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(原文發表於2026年7月31日)值得看的是AI组织变革 这件事情发生后，很多人看到大厂调整，看到飞书一分为二，最喜欢分析谁赢了、谁输了，谁抢到了资源，谁失去了话语权，或者讨论飞书是不是因为一直亏损，所以最后被豆包收编了。 如果只从这个层面分析问题，我觉得可能聊起来很爽，但是对我们这些非内部人士来说，毫无价值。因为这些分析可能都有一点道理，但说实话，字节内部的权力关系我们看不清楚，我也不感兴趣。 我更关心的，其实是另外一件事：AI时代的组织变革。 以前飞书的竞争对手是谁，咱们都很清楚，就是钉钉和企业微信。过去几年，大家一直在各个层面展开竞争，但这样的竞争更多还是一场存量竞争。到了这个时代，大大小小的公司，还有不在这几家平台上的吗？ 不过，这波组织变革之后，我感觉，从飞书到钉钉到企微，彼此都已经不算竞争对手了。当然，还不至于成为朋友，但是这几家都会把更多的注意力放在自己身上，而不太会去关注竞品了。 接下来，我就和你好好聊聊，为什么会有这个感触。 企业过去算的两本账 飞书、豆包和火山引擎这几个产品，我们得到都是非常早期的用户，而且一直用到今天。 在我每年的技术成本审批里，这几家对我们这个小公司来说，都属于比较大的技术供应商了。 所以我看到这次调整，第一反应不是飞书归谁管的问题，而是字节把两本完全不同的账，放到了一起往前探索。 要知道，飞书过去算的是人头账，火山引擎算的是消耗账。 过去买飞书，逻辑很简单。一家公司有多少员工，就先买多少个基础席位；哪些人还要用飞书绩效、飞书项目和其他专业产品，再继续增加对应的席位。 每年续约的时候，我都要跑到飞书的朋友面前，去要一点儿折扣。这个时间点相对很固定，这就是人头账的特点。 所以，以前做类似的企业软件销售，看到一家上万人的大机构，眼睛肯定会亮。 因为一万名员工，背后就是一万个潜在账号，还可以继续往上叠各种产品。一家只有10个人的小公司，就算每个人每天把飞书用冒烟了，最多看起来也只有10个席位。 在SaaS时代，员工人数差不多就等于软件市场的面积。 要知道，这套商业模式曾经是一次非常伟大的进步。因为过去企业买软件，要先买服务器、买许可证，再养一群人安装和维护。 后来，Salesforce这一代SaaS公司把软件搬到网上，企业不用一次性买断，而是像租工位一样，按月、按人购买账号，甚至中间有人离职了，还能换另外一个人顶上席位。 但是，2006年，亚马逊又带来了另一套算法。 那年3月，AWS推出S3云存储，一开始的价格是每存1GB数据，每个月15美分。到了8月，AWS又推出EC2云服务器，一台配有一颗虚拟CPU的实例，每运行一小时只收10美分。 这个价格今天看起来没什么，可它当时改变了整个科技行业的一本账。创业公司不必先猜自己将来需要买多少台服务器，也不用在机房里提前摆好一排机器。你用了多少存储、跑了多少小时，就付多少钱。 服务器从一件要提前买回来的资产，变成了可以随时打开、随时关掉的水龙头。后来的阿里云、腾讯云和火山引擎等云服务，都是这个逻辑下成长起来的巨无霸平台。 过去20年，我们身边的企业软件世界，其实一直同时运行着这两本账。SaaS软件数有多少人在用，云计算数这些人到底消耗了多少资源。 举个例子，我们公司在飞书上买了200多个席位，还买了各种上面的工具，例如项目、会议等等，每一个都是按照席位进行收费的。 但是我们同时还在火山引擎上使用他们的云服务器，比如得到和得到大脑的一些技术服务，也都跑在火山引擎上。 这里的收费，就是按照每一分、每一秒的消耗量来算的。今天的用户多了、服务调用多了，我们需要交给火山的钱就会更多。 所以之前，这两种账本，飞书代表前一本，火山引擎代表后一本。很难说谁比谁更先进，因为来衡量选择的团队都不一样。 比如，选择飞书还是企微，公司内部更多的是内容或者运营团队来判断的。当初我们选择飞书，也是因为我和罗老师、脱不花三个人高频地使用了一个月的飞书文档，才决定整体迁移到飞书。 而选择火山引擎，我只需要拉着技术同学，从成本和技术参数的角度对比一下就好了，非技术的同学都不用参与到这个选型中来。 AI智能体让两本账撞在一起 但AI智能体的出现，第一次让这两本账正面撞到了一起。 因为过去，一名员工通常只对应一个软件账号。现在一名员工身后，可能站着一群AI：一个帮他查资料，一个写方案，一个跑数据，一个做视频，还有一个操作浏览器，把最后的结果写回飞书。 这些AI不领工资，也不占工位，但是它们每干一分钟活，都在消耗Token、存储和算力。 我们得到内部就有一个特别具体的例子。数据分析师牛博士做了一个数字员工，名字叫「牛小数」，它已经在我们很多工作群里了。 大家想查数据、出报告、做图表，不再找牛博士排期，直接在群里问牛小数就行。它一天24小时都在线，我们还开玩笑说，应该给它配一个工位，每天请它喝杯奶茶。 此外，现在如果你来我们公司的话，还会在前台旁边看到一个算力大屏，上面是我们整个公司的AI算力消耗。 这里面，既有得到和得到大脑这类用户端的消耗，也有内部同事用Codex、Claude Code等各种AI工具的消耗。在这个分类里，牛小数还单独成一列，因为它一天大约有接近一亿的Token消耗。 因为我们有一定的技术能力，所以牛小数的背后，我们都是自己接的其他模型。但是对于一部分没有技术团队的中小企业来说，如果生长在飞书上，也同样需要类似的一个AI数据分析师的角色。 但问题来了，如果按照飞书原来的算法，牛小数连一个人类的席位都不占；但是按照火山引擎的算法，它一天替几十个人干活，背后每一次查数、生成图表和写报告，都在产生真实的资源消耗。 还有，我们盘点过内部业务的模型使用量，多家模型混在一起，一天已经超过20亿Token。 这个数字并不是因为公司突然多招了几千名员工，而是公司人数虽然没变，但大家已经开始指挥AI完成过去根本不会做、或者没有精力做的工作。 员工数不再等于客户大小 这就会产生一个特别反常识的变化。 一家只有10名员工的AI原生公司，如果每个人身后都带着几个Agent，每天跑研究、写代码、做视频、处理客户资料、完成各类项目，它带来的收入和算力消耗，完全可能超过一家只把飞书当成聊天和开会工具的大企业。 当然，我不是说这家小公司的社会价值更高，也不是说飞书以后不看企业人数了。我想说的是，对这类企业软件服务来说，员工人数已经不像过去那样，能够让人一眼判断客户到底有多大。 以前销售见客户，先问：「贵公司有多少员工？」以后可能要先问：「贵公司每天有多少任务交给AI？这些任务要调用多少模型和工具？」 这样再回头看，飞书产品并入豆包当然重要。这是把豆包从个人AI工具往一个「人更多」的使用场景里延伸的必要一步，其实也是为了更全面地拿到属于一个人的上下文记忆。 但我觉得更值得琢磨的，是飞书的市场、销售和客户服务为什么要并入火山引擎。 因为火山引擎的人见到客户，天然就不是只数账号。他们要算这个客户用了多少存储、多少带宽、多少算力，调用了多少模型。 把飞书和火山引擎的企业销售放在一起，就等于把「你有多少人」和「你的机器干了多少活」这两种销售语言，塞进了同一个团队。 平台价格表已经在变化 而且平台现在公开的价格表，已经留下了这种变化的痕迹。 豆包进飞书的企业版目前仍然按照席位收费，分为标准、加强和高级三档，折算下来分别是每席每月99元、207元和457元，只支持按年购买。但是三个档位同时又规定了不同的AI额度，分别大约是免费版的5倍、20倍和50倍。 另一边，飞书里还有一套AI额度计费方案。我给你放一张截图，因为我毕竟是公司的飞书超管，所以最近经常收到充值提醒，就是整个企业的AI点数已经不够用了，需要我去充值。 在这个计费逻辑里，它压根不管公司有多少人类在用，此前飞书AI的企业产品里，基本上都是「不限席位」的方案。公司买的不是多少个人能用，而是一笔全员共享的AI额度，谁使用AI，谁就从里面往下扣。
你看，同样是飞书，一边还在数人头，另一边已经在看消耗量了。 这看起来有点儿混乱，我觉得这不是产品经理要把价格表做乱了，反而很像一个时代交界处留下来的指纹。 旧的软件还要给人分配账号，新加入的AI又必须给机器装一只电表。如果不用这种方式，那可能平台会亏损更大。 举个例子，如果不限制额度，每个小企业都新建多个多维表格的自动任务，比如每天抓取1万篇各大平台的推文，然后选出10篇供大家上厕所摸鱼时刷手机，估计半个月下来，平台就要倒闭了。 企业软件还要算第三本账 当然，我也不赞成把这件事简单说成「未来唯一的标准就是Token消耗」。 因为Token只能说明机器消耗了多少资源，不能说明机器到底干成了什么。我们内部也讨论过，有些公司喜欢做Token消耗排行榜，谁用得多谁先进。 这就像评价一篇文章写得好不好，不看文章，只看谁写的字数多。一个Agent花了100万Token，最后给你交出一份不能用的报告，这不是价值，只是浪费算力和电。 有一家做客服软件的公司Zendesk，已经开始尝试再往前走一步。 它过去卖的也是客服席位，企业有多少名客服，就买多少个账号。现在这套席位制仍然存在，但从2024年开始，它开始给AI客服增加了一种「按结果收费」的计费方式。 AI调用了多少次模型不是关键，和客户聊了多少轮也不是关键。 只有当AI真正解决了客户的问题，没有转交给人工，而且72小时内客户也没有回来继续追问，系统还会自动质检一遍，都没问题了，这一次服务才可能被算成「已解决」。 这就特别有意思了。席位是人的工位，Token 是机器的消耗，真正解决一个问题，才是这家公司交付的产品。 但是这个要想在更多场景里使用，还需要很长时间。因为客服的任务，很容易定义任务有没有解决。但是我们绝大部分的职场任务，是没有这种非黑即白的评判标准的。 比如，让AI做一个「好看的PPT」。那么，怎么衡量什么叫好看？这就是一个非常玄学的事情了。 所以我判断，企业软件不会从席位制一夜跳到纯Token制，未来更可能同时出现三本账：
这也解释了为什么飞书要被一分为二。未来字节卖给企业的，可能不再是一个飞书账号、一套豆包会员，或者一份模型API合同，而是一整条工作链。 比如，豆包负责听懂任务，飞书提供文档、会议、组织关系和权限，火山引擎提供模型、算力和交付，最后再把结果送回企业的工作现场。 所以，飞书的独立性下降，不一定意味着它变得不重要。恰恰可能是因为它太重要了，已经很难继续只做一个卖席位的独立SaaS产品。 写在最后 这次组织调整真正值得我们关注的，不是飞书到底归谁管，而是企业软件用了几十年的那条公式正在失效：员工越多，客户越大。 另外，我觉得还有一点儿值得我们学习。那就是对于字节这么大的一家企业，说拆就拆，说调整就调整。 这种组织上的决断力，其实比我们很多中小企业都显得果断很多。 这也让我想起了在商业管理里有一个很经典的比喻，「一边开飞机一边造飞机」。这次字节的组织调整，就是一个果断换飞机引擎的过程。 最后，再和你预告一场活动。 8月中旬，快刀青衣老师和罗老师会在硅谷做一些调研，重点关注AI在各个领域的前沿应用趋势。 当然，我们也知道，硅谷以及洛杉矶等地有很多我们的用户。之前在YouTube的《文明之旅》频道里，就有不少用户问，我们什么时候能去美国办一场线下活动。 所以这次我们决定，8月15日下午4点，在硅谷圣何塞的蒙哥马利剧院（Montgomery Theater），举办一场《文明之旅》线下看片会。 这次到了硅谷，快刀青衣老师和罗老师也特别想当面见见在美国的朋友，听听大家真实的感受和期待。 如果你是得到AI学习圈和《文明之旅》的双料用户，并且刚好在硅谷，特别欢迎你来现场和我们线下面基。 |
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