4月18日，钉钉宣布将正式接入“通义千问”大模型。钉钉的智能化功能名为“魔法棒”，在功能开放后，用户只需要键入状似魔法棒的斜杠“/”，就可以在群聊、文档、视频会议以及应用开发四个场景中使用智能化能力。“除了这四个高频场景，我们还在同步测试钉钉个人版、搜索、邮箱、AI助理、智能客服等产品。”叶军表示。

叶军指出，未来人和软件的交互将变得非常简单，产品会走向极简。叶军在会后与包括搜狐科技在内的媒体对话中也再次提及，钉钉未来将呈现出“功能越来越多，但界面越来越简洁”的产品形态。

在媒体对话中，叶军认为，在智能化能力将改变IaaS、PaaS和SaaS之间边界的情况下，这三层会成为数据训练的前置条件。“未来这三层会被绕过，很多产品直接通过模型层，完成了提前的训练和感知，界面加上模型解决所有问题。”

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问及如何让本地部署的企业用上大模型的能力，叶军认为，“未来会有大量的专有化部署的大模型，这是必然的趋势。”他表示未来正确的做法或许是AGI作为垫底的预训练模型，企业将其私有化部署至本地后使用，保障机密数据安全。

会上，叶军提及产品将在相关安全评估完成后上线，会后他也补充说明，包括网信办、工信部与省市地的数据局相关部门都有各自的监管条例与范围。同时，他也认为监管是必要的，“AI生成内容像是炼丹炉，炼出来什么你也不知道，比UGC难控制。”

谈及在上线后六亿用户都将用上“魔法棒”功能的算力支持，叶军直言并没有技术难点。“IM算力消耗我们可以接受，因为只是文本处理，每天每个人点一次问题也不大。”

叶军表示，“目前没有给我们明确限制，云的GPU足以应付很多需求。” 在云钉一体战略下，钉钉与阿里云打通了账号体系、权限体系与各种计费体系，双方长期深度合作。他也提到，现阶段钉钉是阿里生态内首个接入通义千问的产品，“钉钉必须跑在最前面，我们在现阶段独享大部分资源。”

未来，在产品正式上线后，叶军指出，钉钉将会考虑，“如何以用户认可的方式，以一种合适的模式收回（成本）”。在问及收费模式时，叶军表示将把使用算力的次数与钉钉的三专（专业版、专属版和专有版）结合，分配不同次数的调用能力，若不够也会有单独增购计算量的收费计划。

在对话中，叶军反复强调速度。他指出目前创新比的是速度，也是钉钉的竞争壁垒之一。他也提到，阿里生态接入通义千问的产品升级的早期阶段，也将以“跑得快”为目标。他指出目前阿里生态以单点爆破的形式，基于通义千问升级产品形态，“不适合再出现中台，还是以场景化驱动为主，现在是跑得快阶段，我们肯定是各自往前奔。”

而近期阿里“1+6+N”的调整，对钉钉而言也是一次提速的变化。叶军表示，这是一次敏捷组织。“相当于把战场的决策权交给前线哨所的班长，未来做决策判断我们会变得更敏捷。”

以下是对话实录，经编辑：

媒体：钉钉很少提及算法算力方面的信息，但这些是AI很重要的一个组成部分，想请问钉钉在AI领域之前的积累是什么？

叶军：在去年我们发了斜杠，产品都已经到位，但没有大规模发布，我们在不断地做斜杠与产品的融合。前两年的云钉一体战略把云的算力输送到钉钉的界面上，我们在过去两年大量的工作是连接云的底层能力。我们跟云的体系对接，账号体系、权限体系，各种计费体系，这种对接是大量的基础工作。钉钉一直在做准备，所有积累都不是一天完成的。

媒体：钉钉和通义结合，用了一个多月时间，过程中难点和挑战是什么？

叶军：我们紧密连接了一个多月，两个团队每周开一次会，甚至也大吵过一架。一开始最大的难点在于方向不一致。后来，难点是钉钉基于自身场景给他们提了很多特殊要求，比如对图片的质量要求，对工作场景的专有化术语，需要通义千问去理解。最近慢慢走顺了，现在的难点在于如何将这件事情以商业化的模式跑出来。

媒体：“魔法棒”什么时候会正式上线，会采取什么样的收费模式？

叶军：收费模式上，我们会把使用算力次数与钉钉的三专（专业版、专属版和专有版）结合，配合不同次数的调用能力，如果不够可以再增购计算量。上线时间我们现在是产品成熟一个上线一个，另外也要经过监管评审。

媒体：到今年底，钉钉智能化战略在产品和市场上的预期是什么？

叶军：年底我们核心场景应该全部具备智能化能力，不是一个场景，是几乎所有场景，都有智能化能力。

媒体：目前多少算力给到钉钉，支撑多少场景？

叶军：云钉一体下，钉钉肯定是受益方，我们与通义千问团队是深度合作。钉钉组织体系上跟云深度合作，很多是绑定关系，所以目前算力上没有给我们明确限制，云的GPU足以应付很多需求。

媒体：生成式AI从玩具到工具最大的门槛就是算力，未来如果要实现所有人都用上AI功能，对钉钉来说挑战有多大，这个算力怎么克服？

叶军：算力层面我们有国内最好的条件来完成用户场景的覆盖，唯一的难点在于找到可持续发展之路，如何以一种合适的模式收回（成本）。

对钉钉而言，实现六亿用户都能用上魔法棒功能不是什么技术难点，在即时通信场景下，可以保证90%的人每天使用，IM算力的消耗只是文本处理，问题不大。

媒体：您的一个结论是之后IaaS、PaaS和SaaS之间的边界和未来的呈现形式会被改变，那未来钉钉是什么样形态的产品或者应用，想象空间是什么？

叶军：钉钉功能变得越来越多，也会变得越来越简洁。底下的SaaS、PaaS和IaaS这三层，可能会成为数据训练的前置条件。未来这三层会被绕过，直接由AI层调用MaaS，成为新的模型层。未来很多产品可能会直接通过模型层，完成提前的训练和感知，界面加上模型解决所有问题。

媒体：钉钉有一些本地部署的版本和服务，如果本地部署的企业要用大模型能力，会怎么用，工作流程会有区别吗？

叶军：未来会有大量的专有化部署大模型，这是必然的趋势。阿里云有一整套专有化部署的解决方案，跟公有云之间存在混合云的关系，通用模型通过混合云，调用通用的数据。未来的布局一定是中模型、小模型部署在企业内，大模型AGI在公有云，两边做一些混合云的互通，这是可实践的模式。

媒体：大模型的接入会对钉钉生态产生什么影响，用AI可以生成程序代码的话，会对低代码的平台什么影响，会带来哪些新的机会？

叶军：智能化给低代码提供了新的机会，低代码解决了全代码开发的部署和运维问题，有了AI加持以后，研发、修改和部署过程都会更快速。

中国所有的SaaS必然将接受智能化的改进，对于中小SaaS，我们希望“斜杠/”后的能力能够跟他们对接，这也意味着他们需要开放数据，如果他们不变，我们会选择接受变化的公司。

媒体：大模型与协同办公结合的赛道，钉钉有哪些竞争壁垒与优势？

叶军：在协同办公领域，通用功能都差不多，要看企业的敏感度与创新性，创新比的是速度。差距在于员工对业务数字化的理解深度，这是核心的竞争壁垒。通用能力上，比如文生图、图生文等，数据量大是现在短期优势。

媒体：张勇提到所有产品都值得用大模型重新升级，阿里生态会如何去配合？会在各个赛道单点爆破还是会有整体的战略？

叶军：图生文、语音识别能力上整体做，其他是单点爆破。场景化都是我们自己做，不适合再出现中台，还是要以场景化驱动为主。创新的早期一定以跑得快为目标，后期再以跑得稳为目标，现在是“跑得快阶段”，我们肯定是各自往前奔。

媒体：近期阿里1+6+N的调整，对钉钉整个业务有没有影响？

叶军：总体应该是利好，我们认为对组织来讲，确实是一次敏捷组织。有一个额外好处，我们跟云之间，会获得更大的来自市场竞争层面的活性，我们可以自由做决定，相当于把战场的决策权，给到前线哨所的班长，所以未来做决策判断，我们会变得更敏捷。

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