比如在騰訊內(nèi)部混元是如何把模型能力輸出給各條業(yè)務線，以及混元在騰訊超過400個業(yè)務場景的不斷接入和落地。
可以理解為，在這次亮相的全部騰訊協(xié)作SaaS產(chǎn)品升級的最底層支撐，恰是騰訊混元?；诓煌叽绲哪Ｐ?，以及特定方向的精調、微調，最終和各個業(yè)務產(chǎn)品共同打造出專屬方向的AI能力。
實際上，這并不是一件容易的事。從SaaS產(chǎn)品和行業(yè)的特性來看，不論是直接接入API，還是基于特定產(chǎn)品方向的精調，在過去的一段時間里都是SaaS廠商正在面臨的難題，這些難題包括模型部署、模型訓練以及最基本的成本問題。
也可以說，從某種程度來看，騰訊協(xié)作SaaS產(chǎn)品的此次智能化升級發(fā)布，也更可以看做是SaaS產(chǎn)品乃至SaaS行業(yè)的一次示范案例。
而在這種示范案例背后，能感受到的真實變化是，不論是騰訊文檔、騰訊會議、騰訊電子簽，還是騰訊樂享、AI代碼助手等等產(chǎn)品，其服務功能、被使用模式和產(chǎn)品便捷和產(chǎn)品的想象力都在呈幾何倍的提升。
二
企業(yè)AI工程，打開第一道門
但實際上，意義還不僅于此，或者是在單純的SaaS產(chǎn)品之外，如果把視角拉到更廣闊的產(chǎn)業(yè)數(shù)智化供需市場，則是更能感受到騰訊這次協(xié)作SaaS升級背后的意義。
“我們本身最初的AI功能設計初衷就是讓使用者真正能感受到價值，而不是為了包裝成一個概念?！彬v訊會議相關負責人告訴我們，“我們不是為了使用AI而AI，而是真正可以以最低門檻來幫企業(yè)提效。”
也可以理解為，這句話背后對應的，也恰是當下企業(yè)在尋求AI數(shù)智化轉型的最佳姿勢。
即在過去的幾個月時間里，在越來越多AI命題出現(xiàn)的同時，也更涌現(xiàn)出一大批企業(yè)AI大模型的落地選項，這些選項里包含企業(yè)大模型、AI Agent等等，其上的標簽都是幫助企業(yè)更快更好地拿到AI智能化的船票。
但事實真的如此嗎?
顯然不是。不論是基于不少基座模型廠商的AI模型工具鏈，還是AI應用平臺的Agent搭建流程，再或者是在“AI原生”理念下的流程和應用改造，對企業(yè)而言都可謂體感欠佳。
這種欠佳的體感不僅體現(xiàn)到投入層面，比如使用的AI應用應該如何收費，本地化和云上模式整體的項目成本是怎樣的，以及從最開始的模型選擇到后期的訓練微調，中間的培訓過程以及具體執(zhí)行流程是如何推進等等，也更體現(xiàn)到真正的效果層面，即模型應用是否準確、可用，能夠給企業(yè)帶來真正的生產(chǎn)力提升。
不論是從模型到應用，還是從數(shù)據(jù)到場景，對企業(yè)而言，和“AI是未來的生產(chǎn)力新范式”的定論相悖的是，如今很難找到一個能切實轉化為生產(chǎn)力的AI切入點。
但客觀來看，騰訊升級后的SaaS產(chǎn)品可以。
不論是從其所處的企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營流程的位置，抑或是其目前良性的收費模式，以及最核心的其被成熟封裝且體現(xiàn)到使用層面的AI功能，都是企業(yè)在AI工程化方面可以選擇的第一步。
比如騰訊樂享，據(jù)了解，截至目前，其已經(jīng)在諸多客戶內(nèi)部落地，盡管是一款輕量級的SaaS產(chǎn)品，但其在企業(yè)內(nèi)部更可以作為AI基礎設施，通過對企業(yè)內(nèi)部信息的整理、管理和總結，進而幫助企業(yè)構建出一個完備系統(tǒng)的AI知識庫，在當下改變工作流的同時，后續(xù)企業(yè)也更可以基于此，進行一系列AI能力的延展。
以湖南的曠真律師事務所為例，其將4萬多份員工編撰的內(nèi)部知識文檔導入到騰訊樂享中，構建起專屬AI知識庫，實現(xiàn)了AI智能問答功能。根據(jù)員工調研顯示，對典型問題的AI回答滿意度高達93分，端到端問題準確率達91%。
再比如騰訊會議、騰訊文檔和騰訊電子簽，其在企業(yè)AI工程場景的更深一層理解恰是，企業(yè)可以優(yōu)先將自身的會議、文檔和合同管理等核心辦公環(huán)節(jié)實現(xiàn)AI化，以最小觸點接入到大模型的浪潮中來，進而從上層的辦公應用層逐步向底層投入支出更大的資源層和算力層滲透。小步驗證，在反饋中構建完備的AI體系。
以及騰訊云AI代碼助手，作為大模型的最備受期待的核心能力之一，企業(yè)可以基于這款輕量級的SaaS產(chǎn)品，以此作為軟件開發(fā)的新試點模型，通過中間過程的不斷驗證和調試，進而先打磨出一套能在企業(yè)內(nèi)部跑通的AI軟件工程流，轉化為實際的生產(chǎn)力。
也可以說，對企業(yè)而言，騰訊的協(xié)作SaaS產(chǎn)品恰在成為當下AI工程里的一個特殊選擇，在這個選項背后的界面里，能看到的是小成本的投入、但可深入業(yè)務落地的AI想象力，以及真實可見的應用層生產(chǎn)力新范式。
三
刷新的SaaS產(chǎn)品力，
進化的騰訊AI產(chǎn)業(yè)模型
而在這些之外，另一個同樣需要觀察思考的問題也更是，這次騰訊協(xié)作SaaS智能化升級背后，對應的是否也是騰訊在AI時代的一個路徑側寫。
在過去的多年時間里，在外界一直能感受到的騰訊面向TO B的能力模型里，產(chǎn)品是其中一直被關注的能力之一。
這些產(chǎn)品是企業(yè)微信、騰訊文檔、騰訊會議等等，它們在成為一個個C端用戶桌面上的常用app外，也更出現(xiàn)在騰訊對一個個行業(yè)數(shù)字化解決方案的底層產(chǎn)，助力企業(yè)進行數(shù)字化改造。
這其中的邏輯不難理解，從數(shù)字化轉型的角度而言，基于特定產(chǎn)品的加持，企業(yè)可以更為直接有效地進行從營銷到生產(chǎn)管理，再到軟件開發(fā)的全部流程的改造和升級，進而完成自身的數(shù)字化變革。
也恰是基于這套C2B的模式，在過去的多年時間里，騰訊服務一眾行業(yè)人群和企業(yè)客戶，幫助其有效完成數(shù)字化轉型。
而如今，這也正在成為騰訊在AI時代的打法之一。即通過騰訊混元大模型能力封裝之后的一眾SaaS產(chǎn)品，可以優(yōu)先幫助企業(yè)真實、有效地邁入AI時代，把AI轉化為一定程度的生產(chǎn)力，而在這種新AI生產(chǎn)力的加持下企業(yè)后續(xù)可以不斷向下延展和建設自身的AI算力資源體系，賦能其他的核心生產(chǎn)環(huán)節(jié)，進而實現(xiàn)徹底的AI智能化轉型。
在活動過程中，騰訊相關人員告訴我們，騰訊的協(xié)作SaaS產(chǎn)品首先是對內(nèi)使用，當驗證效果達到一定程度，才真正開放給外界，為企業(yè)提供服務。
從某種角度來看，這也恰是當下對企業(yè)而言最適用、最經(jīng)濟也更是最容易接納嘗試的AI產(chǎn)業(yè)落地方式。不論是成本層面，還是易用性和操作層面。
而如果把視角拉回騰訊本身，透過這次升級動作，也同樣對應的一個明顯的信號是：騰訊在數(shù)字化時代的底層能力，也更在一步步AI化。能夠預想的是，這些被AI升級重構的產(chǎn)品，也將加速推動騰訊在不同產(chǎn)業(yè)大模型解決方案的落地，作為底層的核心支撐之一，幫助一眾產(chǎn)業(yè)企業(yè)構建出從上層到底層的真實有效的AI能力模型。
也更可以看做，不論是其中的騰訊樂享、文檔、會議，再或者是代碼生成能力等等，其在AI側的進化，其代表的不僅是騰訊對于SaaS產(chǎn)品重構和服務模式的新思考，也更對應的是騰訊基于混元在產(chǎn)業(yè)AI模型方面的不斷完善和真實的路徑選擇。
從模型到產(chǎn)品，從底層到上層，以SaaS為出擊點，騰訊TO B正在打造出一個真實有價值的新AI服務范式。
