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写两句张雪，毕竟热度已经过了，在热血以外，我觉得最大的价值是给我和我周围朋友的反思。
我给朋友说，张雪的成功是因为他真的有梦想，不是我们这样的随波逐流。
以前我很骄傲，觉得自己找工作是看准了每一个大趋势，我在每次时代浪潮来的时候，都赶紧抓住了浪潮加入。我一直觉得形势比人强，个人再努力，也要跟上时代步伐。所以其实我们这一代职场人，大多都在玩同一个游戏——选赛道，而非选热爱。
但问题是，浪潮比人强，可人不能只有浪潮。
张雪为什么让所有人都热泪盈眶？因为他完全反着来。14岁修车，19岁冒雨追车100公里，2011年月入一万才稳住家庭——这20年里，他压根没看过赛道在哪，眼里只有那台发动机。现在大家当然都认为他"迟早该拿到这个结果"，但真相是——张雪从没把结果当过目标，结果只是热爱的副产品。
这恰恰是两种底层逻辑的分野。
我们习惯了"机会主义"：看哪个行业在上升期，就跳进去分蛋糕。张雪是"存在主义"：先搞清楚自己是谁，然后花20年让世界承认这一点。前者在牛市里风光无限，后者在时间面前从无对手。
现在很多人到了中年怅然若失的根源，不是钱没赚够，是"自我"一直没上线。
你回看自己的履历，如果你和我一样，每次都抓住了浪潮，那么其实每一次转身都是对前一个自我的否定。但张雪从修车铺到WSBK领奖台，每一步都是对同一个自我的确认。所以我说他"没钱时也快乐"，那不是穷开心，是一个人做自己该做的事时，自带的防抖机制。
我跟我自己说，别再问"下一个浪潮在哪"了。
换到张雪的语境里。
他的故事之所以动人，恰恰因为他证明了一件事——当你真的知道自己要什么，世界会重新排列组合，给你让出一条路。这条路可能要走20年，可能要到36岁才月薪过万，可能要在夺冠前借遍亲友——但这些都不是代价，是门票。
人到中年，最奢侈的不是财务自由，是终于敢说一句：我不想再追浪潮了，我想成为那个不动的东西，让浪潮来追我。
张雪做到了，不知道我们能不能做到。
我给朋友说，张雪的成功是因为他真的有梦想，不是我们这样的随波逐流。
以前我很骄傲，觉得自己找工作是看准了每一个大趋势，我在每次时代浪潮来的时候，都赶紧抓住了浪潮加入。我一直觉得形势比人强，个人再努力，也要跟上时代步伐。所以其实我们这一代职场人，大多都在玩同一个游戏——选赛道，而非选热爱。
但问题是，浪潮比人强，可人不能只有浪潮。
张雪为什么让所有人都热泪盈眶？因为他完全反着来。14岁修车，19岁冒雨追车100公里，2011年月入一万才稳住家庭——这20年里，他压根没看过赛道在哪，眼里只有那台发动机。现在大家当然都认为他"迟早该拿到这个结果"，但真相是——张雪从没把结果当过目标，结果只是热爱的副产品。
这恰恰是两种底层逻辑的分野。
我们习惯了"机会主义"：看哪个行业在上升期，就跳进去分蛋糕。张雪是"存在主义"：先搞清楚自己是谁，然后花20年让世界承认这一点。前者在牛市里风光无限，后者在时间面前从无对手。
现在很多人到了中年怅然若失的根源，不是钱没赚够，是"自我"一直没上线。
你回看自己的履历，如果你和我一样，每次都抓住了浪潮，那么其实每一次转身都是对前一个自我的否定。但张雪从修车铺到WSBK领奖台，每一步都是对同一个自我的确认。所以我说他"没钱时也快乐"，那不是穷开心，是一个人做自己该做的事时，自带的防抖机制。
我跟我自己说，别再问"下一个浪潮在哪"了。
换到张雪的语境里。
他的故事之所以动人，恰恰因为他证明了一件事——当你真的知道自己要什么，世界会重新排列组合，给你让出一条路。这条路可能要走20年，可能要到36岁才月薪过万，可能要在夺冠前借遍亲友——但这些都不是代价，是门票。
人到中年，最奢侈的不是财务自由，是终于敢说一句：我不想再追浪潮了，我想成为那个不动的东西，让浪潮来追我。
张雪做到了，不知道我们能不能做到。
0 00
Anthropic封禁OpenClaw这件事，很多人把它读成AI平台权力的傲慢，也有人解读成跟OpenAI的战争。老实说，这两个解读，我觉得都读浅了。
这个事情真正暴露的，是软件行业沿用了二十年的底层逻辑，正在整体失效。
01 两个动作，一句话
Anthropic做了两件事，时间几乎重叠：一边封掉了订阅用户通过OpenClaw消耗算力额度的通道，一边在自家产品里把对应功能直接覆盖了——Claude Code新增了Channels、Remote Control、Scheduled Tasks，Claude Cowork上线了Dispatch，手机发消息、桌面执行任务，OpenClaw的核心场景，几个feature就平掉了。
注意这个细节：Anthropic没有做一个新产品，它只是给现有产品加了几行功能。连重新立项都省了。
有人说这是"背刺生态"，有人说是"平台吃应用层"。
但这两个叙事都绕开了最核心的事实：功能不值钱，算力才值钱。
OpenClaw做的事，用AI复刻一遍，成本趋近于零。Anthropic不是不讲生态道义，而是在AI时代，"功能壁垒"这个说法本身已经站不住脚。复刻一个功能的成本，已经低于谈判一次合同的成本。当复刻比谈判便宜，就不会有人选择谈判。
过去软件的护城河是工程复杂度——你有100个工程师堆了三年的代码，我没法抄。现在护城河是数据和算力——工程复杂度这一关，AI已经大幅压平了。Anthropic用几个feature就平掉一个199K stars的开源项目，这怎么可能只是霸权，这是成本曲线变了。
02 SaaS生态的那个谎，早就该被戳破了
中国的产品经理以前喜欢讲美国SaaS生态的美好画面——大家各守边界，Salesforce不做Slack的事，Slack不做Zoom的事，生态里每家都有活路，API经济繁荣，人人有钱赚。
这个故事讲得很美。但它成立的前提，是"复刻一个功能的成本足够高"。大公司不是不想一家独大，只是扩张的边际成本太高，划不来。
Anthropic这一刀，把这个前提打掉了。巨头并非良善，只是过去受制于成本。现在成本变了，行为就变了。这不是道德问题，是经济学问题。
所以不要再讲"美国SaaS生态多健康"这个故事了。那个生态的健康，是成本约束下的均衡，不是价值观驱动的自律。AI把成本约束改写了，均衡就不存在了。
03 定制化开发死了，SaaS的功能壁垒也没了
再往下推一层，这件事对SaaS厂商的冲击，比对OpenClaw这类应用层产品更深。
以前SaaS讲三件事：功能全、定制化、垂直深。现在我给你们逐一检验一下：
功能全——AI可以在短时间内复刻大多数功能，先发优势窗口大幅缩短；
定制化开发——以后没有定制化开发，只有自助式开发，用户自己用AI搭，不需要乙方了；
垂直深——垂直领域的业务知识，要么在客户自己手里，要么AI也能学到，SaaS厂商在"懂行业"这件事上不再有独家优势。
SaaS的本质竞争力，从来不是功能，而是客户粘性——数据迁移成本、流程嵌入深度、组织习惯惯性。但这些粘性，对大客户几乎不起作用，他们早就想自研了。现在AI把自研门槛拉低，中小客户也开始有自建能力，而且小客户是绝对没有迁移成本的。
昨天我上一篇文章里提到了，大厂都在布局私有化部署的AI基础设施，目的就是把数据、工具、流程、知识全部闭环在内部，不依赖外部SaaS。
这件事本身不新鲜——大客户一直倾向自研，这是SaaS行业的永恒困境。SaaS能活，就是因为中小客户没有自研能力，买现成的更划算。
但AI改变了这个等式。更小的企业功能需求更窄，AI辅助的自建方案更容易落地，投入更低，周期更短。这批原本属于SaaS的中小客户，正在逐渐获得过去只有大客户才有的自建能力。当功能复刻成本趋于零，功能就不再是护城河。真正值钱的只剩两样东西——深度的业务知识和底层的算力控制权。
前者要么在客户手里，要么AI在学；后者集中在少数几家基础设施公司手里。
所以你可以看到，大客户自研，中小客户自建，SaaS服务的那片水域，正在从两端同时蒸发。
套用以前的话说，你如果不是AI infra，新时代你没资格上桌的，朋友。
这个事情真正暴露的，是软件行业沿用了二十年的底层逻辑，正在整体失效。
01 两个动作，一句话
Anthropic做了两件事，时间几乎重叠：一边封掉了订阅用户通过OpenClaw消耗算力额度的通道，一边在自家产品里把对应功能直接覆盖了——Claude Code新增了Channels、Remote Control、Scheduled Tasks，Claude Cowork上线了Dispatch，手机发消息、桌面执行任务，OpenClaw的核心场景，几个feature就平掉了。
注意这个细节：Anthropic没有做一个新产品，它只是给现有产品加了几行功能。连重新立项都省了。
有人说这是"背刺生态"，有人说是"平台吃应用层"。
但这两个叙事都绕开了最核心的事实：功能不值钱，算力才值钱。
OpenClaw做的事，用AI复刻一遍，成本趋近于零。Anthropic不是不讲生态道义，而是在AI时代，"功能壁垒"这个说法本身已经站不住脚。复刻一个功能的成本，已经低于谈判一次合同的成本。当复刻比谈判便宜，就不会有人选择谈判。
过去软件的护城河是工程复杂度——你有100个工程师堆了三年的代码，我没法抄。现在护城河是数据和算力——工程复杂度这一关，AI已经大幅压平了。Anthropic用几个feature就平掉一个199K stars的开源项目，这怎么可能只是霸权，这是成本曲线变了。
02 SaaS生态的那个谎，早就该被戳破了
中国的产品经理以前喜欢讲美国SaaS生态的美好画面——大家各守边界，Salesforce不做Slack的事，Slack不做Zoom的事，生态里每家都有活路，API经济繁荣，人人有钱赚。
这个故事讲得很美。但它成立的前提，是"复刻一个功能的成本足够高"。大公司不是不想一家独大，只是扩张的边际成本太高，划不来。
Anthropic这一刀，把这个前提打掉了。巨头并非良善，只是过去受制于成本。现在成本变了，行为就变了。这不是道德问题，是经济学问题。
所以不要再讲"美国SaaS生态多健康"这个故事了。那个生态的健康，是成本约束下的均衡，不是价值观驱动的自律。AI把成本约束改写了，均衡就不存在了。
03 定制化开发死了，SaaS的功能壁垒也没了
再往下推一层，这件事对SaaS厂商的冲击，比对OpenClaw这类应用层产品更深。
以前SaaS讲三件事：功能全、定制化、垂直深。现在我给你们逐一检验一下：
功能全——AI可以在短时间内复刻大多数功能，先发优势窗口大幅缩短；
定制化开发——以后没有定制化开发，只有自助式开发，用户自己用AI搭，不需要乙方了；
垂直深——垂直领域的业务知识，要么在客户自己手里，要么AI也能学到，SaaS厂商在"懂行业"这件事上不再有独家优势。
SaaS的本质竞争力，从来不是功能，而是客户粘性——数据迁移成本、流程嵌入深度、组织习惯惯性。但这些粘性，对大客户几乎不起作用，他们早就想自研了。现在AI把自研门槛拉低，中小客户也开始有自建能力，而且小客户是绝对没有迁移成本的。
昨天我上一篇文章里提到了，大厂都在布局私有化部署的AI基础设施，目的就是把数据、工具、流程、知识全部闭环在内部，不依赖外部SaaS。
这件事本身不新鲜——大客户一直倾向自研，这是SaaS行业的永恒困境。SaaS能活，就是因为中小客户没有自研能力，买现成的更划算。
但AI改变了这个等式。更小的企业功能需求更窄，AI辅助的自建方案更容易落地，投入更低，周期更短。这批原本属于SaaS的中小客户，正在逐渐获得过去只有大客户才有的自建能力。当功能复刻成本趋于零，功能就不再是护城河。真正值钱的只剩两样东西——深度的业务知识和底层的算力控制权。
前者要么在客户手里，要么AI在学；后者集中在少数几家基础设施公司手里。
所以你可以看到，大客户自研，中小客户自建，SaaS服务的那片水域，正在从两端同时蒸发。
套用以前的话说，你如果不是AI infra，新时代你没资格上桌的，朋友。
1 00
最近行业里传着一件事，美团京东几家大厂开始明令禁止员工使用外部大模型，内部文件写得很正式，理由是信息安全。
与此同时，字节跳动在鼓励员工用。
这个对比，本身就是一个很好的行业观察样本。
先说说"安全"这个理由
禁用的大厂，主要针对的是开源模型，尤其是竞对的开源大模型。
但如果真的是出于信息安全考虑，这个逻辑有点说不通。
今天真正被程序员和产品经理重度依赖的，其实不是开源模型，是Claude、GPT这类闭源付费产品。这些产品清一色是海外公司运营的，数据出境是实打实的，安全风险比开源模型只高不低。但没见哪家大厂在禁令里把这些也一并封掉。
所以这个"安全"，保护的可能不是数据，而是别的什么。
至于自建开源模型替代——这个解法的前提是，自建开源模型的效率能接近闭源付费产品。
去问任何一个用Claude写过代码的工程师，他愿不愿意切回来用开源模型，哪怕后者是免费的。
答案你已经知道了。
效率是有记忆的。用过好的，很难接受将就。强制将就，只会让人养成"工作用将就的，私下用真正好的"这个习惯。
所以这件事真正有意思的地方在别处
禁令本身不重要，禁令背后的动作才重要。
这几家大厂在封掉外部模型的同时，都在加速推进一件事：把AI能力私有化部署到内部。自建模型、自建平台、自建数据通道。
然后鼓励自己的员工猛！烈！使！用！
这个动作，才是值得认真看的方向判断。
企业级软件走到今天，有一个悬而未决的问题：为什么SaaS在中国企业市场始终没能真正跑通？原因很多，但有一条根本的——用的起来的企业，根本不愿意把核心数据和核心流程交给外部系统托管。数据主权、安全边界、定制化需求，这些东西始终是SaaS天花板上的那根钉子。
AI私有化部署，某种程度上是在重新回答这个问题。
而且这一次，有三件事同时发生了变化：
第一，自建的门槛真的低了。 过去企业想自建应用能力，光是部署就能把IT团队压垮。今天的AI Infra产品已经把这层复杂度封装掉了，企业不需要懂模型，只需要懂自己的业务。
第二，数据真的可以只在内部流转了。 私有化部署意味着输入输出全程不出机房，这不是理论上的安全承诺，是物理隔离。这对金融、医疗、政务、央国企来说，是从"不敢用AI"到"可以用AI"的临界点。
第三，AI开始真正介入决策和组织。 当AI跑在企业内部，吃的是企业自己的数据，它能做的事就不只是写代码、生成文案了——它能看到流程、看到人、看到决策链路，开始产生真正的组织价值。这个价值，是任何外部SaaS都给不了的。
这三件事叠加在一起，意味着一件事：SaaS那条路，AI时代的企业不打算再走一遍了。
那AI Infra的机会在哪
这是这篇文章我最想说的部分。
AI Infra现在很热，但大多数人谈AI Infra，谈的还是算力、是模型、是部署架构。这些当然重要，但这不是AI Infra真正的竞争终点。
真正的竞争，在数据和行为这两层。
数据这层——企业几十年积累的文档、流程、决策记录，是真正有价值的私有资产。哪家AI Infra能把这些数据安全地向量化、结构化、喂给私有模型，帮企业把"沉睡的历史"变成"可调用的智能"，就先拿到了最深的客户绑定。
而至于行为这层，员工每天跟AI的交互本身就是数据——问什么、怎么问、接受什么、拒绝什么。这是企业认知模式的动态外化。谁能把这一层数据沉淀下来并反哺给企业私有模型，就在帮企业建造一个越用越聪明、越来越难以替换的系统。
这才是AI Infra的价值所在——模型跑得快不重要，数据和行为的飞轮转得快才重要。
帮企业提效是入场券，做好安全是及格线，把数据和行为飞轮转起来才是真正的壁垒。
能同时做到这三件事的AI Infra产品，才算真正赢了这一局。
大厂的禁令，无意中做了一件好事：它让所有企业意识到，AI时代的数据主权比AI能力本身更值钱。
这个认知一旦形成，私有化部署就不是一个选项了，是一个终局。
字节鼓励员工用，是因为它有自己的模型生态。其他几家选择封禁，是因为它们也看到了这个终局，只是解法还没想清楚。
但不管解法对不对，方向判断是一致的——企业AI，最终要跑在自己的地盘上。
股票买什么你知道了？
与此同时，字节跳动在鼓励员工用。
这个对比，本身就是一个很好的行业观察样本。
先说说"安全"这个理由
禁用的大厂，主要针对的是开源模型，尤其是竞对的开源大模型。
但如果真的是出于信息安全考虑，这个逻辑有点说不通。
今天真正被程序员和产品经理重度依赖的，其实不是开源模型，是Claude、GPT这类闭源付费产品。这些产品清一色是海外公司运营的，数据出境是实打实的，安全风险比开源模型只高不低。但没见哪家大厂在禁令里把这些也一并封掉。
所以这个"安全"，保护的可能不是数据，而是别的什么。
至于自建开源模型替代——这个解法的前提是，自建开源模型的效率能接近闭源付费产品。
去问任何一个用Claude写过代码的工程师，他愿不愿意切回来用开源模型，哪怕后者是免费的。
答案你已经知道了。
效率是有记忆的。用过好的，很难接受将就。强制将就，只会让人养成"工作用将就的，私下用真正好的"这个习惯。
所以这件事真正有意思的地方在别处
禁令本身不重要，禁令背后的动作才重要。
这几家大厂在封掉外部模型的同时，都在加速推进一件事：把AI能力私有化部署到内部。自建模型、自建平台、自建数据通道。
然后鼓励自己的员工猛！烈！使！用！
这个动作，才是值得认真看的方向判断。
企业级软件走到今天，有一个悬而未决的问题：为什么SaaS在中国企业市场始终没能真正跑通？原因很多，但有一条根本的——用的起来的企业，根本不愿意把核心数据和核心流程交给外部系统托管。数据主权、安全边界、定制化需求，这些东西始终是SaaS天花板上的那根钉子。
AI私有化部署，某种程度上是在重新回答这个问题。
而且这一次，有三件事同时发生了变化：
第一，自建的门槛真的低了。 过去企业想自建应用能力，光是部署就能把IT团队压垮。今天的AI Infra产品已经把这层复杂度封装掉了，企业不需要懂模型，只需要懂自己的业务。
第二，数据真的可以只在内部流转了。 私有化部署意味着输入输出全程不出机房，这不是理论上的安全承诺，是物理隔离。这对金融、医疗、政务、央国企来说，是从"不敢用AI"到"可以用AI"的临界点。
第三，AI开始真正介入决策和组织。 当AI跑在企业内部，吃的是企业自己的数据，它能做的事就不只是写代码、生成文案了——它能看到流程、看到人、看到决策链路，开始产生真正的组织价值。这个价值，是任何外部SaaS都给不了的。
这三件事叠加在一起，意味着一件事：SaaS那条路，AI时代的企业不打算再走一遍了。
那AI Infra的机会在哪
这是这篇文章我最想说的部分。
AI Infra现在很热，但大多数人谈AI Infra，谈的还是算力、是模型、是部署架构。这些当然重要，但这不是AI Infra真正的竞争终点。
真正的竞争，在数据和行为这两层。
数据这层——企业几十年积累的文档、流程、决策记录，是真正有价值的私有资产。哪家AI Infra能把这些数据安全地向量化、结构化、喂给私有模型，帮企业把"沉睡的历史"变成"可调用的智能"，就先拿到了最深的客户绑定。
而至于行为这层，员工每天跟AI的交互本身就是数据——问什么、怎么问、接受什么、拒绝什么。这是企业认知模式的动态外化。谁能把这一层数据沉淀下来并反哺给企业私有模型，就在帮企业建造一个越用越聪明、越来越难以替换的系统。
这才是AI Infra的价值所在——模型跑得快不重要，数据和行为的飞轮转得快才重要。
帮企业提效是入场券，做好安全是及格线，把数据和行为飞轮转起来才是真正的壁垒。
能同时做到这三件事的AI Infra产品，才算真正赢了这一局。
大厂的禁令，无意中做了一件好事：它让所有企业意识到，AI时代的数据主权比AI能力本身更值钱。
这个认知一旦形成，私有化部署就不是一个选项了，是一个终局。
字节鼓励员工用，是因为它有自己的模型生态。其他几家选择封禁，是因为它们也看到了这个终局，只是解法还没想清楚。
但不管解法对不对，方向判断是一致的——企业AI，最终要跑在自己的地盘上。
股票买什么你知道了？
0 01
讲个不大不小，但是可以震惊整个企业服务软件和SaaS圈子的段子。
自从我发了那篇文章《搞SaaS的现在还不知道AI到底夺走了什么》以后，整个SaaS圈子闹麻了。几乎所有的SaaS遗老遗少，都在我的文章下、或者自己的公众号里，对我看好AI，看衰SaaS的观点进行驻点依次反驳。
吵赢架，可能是他们最重视的事情。
正是因为这个架吵起来热闹——毕竟大家都有自己的表达欲。所以很多人忽视了一件事情。
在春节以后的第一周，飞书的整体+PC端指数已经跃居第一，超过了钉钉。而且令人更加叹为观止的是，钉钉和企微其实在节后是正常恢复了自己的流量，而飞书是直接跳涨——吃的是纯纯的新增流量。
我想任何人都没想到，本来企业级IM+办公平台的仗打到现在，大家都认为座次排定了——毕竟企业级市场最大的护城河是替换成本，结果飞书硬生生的拔了个头筹。在钉钉这么大的市场份额的当下，飞书竟然还能发力跳涨，不光是企业服务和SaaS行业，整个C端互联网的增长历史上，都可以用奇观两个字来形容了。
1
原因我不想多说，飞书的跳涨来源于跟open claw的结合，或者更确切的说，跟kimi claw的结合，功不可没。
而我之所以说了不想说，又要郑重其事的讲这个原因的原因是，给那些沉迷于吵架的SaaS遗老遗少们，做这个认真的答复，以免他们真的热衷于吵架，而不知道这个真正的原因。
2
我很难想象，遗老遗少们后续还会怎么去论证AI到底行还是不行，但钉钉企微的团队可能更能感受深切之痛。
在一个大局已定的市场，这波飞书的跳涨可能真的是一把尖刀。
企微我不评论，但钉钉产品团队其实在去年真的做了很多AI上的努力，不管钉钉到底看上去交互有多么臃肿，但钉钉在AI上的发力是货真价实的，至少我在春节之前，确实认为钉钉看上去是更加AI、有别于它之前企业办公IM固有印象的产品。
而飞书这一波发力可真的是暗度陈仓，在对手水平不低的情况下跳涨开局，几乎完美兑现了所有由产品带来的红利。其实，移动端钉钉还是第一——但一来钉钉用户数本来就更多，二来销售外出打卡这类管理诉求是钉钉移动端更重要的场景——所以在生产力端，飞书这波增长的质量度又上了一个档次。
从业务角度看，飞书的高明之处在于其产品力的超前兑现。它意识到SaaS的未来，不是让人更方便地用软件，而是让软件更方便地被Agent驱动。这不仅仅是效率的提升，这是权力中心的转移。当企业的决策和执行越来越多地由 Agent 辅助甚至主导时，承载Agent 的那个平台，就是唯一的流量黑洞。
当然钉钉和企微肯定也会继续跟进，但SaaS的遗老遗少们，可能根本不认知，这波红利本可能给他们也带来切实的好处——沉迷于吵架的时候，观点可能比利益更加重要，输了钱可不能输脸面。
那你们继续。
3
我一直强调，任何行业在剧变来临时，最先死的往往是那些有经验的旧人。
现在的SaaS圈，充满了一种傲慢的焦虑。遗老遗少们拼命研究 AI，竟然是为了证明 AI 不行，拼死通过论证人才能完成复杂的交互，竟然是因为沉溺于旧有的收费模型。
这波open claw的红利，跟去年的光景又不一样。去年大家都在疯狂的接入deepseek，但无非是把AI塞进侧边栏做一个聊天插件，而飞书已经用光速执行力把所有的业务组件、文档、多维表格变成了 Agent 可以直接调用、读取、反馈的结构化数据池。Kimi Claw这种级别的 Agent 在飞书上跑得最顺、效率最高，用户自然会用脚投票。
这不是简单的营销胜利，这是一次基于底层逻辑变革的降维打击。飞书的增长曲线已经给出了答案，AI不是SaaS的补丁，AI是SaaS的重构。
一句话，飞书已经认知到SaaS的交互逻辑从For Human（为人设计）转向了 For Agent（为智能体设计）。
当然了，讲这句的时候其实我内心是颤抖的，毕竟大厂的优秀团队早就认知到这件事，而SaaS行业的遗老遗少们还要继续争吵。
其实你们看看整个SaaS圈在2025年发生的事情。
年初大家都在接deepseek，最后结论是，没用。
然后几家SaaS公司上市，结果被丧事喜办认为行业春天来了。
年底崔牛会宣布说自己要去做FA业务——我资本圈的朋友评论说，一个行业要多差，才能轮到行业媒体去做FA？
然后美股软件股春节前集体大跌。
遗老遗少们一边捂着脑袋，一边跳出来说，大跌不要紧，都是FOMO，AI不可能取代SaaS。
我真的不知道遗老遗少们知不知道，美股这波软件谷集体大跌的市值，超过整个中国软件行业加起来的市值。
然后我写了那篇文章。
现在飞书迎来了节后的跳涨，依靠open claw。
不知道再说什么了。
我经常觉得飞书在做中国toB增长教程，得益于他们这个能打爱打的团队。总是还能在行业里提供一丝微光和愿景，SaaS行业是不是要再围绕AI继续吵架，我不知道，但我建议大家都先给飞书这个团队磕一个。
某种程度上飞书是中国SaaS和软件的行业之光了，真的。
当然其他中国厂商要不要承认都算了，钉钉和企微肯定是认的。
自从我发了那篇文章《搞SaaS的现在还不知道AI到底夺走了什么》以后，整个SaaS圈子闹麻了。几乎所有的SaaS遗老遗少，都在我的文章下、或者自己的公众号里，对我看好AI，看衰SaaS的观点进行驻点依次反驳。
吵赢架，可能是他们最重视的事情。
正是因为这个架吵起来热闹——毕竟大家都有自己的表达欲。所以很多人忽视了一件事情。
在春节以后的第一周，飞书的整体+PC端指数已经跃居第一，超过了钉钉。而且令人更加叹为观止的是，钉钉和企微其实在节后是正常恢复了自己的流量，而飞书是直接跳涨——吃的是纯纯的新增流量。
我想任何人都没想到，本来企业级IM+办公平台的仗打到现在，大家都认为座次排定了——毕竟企业级市场最大的护城河是替换成本，结果飞书硬生生的拔了个头筹。在钉钉这么大的市场份额的当下，飞书竟然还能发力跳涨，不光是企业服务和SaaS行业，整个C端互联网的增长历史上，都可以用奇观两个字来形容了。
1
原因我不想多说，飞书的跳涨来源于跟open claw的结合，或者更确切的说，跟kimi claw的结合，功不可没。
而我之所以说了不想说，又要郑重其事的讲这个原因的原因是，给那些沉迷于吵架的SaaS遗老遗少们，做这个认真的答复，以免他们真的热衷于吵架，而不知道这个真正的原因。
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我很难想象，遗老遗少们后续还会怎么去论证AI到底行还是不行，但钉钉企微的团队可能更能感受深切之痛。
在一个大局已定的市场，这波飞书的跳涨可能真的是一把尖刀。
企微我不评论，但钉钉产品团队其实在去年真的做了很多AI上的努力，不管钉钉到底看上去交互有多么臃肿，但钉钉在AI上的发力是货真价实的，至少我在春节之前，确实认为钉钉看上去是更加AI、有别于它之前企业办公IM固有印象的产品。
而飞书这一波发力可真的是暗度陈仓，在对手水平不低的情况下跳涨开局，几乎完美兑现了所有由产品带来的红利。其实，移动端钉钉还是第一——但一来钉钉用户数本来就更多，二来销售外出打卡这类管理诉求是钉钉移动端更重要的场景——所以在生产力端，飞书这波增长的质量度又上了一个档次。
从业务角度看，飞书的高明之处在于其产品力的超前兑现。它意识到SaaS的未来，不是让人更方便地用软件，而是让软件更方便地被Agent驱动。这不仅仅是效率的提升，这是权力中心的转移。当企业的决策和执行越来越多地由 Agent 辅助甚至主导时，承载Agent 的那个平台，就是唯一的流量黑洞。
当然钉钉和企微肯定也会继续跟进，但SaaS的遗老遗少们，可能根本不认知，这波红利本可能给他们也带来切实的好处——沉迷于吵架的时候，观点可能比利益更加重要，输了钱可不能输脸面。
那你们继续。
3
我一直强调，任何行业在剧变来临时，最先死的往往是那些有经验的旧人。
现在的SaaS圈，充满了一种傲慢的焦虑。遗老遗少们拼命研究 AI，竟然是为了证明 AI 不行，拼死通过论证人才能完成复杂的交互，竟然是因为沉溺于旧有的收费模型。
这波open claw的红利，跟去年的光景又不一样。去年大家都在疯狂的接入deepseek，但无非是把AI塞进侧边栏做一个聊天插件，而飞书已经用光速执行力把所有的业务组件、文档、多维表格变成了 Agent 可以直接调用、读取、反馈的结构化数据池。Kimi Claw这种级别的 Agent 在飞书上跑得最顺、效率最高，用户自然会用脚投票。
这不是简单的营销胜利，这是一次基于底层逻辑变革的降维打击。飞书的增长曲线已经给出了答案，AI不是SaaS的补丁，AI是SaaS的重构。
一句话，飞书已经认知到SaaS的交互逻辑从For Human（为人设计）转向了 For Agent（为智能体设计）。
当然了，讲这句的时候其实我内心是颤抖的，毕竟大厂的优秀团队早就认知到这件事，而SaaS行业的遗老遗少们还要继续争吵。
其实你们看看整个SaaS圈在2025年发生的事情。
年初大家都在接deepseek，最后结论是，没用。
然后几家SaaS公司上市，结果被丧事喜办认为行业春天来了。
年底崔牛会宣布说自己要去做FA业务——我资本圈的朋友评论说，一个行业要多差，才能轮到行业媒体去做FA？
然后美股软件股春节前集体大跌。
遗老遗少们一边捂着脑袋，一边跳出来说，大跌不要紧，都是FOMO，AI不可能取代SaaS。
我真的不知道遗老遗少们知不知道，美股这波软件谷集体大跌的市值，超过整个中国软件行业加起来的市值。
然后我写了那篇文章。
现在飞书迎来了节后的跳涨，依靠open claw。
不知道再说什么了。
我经常觉得飞书在做中国toB增长教程，得益于他们这个能打爱打的团队。总是还能在行业里提供一丝微光和愿景，SaaS行业是不是要再围绕AI继续吵架，我不知道，但我建议大家都先给飞书这个团队磕一个。
某种程度上飞书是中国SaaS和软件的行业之光了，真的。
当然其他中国厂商要不要承认都算了，钉钉和企微肯定是认的。
0 01
kimi2.5在云端部署open claw跟飞书结合这一拨我都不知道如何评价了。
1、飞书的API很多还没开放，实际除了多维表格，文档的操作写入有问题，很多时候无法写入。
2、上面这个事儿我问了飞书的同事，说可以用MCP，并且API也在加速升级，可以接受。感觉这个事情确实有点难度。
3、但是kimi的问题就很大。kimi在跟我的协作里，很多时候搞不定，只会告诉我搞不定，不会想办法，除非我问它或者告诉它怎么解决，这个事情我不能接受，大哥你是个AI啊，你应该有自己的思考啊。
4、我跟kimi多次约定，如果搞不定，赶紧告诉我原因，跟我一起搞定。这个记忆不能说是没有吧，反正很模糊，最后我还是要不停的提醒kimi。比如权限问题，kimi告诉我搞不定是因为没权限后，我告诉了它，然后它跟我约定了再遇到权限问题，就直接找我。然后第二天忘记了。
5、kimi对飞书的权限名称不了解，有时候会给我正确的权限名称，我可以开通。但更多时候，它给的权限名称在飞书开放平台后台根本找不到，不确定是飞书迅速更新了，还是kimi自己臆想的名称。
6、kimi跟我的互动，很像我的偷懒下属。比如我交代一个表格打标签任务，它打一会儿就会告诉我，数据很多，它已经打了20条，还有500多条，是让它继续手动操作，还是等子代理操作。
7、我：？
8、我让他告诉我子代理要工作多久，它会继续跟我绕弯子，给不出明确的时间，只会告诉我子代理之前停了2次。
9、我：？
10、总之换个过程我真的觉得kimi很像我带过的那种又懒又笨的员工，事情做得又慢，又喜欢讲理由，回答问题没有直接答案。
11、我真的很窝火。
12、当然了，我承认，我的态度也不好，对不起了。如果你们想看，我可以贴出来我的态度不好的聊天记录。
13、我的基友在劝我，叫我对AI态度好点，否则AI统治世界的时候，我会被AI记恨并且打击。
14、我觉得我基友说的有道理，但我仍然回复他：就凭它这档次也想统治世界？
15、飞书这波增长其实挺好的，加油吧。
1、飞书的API很多还没开放，实际除了多维表格，文档的操作写入有问题，很多时候无法写入。
2、上面这个事儿我问了飞书的同事，说可以用MCP，并且API也在加速升级，可以接受。感觉这个事情确实有点难度。
3、但是kimi的问题就很大。kimi在跟我的协作里，很多时候搞不定，只会告诉我搞不定，不会想办法，除非我问它或者告诉它怎么解决，这个事情我不能接受，大哥你是个AI啊，你应该有自己的思考啊。
4、我跟kimi多次约定，如果搞不定，赶紧告诉我原因，跟我一起搞定。这个记忆不能说是没有吧，反正很模糊，最后我还是要不停的提醒kimi。比如权限问题，kimi告诉我搞不定是因为没权限后，我告诉了它，然后它跟我约定了再遇到权限问题，就直接找我。然后第二天忘记了。
5、kimi对飞书的权限名称不了解，有时候会给我正确的权限名称，我可以开通。但更多时候，它给的权限名称在飞书开放平台后台根本找不到，不确定是飞书迅速更新了，还是kimi自己臆想的名称。
6、kimi跟我的互动，很像我的偷懒下属。比如我交代一个表格打标签任务，它打一会儿就会告诉我，数据很多，它已经打了20条，还有500多条，是让它继续手动操作，还是等子代理操作。
7、我：？
8、我让他告诉我子代理要工作多久，它会继续跟我绕弯子，给不出明确的时间，只会告诉我子代理之前停了2次。
9、我：？
10、总之换个过程我真的觉得kimi很像我带过的那种又懒又笨的员工，事情做得又慢，又喜欢讲理由，回答问题没有直接答案。
11、我真的很窝火。
12、当然了，我承认，我的态度也不好，对不起了。如果你们想看，我可以贴出来我的态度不好的聊天记录。
13、我的基友在劝我，叫我对AI态度好点，否则AI统治世界的时候，我会被AI记恨并且打击。
14、我觉得我基友说的有道理，但我仍然回复他：就凭它这档次也想统治世界？
15、飞书这波增长其实挺好的，加油吧。
1 10
《华盛顿邮报》今天爆了个大料，非常有意思。
美国国防部（五角大楼）直接跟昨天指责三家中国AI的当红的AI独角兽Anthropic掀桌子了，下了个最后通牒——本周五下午5点前，把大模型Claude毫无保留地交出来给军方用，否则后果自负。
这篇报道的信息量极大。
国防部长皮特·海格塞斯（Pete Hegseth）这次是亲自出马，跟Anthropic的CEO Dario Amodei摊牌。军方的诉求非常简单粗暴：军队需要的是没有内置限制、指哪打哪的工具，而你们那些不作恶的条条框框太多了。海格塞斯的原话很直白，说五角大楼的AI绝不能是觉醒派（woke AI）。
说白了，国家机器受够了硅谷这帮科技精英整天念叨的道德紧箍咒，现在要求的是绝对服从。
Anthropic这家公司一直是AI安全派的代表，也是目前第一家获准进入美军机密网络的AI公司。他们愿意接军方2亿美元的合同，但死死咬住两条红线：
第一，不能用AI对美国民众进行大规模监控；
第二，不能搞没有人类干预的全自动杀人武器（比如无人机蜂群自动开火）。
导火索是什么？前不久美军抓捕委内瑞拉总统马杜罗的行动中用了AI，Anthropic可能多嘴过问了模型被怎么用的细节，直接把五角大楼惹毛了——老子花钱买你的东西，你个承包商还想教我怎么打仗？
五角大楼给出的威胁手段，其实非常搞笑且自相矛盾。他们说，如果不从，要么动用《国防生产法》强行把Anthropic“充公”，逼你把模型交出来；要么直接把你拉进“供应链风险”黑名单，踢出政府采购的圈子。
这说明什么？一方面说明美军确实眼馋且高度依赖Claude在机密网络里的领先表现，真舍不得不用，另一方面又恨这家公司不听话，所以掏出枪顶着脑门玩极限施压。
在这场博弈里，我感觉最开心的恐怕是马斯克和谷歌。
Anthropic在那儿为了道德底线死磕，甚至做好了撕毁合同走人的准备，而Meta、谷歌，特别是马斯克的xAI（Grok）早就表示愿意配合了。军方高层已经放话，Grok也获准进入机密网络了，并且其他公司都愿意遵守军方所谓“用于一切合法用途”的宽泛规矩。只要Anthropic被踢出局，腾出来的生态位和天价预算，自然被这帮“听话”的巨头们瓜分。
到底周五Anthropic会不会认怂？我看悬，Dario Amodei也是个硬骨头。但这件事标志着一个重要拐点——AI的尽头，终究还是会被彻底深度绑定进大国博弈和战争机器的齿轮里。
搬好小板凳，看本周五这场大戏怎么收场就行了。
美国国防部（五角大楼）直接跟昨天指责三家中国AI的当红的AI独角兽Anthropic掀桌子了，下了个最后通牒——本周五下午5点前，把大模型Claude毫无保留地交出来给军方用，否则后果自负。
这篇报道的信息量极大。
国防部长皮特·海格塞斯（Pete Hegseth）这次是亲自出马，跟Anthropic的CEO Dario Amodei摊牌。军方的诉求非常简单粗暴：军队需要的是没有内置限制、指哪打哪的工具，而你们那些不作恶的条条框框太多了。海格塞斯的原话很直白，说五角大楼的AI绝不能是觉醒派（woke AI）。
说白了，国家机器受够了硅谷这帮科技精英整天念叨的道德紧箍咒，现在要求的是绝对服从。
Anthropic这家公司一直是AI安全派的代表，也是目前第一家获准进入美军机密网络的AI公司。他们愿意接军方2亿美元的合同，但死死咬住两条红线：
第一，不能用AI对美国民众进行大规模监控；
第二，不能搞没有人类干预的全自动杀人武器（比如无人机蜂群自动开火）。
导火索是什么？前不久美军抓捕委内瑞拉总统马杜罗的行动中用了AI，Anthropic可能多嘴过问了模型被怎么用的细节，直接把五角大楼惹毛了——老子花钱买你的东西，你个承包商还想教我怎么打仗？
五角大楼给出的威胁手段，其实非常搞笑且自相矛盾。他们说，如果不从，要么动用《国防生产法》强行把Anthropic“充公”，逼你把模型交出来；要么直接把你拉进“供应链风险”黑名单，踢出政府采购的圈子。
这说明什么？一方面说明美军确实眼馋且高度依赖Claude在机密网络里的领先表现，真舍不得不用，另一方面又恨这家公司不听话，所以掏出枪顶着脑门玩极限施压。
在这场博弈里，我感觉最开心的恐怕是马斯克和谷歌。
Anthropic在那儿为了道德底线死磕，甚至做好了撕毁合同走人的准备，而Meta、谷歌，特别是马斯克的xAI（Grok）早就表示愿意配合了。军方高层已经放话，Grok也获准进入机密网络了，并且其他公司都愿意遵守军方所谓“用于一切合法用途”的宽泛规矩。只要Anthropic被踢出局，腾出来的生态位和天价预算，自然被这帮“听话”的巨头们瓜分。
到底周五Anthropic会不会认怂？我看悬，Dario Amodei也是个硬骨头。但这件事标志着一个重要拐点——AI的尽头，终究还是会被彻底深度绑定进大国博弈和战争机器的齿轮里。
搬好小板凳，看本周五这场大戏怎么收场就行了。
1 00
Anthropic今天指控DeepSeek、MiniMax和Moonshot蒸馏Claude的能力这波操作，属实是把贼喊捉贼玩出了新高度。
我总结成两句话——美国AI商业上卷不动了，就开始掀桌子；技术上又不自信了，就开始搞政治投机。
1
先把蒸馏这个听起来高大上的技术名词祛魅。说白了，就是AI大模型公司甲付费买了AI大模型公司乙的API服务，通过格式化提问的方式，拿到了合法的输出结果，然后用这些结果来训练自己的大模型。
先讲业务合理性，在现有的AI竞争环境里，蒸馏本来就是一个司空见惯的手段。现在哪个大模型公司敢说自己没有蒸馏过别人的大模型？这一直是行业里心照不宣的进化手段和业务规则。
再讲商业，Anthropic自己开门做着API的生意，收着真金白银的调用费，现在我中国AI公司一手交钱，一手拿货。货（数据）到了我手里，我是拿来做PPT、写代码，还是拿来喂给我的模型做教案，关你屁事？
大家都在一个池子里摸鱼，现在中国公司摸了条大鱼，Anthropic就跳脚了。这跟开了家自助餐厅，嫌客人吃回本了就报警吵着要抓人有什么区别？
无论在业务还是商业上，中国AI公司根本没有原罪。
2
但更讽刺的是，Anthropic这种公司，哪来的脸谈知识产权和数据合规？
Anthropic指责中国公司盗窃数据，可以。但你自己引以为傲的Claude底座那几千亿参数的训练数据是怎么来的？能不能先说清楚？难道不是靠满世界爬虫，把全人类互联网的公开数据无差别地白嫖了一遍？全球创作者的心血、版权内容，被未经授权、零付费地抓走？你Anthropic跟谁打过招呼了？付过一毛钱版权费了吗？
靠窃取全人类智慧起家成了巨头，洗白上岸后穿上西装，摇身一变成了规则制定者，开始指责付费用户使用姿势不对了。
大哥别笑二哥，这种指控真的是史诗级的双标和虚伪。
有一说一，今天Elon Musk都看不下去了，也下场骂了Anthropic。
3
既然在商业逻辑和道义上都站不住脚，Anthropic为什么非要现在跳出来当跳梁小丑？
如果你看过Openrouter的数据，Minimax2.5的调用量在春节期间发布后现在已经高居第一了。或者你可以问问你周围的程序员，他们的体感。现在很多人都不是用Anthropic的Claude来编程，而是直接用Minimax或者其他开源模型的API来写代码。
一来，中国AI公司的开源大模型用起来非常好。
二来，中国AI公司的API价格便宜。
一句话，价格便宜量又足，Anthropic现在竞争不过中国AI公司。
最后一看，还是钱闹的。
4
其实Anthropic心里比谁都清楚，单靠模型蒸馏在商业法律层面根本没法取证，真去打官司大概率要吃瘪。所以，他们极其阴险、极其鸡贼地在今天的指控里加了一个定语——说中国AI公司的这些模型被用于军事和情报用途。
看懂了吗？这就是图穷匕见。
所以某种程度上，这根本不是什么商业维权，这就是赤裸裸地泼脏水。Anthropic在利用非市场手段，试图给中国AI公司扣上一顶摘不掉的政治帽子进行商业打击。自己商业竞争无能，就引行政力量下场拉偏架。
Anthropic的这波操作只证明了一件事，硅谷大厂面对中国AI这帮疯狗一样的竞争对手时，其实已经开始感到威胁了。
接下来的竞争，只会更没底线，更血腥。
对于中国AI公司来说，没什么好委屈的，丢掉幻想，准备迎接更残酷的肉搏战吧。
我总结成两句话——美国AI商业上卷不动了，就开始掀桌子；技术上又不自信了，就开始搞政治投机。
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先把蒸馏这个听起来高大上的技术名词祛魅。说白了，就是AI大模型公司甲付费买了AI大模型公司乙的API服务，通过格式化提问的方式，拿到了合法的输出结果，然后用这些结果来训练自己的大模型。
先讲业务合理性，在现有的AI竞争环境里，蒸馏本来就是一个司空见惯的手段。现在哪个大模型公司敢说自己没有蒸馏过别人的大模型？这一直是行业里心照不宣的进化手段和业务规则。
再讲商业，Anthropic自己开门做着API的生意，收着真金白银的调用费，现在我中国AI公司一手交钱，一手拿货。货（数据）到了我手里，我是拿来做PPT、写代码，还是拿来喂给我的模型做教案，关你屁事？
大家都在一个池子里摸鱼，现在中国公司摸了条大鱼，Anthropic就跳脚了。这跟开了家自助餐厅，嫌客人吃回本了就报警吵着要抓人有什么区别？
无论在业务还是商业上，中国AI公司根本没有原罪。
2
但更讽刺的是，Anthropic这种公司，哪来的脸谈知识产权和数据合规？
Anthropic指责中国公司盗窃数据，可以。但你自己引以为傲的Claude底座那几千亿参数的训练数据是怎么来的？能不能先说清楚？难道不是靠满世界爬虫，把全人类互联网的公开数据无差别地白嫖了一遍？全球创作者的心血、版权内容，被未经授权、零付费地抓走？你Anthropic跟谁打过招呼了？付过一毛钱版权费了吗？
靠窃取全人类智慧起家成了巨头，洗白上岸后穿上西装，摇身一变成了规则制定者，开始指责付费用户使用姿势不对了。
大哥别笑二哥，这种指控真的是史诗级的双标和虚伪。
有一说一，今天Elon Musk都看不下去了，也下场骂了Anthropic。
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既然在商业逻辑和道义上都站不住脚，Anthropic为什么非要现在跳出来当跳梁小丑？
如果你看过Openrouter的数据，Minimax2.5的调用量在春节期间发布后现在已经高居第一了。或者你可以问问你周围的程序员，他们的体感。现在很多人都不是用Anthropic的Claude来编程，而是直接用Minimax或者其他开源模型的API来写代码。
一来，中国AI公司的开源大模型用起来非常好。
二来，中国AI公司的API价格便宜。
一句话，价格便宜量又足，Anthropic现在竞争不过中国AI公司。
最后一看，还是钱闹的。
4
其实Anthropic心里比谁都清楚，单靠模型蒸馏在商业法律层面根本没法取证，真去打官司大概率要吃瘪。所以，他们极其阴险、极其鸡贼地在今天的指控里加了一个定语——说中国AI公司的这些模型被用于军事和情报用途。
看懂了吗？这就是图穷匕见。
所以某种程度上，这根本不是什么商业维权，这就是赤裸裸地泼脏水。Anthropic在利用非市场手段，试图给中国AI公司扣上一顶摘不掉的政治帽子进行商业打击。自己商业竞争无能，就引行政力量下场拉偏架。
Anthropic的这波操作只证明了一件事，硅谷大厂面对中国AI这帮疯狗一样的竞争对手时，其实已经开始感到威胁了。
接下来的竞争，只会更没底线，更血腥。
对于中国AI公司来说，没什么好委屈的，丢掉幻想，准备迎接更残酷的肉搏战吧。
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初八就要上班，写这个话题刚刚好。
比起春节前黑云压寨之感，春节这几天整个AI和科技圈其实是相当平静的。而且尤其是跟去年的deepseek那一波浪潮比，显然，这波红包大战的结果，没有掀起特别大的浪潮，但是排出了一个比较分明的位次。
先说豆包。
豆包这次肯定是彻底占据了C位，不仅仅是因为字节强大的资本背景和提供的种种资源，虽然最晚发力，但字节系的矩阵战略已经达到了一种近乎完美的执行状态。从seedance的技术炸裂到多个APP的同时发力，豆包用一个极其简单，却高效的策略，在最后阶段准时把自己推向了AI行业的最高峰。
以前喜欢讲阿里擅长运营，腾讯擅长产品。但你可以看到的是，字节在这一轮的发力，从技术、产品、资源、运营、玩法，几乎所有的环节全部拉到最强，可以说没有一个掉链子的。这种矩阵化布局的作用被放大到极致，精准定位、层层递进、每一个环节在不同场景中的作用都能实现最大化的价值，最后达成了指数级的增长效果。
说红包大战，不如说豆包在这一轮里把红包大战，完成了AI造节。
如果没有意外的话，中国的AI C端应该只有豆包这个通杀赢家了，我认真说的。
再说千问。
阿里系肯定是要开庆功酒的。你想想一年前千问是什么档次，现在是什么档次？Appstore免费榜第二名。
所以真的单纯看红包大战这个结果，千问的表现其实是非常好的。阿里系就靠“点外卖”这个杀手级应用，就成功打破了原本固守的AI应用壁垒迅速破圈。或者说，千问给了所有的人一个理由，它为什么要安装或者留在你的手机里。
豆包靠的是“情感陪聊”，千问现在就靠“点外卖”。
讲道理，其实现在三家或者几家大模型在表现上的差距都不大，春节期间都是发红包买量，撕破最后看的还是留存。如果大家在AI对话应用上的差距不大，那么肯定就要靠其他部分。大模型进军应用本来就是2026的重点话题，千问靠着外卖红包这个事情，把AI应用、外卖大战、发红包三件事搞到了一起，毕其功于一役，确实是一个有战略高度的玩法。
当然了，千问现在肯定还有待进步。老实说，千问现在的回复是真的有点笨。我刚翻了翻appstore的用户评分，3.8分足足低了豆包1分，而且豆包足足有140万用户评价，千问只有不足10万，而且千问在点外卖环节的产品力可能也拉了一波低分，让大家都不是很爽。但话说回来，千问在这次的红包大战里，能够精准把握市场机会，并借此迅速站稳了脚跟，从长远来看，千问这个玩法显然并非简单的一次性胜利。对整个阿里系来说，千问还能植入更多的应用和红包，产品也还有上升优化空间，阿里还有万相大模型没放量，总而言之，千问吃透了春节红包的红利，给到了用户必须下载的理由，在这个阶段，是一个不错的结果。
最后说元宝。
我一句话总结，其实元宝这一轮是很拉胯的。
之前大家几乎公认腾讯在AI战场动作最慢入局最晚，然后元宝旱地拔葱，在春节红包大战里最早发力里赚足眼球。但平心而论，元宝这次的表现却让人失望。群聊模式和红包玩法，的确是吸引了短期的关注，但完全没能形成一种持久的市场影响力。元宝根本没有提供一种有实质性意义的创新，而大模型内有的功能，别人也有。腾讯甚至都破例强行发布了月活数据，却也显得毫无说服力，因为背后缺乏足够的用户粘性和产品深度。
元宝的红包玩法，在我看来更像是一次表演。虽然成功吸引了眼球，但仅凭一次短暂的噱头，根本无法改变用户心智的固有印象。群聊这种模式并非没有前景，但在AI应用的洪流中，元宝团队显然没能够突破社交的传统框架，也没有充分挖掘AI技术所能带来的深层次价值。对于腾讯来说，最大的问题并不是缺乏资源，而是缺乏真正的创新动力和市场的敏锐嗅觉。
讲句不该讲的，腾讯系多年来依赖的社交产品，似乎在AI这个新领域里，已经失去了原本的光环。
从整体来看，这场AI红包大战的背后，最后依靠的还是产品力的博弈。豆包通过强大的技术产品力和精准的市场运作，占据了明显的优势，而千问的“突围”同样证明了产品背后能够提供持续创新和商业潜力的巨大价值。与此相比，元宝无疑暴露了腾讯系在AI产品上的深层次瓶颈：缺乏根本性的创新，也没有足够的市场逻辑去构建长期的用户粘性。
但在这个里面，其实Seedance的横空出世代表着字节跳动在多模态AI技术上的战略突破，这种技术的先进性远远超出了当前市场的认知。在这一点上，字节的产品力已经开始形成对AI行业未来发展的深远影响，与去年的deepseek相比，seedance的出现几乎意味着AI多模态领域的标准已经在无形中被确立。
这是其他两家可能未来最头疼的事情。
抛开输赢，从战略的角度而言，阿里其实已经无需担心了，在AI时代，阿里至少已经拿到了半张船票。跟移动时代相比，阿里all in AI肯定是比上一次all in无线在起步阶段更加成功，上升路径更加清晰的。依托于阿里自己的业务场景，AI时代阿里可能还会有一波应用场景的红利。但这反而是腾讯现阶段看不到的。腾讯系之前最大的动作是挖了姚顺雨，然后立刻就开始推元宝红包大战，这两个操作天雷滚滚，在收益上短期其实看不到。或者退一步说，腾讯至今没表现出在AI这个场景里的高瞻远瞩，业界都喜欢说腾讯慢热，但腾讯这一轮的快，也没看出来刀锋在哪里。
比起春节前黑云压寨之感，春节这几天整个AI和科技圈其实是相当平静的。而且尤其是跟去年的deepseek那一波浪潮比，显然，这波红包大战的结果，没有掀起特别大的浪潮，但是排出了一个比较分明的位次。
先说豆包。
豆包这次肯定是彻底占据了C位，不仅仅是因为字节强大的资本背景和提供的种种资源，虽然最晚发力，但字节系的矩阵战略已经达到了一种近乎完美的执行状态。从seedance的技术炸裂到多个APP的同时发力，豆包用一个极其简单，却高效的策略，在最后阶段准时把自己推向了AI行业的最高峰。
以前喜欢讲阿里擅长运营，腾讯擅长产品。但你可以看到的是，字节在这一轮的发力，从技术、产品、资源、运营、玩法，几乎所有的环节全部拉到最强，可以说没有一个掉链子的。这种矩阵化布局的作用被放大到极致，精准定位、层层递进、每一个环节在不同场景中的作用都能实现最大化的价值，最后达成了指数级的增长效果。
说红包大战，不如说豆包在这一轮里把红包大战，完成了AI造节。
如果没有意外的话，中国的AI C端应该只有豆包这个通杀赢家了，我认真说的。
再说千问。
阿里系肯定是要开庆功酒的。你想想一年前千问是什么档次，现在是什么档次？Appstore免费榜第二名。
所以真的单纯看红包大战这个结果，千问的表现其实是非常好的。阿里系就靠“点外卖”这个杀手级应用，就成功打破了原本固守的AI应用壁垒迅速破圈。或者说，千问给了所有的人一个理由，它为什么要安装或者留在你的手机里。
豆包靠的是“情感陪聊”，千问现在就靠“点外卖”。
讲道理，其实现在三家或者几家大模型在表现上的差距都不大，春节期间都是发红包买量，撕破最后看的还是留存。如果大家在AI对话应用上的差距不大，那么肯定就要靠其他部分。大模型进军应用本来就是2026的重点话题，千问靠着外卖红包这个事情，把AI应用、外卖大战、发红包三件事搞到了一起，毕其功于一役，确实是一个有战略高度的玩法。
当然了，千问现在肯定还有待进步。老实说，千问现在的回复是真的有点笨。我刚翻了翻appstore的用户评分，3.8分足足低了豆包1分，而且豆包足足有140万用户评价，千问只有不足10万，而且千问在点外卖环节的产品力可能也拉了一波低分，让大家都不是很爽。但话说回来，千问在这次的红包大战里，能够精准把握市场机会，并借此迅速站稳了脚跟，从长远来看，千问这个玩法显然并非简单的一次性胜利。对整个阿里系来说，千问还能植入更多的应用和红包，产品也还有上升优化空间，阿里还有万相大模型没放量，总而言之，千问吃透了春节红包的红利，给到了用户必须下载的理由，在这个阶段，是一个不错的结果。
最后说元宝。
我一句话总结，其实元宝这一轮是很拉胯的。
之前大家几乎公认腾讯在AI战场动作最慢入局最晚，然后元宝旱地拔葱，在春节红包大战里最早发力里赚足眼球。但平心而论，元宝这次的表现却让人失望。群聊模式和红包玩法，的确是吸引了短期的关注，但完全没能形成一种持久的市场影响力。元宝根本没有提供一种有实质性意义的创新，而大模型内有的功能，别人也有。腾讯甚至都破例强行发布了月活数据，却也显得毫无说服力，因为背后缺乏足够的用户粘性和产品深度。
元宝的红包玩法，在我看来更像是一次表演。虽然成功吸引了眼球，但仅凭一次短暂的噱头，根本无法改变用户心智的固有印象。群聊这种模式并非没有前景，但在AI应用的洪流中，元宝团队显然没能够突破社交的传统框架，也没有充分挖掘AI技术所能带来的深层次价值。对于腾讯来说，最大的问题并不是缺乏资源，而是缺乏真正的创新动力和市场的敏锐嗅觉。
讲句不该讲的，腾讯系多年来依赖的社交产品，似乎在AI这个新领域里，已经失去了原本的光环。
从整体来看，这场AI红包大战的背后，最后依靠的还是产品力的博弈。豆包通过强大的技术产品力和精准的市场运作，占据了明显的优势，而千问的“突围”同样证明了产品背后能够提供持续创新和商业潜力的巨大价值。与此相比，元宝无疑暴露了腾讯系在AI产品上的深层次瓶颈：缺乏根本性的创新，也没有足够的市场逻辑去构建长期的用户粘性。
但在这个里面，其实Seedance的横空出世代表着字节跳动在多模态AI技术上的战略突破，这种技术的先进性远远超出了当前市场的认知。在这一点上，字节的产品力已经开始形成对AI行业未来发展的深远影响，与去年的deepseek相比，seedance的出现几乎意味着AI多模态领域的标准已经在无形中被确立。
这是其他两家可能未来最头疼的事情。
抛开输赢，从战略的角度而言，阿里其实已经无需担心了，在AI时代，阿里至少已经拿到了半张船票。跟移动时代相比，阿里all in AI肯定是比上一次all in无线在起步阶段更加成功，上升路径更加清晰的。依托于阿里自己的业务场景，AI时代阿里可能还会有一波应用场景的红利。但这反而是腾讯现阶段看不到的。腾讯系之前最大的动作是挖了姚顺雨，然后立刻就开始推元宝红包大战，这两个操作天雷滚滚，在收益上短期其实看不到。或者退一步说，腾讯至今没表现出在AI这个场景里的高瞻远瞩，业界都喜欢说腾讯慢热，但腾讯这一轮的快，也没看出来刀锋在哪里。
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