在 6 月 26 日的“Make 2024 釘釘生態大會”上，釘釘宣佈對所有大模型廠商開放，構建中國最開放 AI 生態。除了通義大模型外，MiniMax、月之暗面、智譜 AI、獵戶星空、零一萬物、百川智慧六家大模型廠商已經與釘釘達成合作。

至此，釘釘完成了包括大模型廠商、SaaS 廠商在內，囊括模型側和應用側的 AI 生態建設。

據悉，釘釘與大模型生態夥伴將以三種模式展開合作與探索：

釘釘總裁葉軍表示，大模型廠商在經過一輪大規模降價後，現在更多是透過場景價值變現，做新的場景化產品。與釘釘合作，一方面可以獲得更多客戶，另一方面就是可以根據場景創造場景化的收費模式。

實際上，這種新模式探索是釘釘和廠商一起在做的。

這種探索模式背後有兩個基本事實：應用側進展不夠快和模型側的降價。這也讓釘釘意識到，收費邏輯不能基於資源。這與中國網際網路早期頻寬收費的代理完全不同，當時應用側迅速規模化，所以電話費、流量費很貴。但是現在大模型的需求側沒有快速鋪開，所以商業模式不能這麼建立。

可以先看下釘釘生態建設的“成績單”。目前，釘釘生態夥伴總數超過 5600 家，其中 AI 生態夥伴已經超過 100 家。除了 AI 大模型生態夥伴外，釘釘還有 AI Agent 產品、AI 解決方案、AI 外掛等不同領域的夥伴。據悉，釘釘 AI 每天呼叫量超 1000 萬次。

過去一年中，釘釘和生態夥伴深度整合的套件產品取得飛速發展。套件將生態夥伴的功能整合進釘釘自身產品中，為客戶提供統一無縫的使用體驗。截至五月底，釘釘套件的生態合作伙伴共計 22 家，近一年實現營收近 1 億元。其中，探跡與釘釘合作的“釘釘客戶管理”套件營收超千萬；Moka、e 籤寶、用友暢捷通、藍凌、北極星、鴻歡等共計 11 家生態夥伴套件產品的營收分別超過百萬級。

釘釘花了大量的力氣教育市場，讓很多從來沒有接觸過 AI 的企業開始對此有興趣，甚至願意付費使用。目前，釘釘堅持基礎產品不收費，只會對一些高階特性的產品來收費。比如企業建立 AI 助手的數量達到一定標準後就需要付費。

釘釘也在探索高階能力的付費模式，葉軍表示，“這不是風口，而是確定性的有價值的事情，只是需要一陣子時間探索，找到供需雙方都能接受的商業模式。所以，我們願意長期主義來投入這個事情。”

今年 1 月，釘釘釋出了 AI 助理（AI Agent）。截至 5 月底，釘釘上建立的 AI 助理總數約 50 萬個。今年 4 月，釘釘正式上線 AI 助理市場（AI Agent Store），覆蓋企業服務、行業應用、效率工具、財稅法務、教育學習、生活娛樂等類目，一個多月以來，上架的 AI 助理數量已超 700 個。

會上，釘釘對 AI 助理的思考系統、感知系統和行動系統進行了大幅升級，如在思考系統方面，AI 助理具備了更強的記憶和推理能力。在行動系統方面，AI 助理已具備多 Agent 協同、工作流、擬人操作等多種行動能力。這些能力升級，將透過 Assistant API 和 Inside API 兩種方式，進一步向生態夥伴和客戶開放。

很多做 AI 助理的企業原來是做 SaaS 的，SaaS 當時會收 10% 佣金，但 AI 助理現在免佣金的，這也會吸引大量做 SaaS 的企業轉而去做 AI 助理。

在葉軍看來，現在的 AI 助理會有點兒像七、八年前的小程式和公眾號。公眾號和小程式是資訊化時代的，不太智慧，以後的 AI 助理會跟這個比較像，但高質量的內容跟推送的服務是可以收費的，所以商業模式一定會有，前提是量要足夠大。

葉軍表示，收費企業類別基本有三種：一是隨著使用的深度越來越深，企業清楚功能背後的成本在上升，因此也會願意付費；二是特別高價值的場景，比如使用者要把 AI 與自己存量的系統資料打通和結合，需要尋找生態的幫助，因為很多東西還沒有完全標準化；三是願意為釘釘的培訓和 AI 本身來付費。

如果說 AI 助理旨在解決釘釘功能繁多的問題，AI 搜尋要解決的則是釘釘上資訊分散的問題。

此次大會上，釘釘還宣佈升級全域性搜尋能力，開啟全新“釘釘 AI 搜尋”的邀測。

區別於傳統搜尋方式，釘釘 AI 搜尋藉助大模型的理解、推理、生成等能力，可實現自然語言的資訊查詢能力，並對碎片化資訊進行整理與總結提煉，為使用者呈現清晰明瞭的知識網路。同時，搜尋出來的答案，還能自動整理為釘釘腦圖和大綱，資訊結構清晰明瞭。

不同於面向公網的 AI 搜尋，釘釘 AI 搜尋深度整合了釘釘內工作與協作的資訊，能夠全面檢索和整理使用者自有資訊、企業知識，包括單聊、群聊、文件中的資訊，參與過的日程、待辦、會議等工作的進展，以及企業知識庫、日誌等知識。使用者不僅能夠搜尋到全面的資訊，還能得知有哪些人、群聊或者文件與該搜尋有關。這意味著使用者透過釘釘 AI 搜尋所檢索到的資訊，都將是全面的、具體的，能夠覆蓋使用者具體的工作中。

此外，釘釘 AI 搜尋能夠全面理解使用者當下的知識和資料，來推理出未來一段時間使用者可能需要的問題和關聯資訊，猜你想問的問題，圍繞使用者構建動態的知識網路。

AI 搜尋背靠大模型的理解力，大模型在 to B 場景的理解上跟 to C 有一點不一樣，就是 to B 的準確度會相對較高，因為它的資料天生是結構化的。

葉軍表示，透過 AI 搜尋，使用者處理資訊的方式，將由原來的“時間流”式轉為以事為中心，使用者可以更有效、更專注地聚焦於重要的事情上。“你可以認為 AI 搜尋也是一個助理，但這是 AI 助理裡最超級的助理。”