專訪飛書CEO謝欣：Office是偉大的產品，我們想做新時代的Office
文丨王與桐
編輯丨宋瑋
飛書或許不是一個人人熟知的名字，離開一二線城市，甚至很少有人知道它和抖音出自同一個集團。但它的客戶卻幾乎包圍了每一個普通人的生活：小米、理想、小鵬、蔚來、泡泡瑪特、蜜雪冰城、霸王茶姬——甚至胖東來在抖音上曬出的日營收截圖，也來自飛書。
這個在字節跳動內部孵化、曾名爲 Lark 的企業協作平臺，起源於一封郵件。2016 年，當時還是字節跳動 HRVP 的謝欣，給張一鳴發了一封郵件，提出要給這家有 1200 名員工的公司做一套好用的辦公工具。那年年底，10 人的 Lark 立項。
從一個內部的效率工具起步，飛書用了四年時間打磨，2020 年才正式對外開放；又花了三四年，逐漸從 “叫好不叫座”、只有釘釘日活 1/10 的產品，成爲今天被很多企業選擇的協同軟件代表。
7 月 9 日飛書舉辦發佈會，推出一系列圍繞 AI 打造的新產品：知識問答、AI 會議紀要、Aily 智能助手、飛書妙搭等，這些產品大多圍繞組織內的真實使用場景展開。比如知識問答，作爲基於企業內部真實知識沉澱的 AI 問答工具，其使用前提是企業得先有足夠多的聊天記錄、文檔、會議紀要等信息沉澱，而這正是飛書客戶的特點——內容密集，用得越多，答得越準。
謝欣告訴我們，知識問答遠不是豆包和 DeepSeek 加一層殼那麼簡單。企業內部的信息複雜、量大且敏感，要實現快速準確的問答，飛書必須重建一個面向企業的 “搜索引擎”，同時還要處理細緻的權限控制——同樣的問題，不同角色看到的答案不同。這背後是 18 個月的底層研發投入。
飛書知識問答改變的是企業裡找信息的方式，讓問人、翻文檔這件事變成了隨問隨答的即時體驗。類似的改變還在發生，比如在升級 AI 表格後，多維表格具備了更快、更自動化的系統搭建能力；比如 AI 會議紀要，能自動總結會議內容、識別發言人，從而讓每場會議都變成企業的數字資產。
在這次發佈會前夕，我們見到了飛書 CEO 謝欣。他很少接受採訪，也很少在交談中講宏大的願景、天花亂墜的產品性能。他說他不算好銷售，但他也不認同拿飛書的投入產出和抖音比較。
外界一直在問：飛書招這麼多人到底在幹嘛？
他說：“目標不一樣，投入就不一樣。” 在他們剛對外時，飛書的人數就超過了釘釘。在他看來，釘釘想做的是 “一個規模很大、用戶量很多的 B 端產品”；飛書想做的，是下一代 Office，而 Office 有上萬人。
“飛書的增長是平穩的，不是暴漲。To B 產品就是靠積累。” 謝欣說。或許飛書不需要那麼多 “炸裂”“變天” 的功能，它關注的不是一時的虧損或 ROI，而是更長遠的目標——讓人們的工作方式，真正變得不一樣。
“不是每件事都要用人數和收入去衡量”
晚點：我們之前採訪釘釘前 CEO 葉軍和金山辦公 CEO 章慶元時，他們都問了同一個問題——飛書到底招這麼多人在幹嘛？媒體曾說你們有上萬人，實際當時是五六千人，現在你們也有三四千人。
謝欣：飛書人多嗎？你們知道微軟 Office 有多少人麼？上萬人。
晚點：當時釘釘可能只有幾百人。
謝欣：大家目標不一樣，所以投入不同。
但我不知道哪裡冒出來的我們有一萬人，我們有個羣，裡面有很多別的部門的人在，崗位、部門調整後也不會給他們踢出去，所以那個羣有很多人，但也沒有一萬人。
晚點：2023 年初，樑汝波在全員會上提到，飛書研發投入不亞於抖音和 TikTok，但是 ROI 不是很划算。現在集團還有這樣的聲音嗎？
謝欣：價值不同，不是每件事都要用人數和收入去衡量的。
我剛好用飛書的 “知識問答” 問了一下這個問題，樑汝波原文是：“公司對火山引擎和 Lark 的研發投入不低於抖音或 TikTok，現在看 ROI 其實不是很划算。”
媒體看到這裡就結束了，但其實還有後半句：“做好企業服務，對公司成爲一家好的科技公司很重要，要保持技術或管理理念實踐方面的競爭力，探索技術服務是關鍵。”
晚點：你覺得在字節的體系裡，飛書可以保持更慢的節奏嗎？字節之前嘗試又放棄了很多和移動互聯網不同的業務，比如 PICO、大力教育等。怎麼衡量組織效率？
謝欣：我覺得不能叫 “更慢”，是更長。我們的收入、增長，比中國任何一家 SaaS 公司都快。相對 to C 的爆發，to B 本來就是長週期、持續累加的行業。
如果要跟抖音比，中國幾乎所有公司都更慢；飛書、火山的投入產出比跟抖音比也是絕對不划算的，長期也比不過。
晚點：人效也不划算。
謝欣：那肯定是。我想說的是，我們作爲一家創新的科技公司，先進的工作方式是其中的一個組成部分。而此前我們已經使用了中國所有的辦公工具，我們用過釘釘，用過企微，用過幾乎所有的，我們後來自己做，是因爲找不到好的工具，我們出發時，就不是從 ROI 來考慮的。
而且 Office 這個領域，對於後進入者，其實都是一個不太賺錢的事情，賺錢是很難的。
晚點：你們現在還有虧損壓力嗎？扭虧對你來說是重要的事情嗎？
謝欣：我們最關注的還是長期目標和天花板，而不是眼前是否虧損或者 ROI 高不高。我們的目標是讓工作方式變得更先進，真正帶來長期的大價值。
晚點：這個長期，是多長？
謝欣：今天我看的 “長期” 是 2030 年，也是正式對外 10 年的時間。
我們做的是 to B 產品，和爆發類的 to C 產品相比，to B 就是長週期、持續累加的過程。如果我們看微軟，看 Office，它藉助了時代的紅利，還花了那麼久。
在飛書早期，我們想的是先拿下那些新興公司，覺得他們遲早會取代傳統企業成爲主流。但後來回頭一看，過去十年裡，那些老牌公司佔全球 GDP 的收入比例還是非常大的。
這件事也讓我意識到，我們不能只拿下這些新的優秀的公司，還要去拿下那些老的大的公司。
晚點：有什麼大客戶是你一直想拿但沒拿下來的？
謝欣：還是有的，比如京東，我們跟京東接觸過，但是後來京東自己停止了對外選型的動作。
晚點：其他的大互聯網公司，比如美團、拼多多呢？
謝欣：大互聯網公司，還是比較難拿下的，他們有開發能力，會自己做工具，也不在乎幾百萬幾千萬的投入。
我有時跟人講着玩，如果飛書、釘釘、企微不是我們三家公司做的，而是三家獨立創業公司做的，那麼字節、阿里、騰訊會選擇哪個產品作爲自己的辦公工具？
晚點：好問題。我覺得騰訊的選擇應該很有趣。
謝欣：從我的角度，我覺得要選飛書。但這我只是自己覺得，也沒有什麼價值（笑）。
晚點：比亞迪、寧德時代這樣的製造業大公司，爲什麼拿不下來？比亞迪有一個智能化研究院在用飛書，但整體還是在用企微；寧德時代則是在用釘釘。
謝欣：寧德時代還挺可惜的，疫情時我去拜訪，但我都到了，他們老闆突然不舒服，不能見人了，就沒有見成。
晚點：你覺得自己算一個好銷售嗎？
謝欣：我不算吧。
晚點：大企業對高度定製化的需求更明確，你們是否考慮滿足這部分需求？
謝欣：大企業確實是這樣，但它也不是絕對的。比如說極少有大企業自己做電腦，極少。我們用的都是一模一樣的電腦。這意味着，如果你的產品邊界定義夠好，又有足夠深的技術含量，大客戶的定製化需求就會變弱。
晚點：去年還有不少人評價飛書是 “叫好不叫座” 的產品，但很快從汽車到消費品客戶，都在全面接入飛書，飛書有爆發時刻嗎，它是如何到來的？
謝欣：我們內部看數據，飛書一直在比較平穩地增長的。只是 to B 產品的積累效應比較強，外界關注往往是在某個節點突然顯現出來。
晚點：你覺得飛書的發展過程中，走過哪些彎路？
謝欣：我覺得起步階段還是考慮不夠深。比如我們現在的產品形態對中國用戶挺友好，但放到全球視角看，抽象層次還不夠高，在海外影響力也不夠大。回頭看，當時應該同時考慮國內和海外兩個市場。
晚點：爲什麼這個形態不適合海外市場？
謝欣：市場玩家不同。在中國，我們的對手是釘釘、企微；可到海外，對手就是微軟 Office 全家桶、Google Workspace。你在國內做 IM base（以對話爲基礎）的協作產品沒問題，但在國外，用戶習慣、系統集成方式完全不同。
晚點：那從產品形態來說，如果未來想做全球化，你覺得要怎麼改？
謝欣：我現在的想法是，基於 AI 重新設計產品邏輯。站在 AI 的角度重新想。
“爲什麼這麼多年電腦上還默認要裝 Office？”
晚點：釘釘去年開啓了一項 “翻書” 計劃，你聽說過嗎？
謝欣：好像是如果釘釘的銷售簽約我們的客戶，可以拿到更多的獎金。
晚點：他們已經陸續拿走了一些客戶，對此，飛書有什麼應對策略嗎？
謝欣：我不是很清楚，我以爲他們已經不再搞這個計劃了。
晚點：我聽說他們對某些客戶的報價會力爭比飛書便宜 50% 以上。
謝欣：我覺得這不是便宜能解決的問題。對企業客戶來說，最關鍵的是 ROI，是你能帶來多少實際價值。現在 AI 很火，投入也不少，但我沒聽說哪家公司因此選擇不做，反而大家都在設專項預算。
雖然賺錢變難了，但在 AI 上反而更敢花錢。因爲企業看重的不是便宜，而是效果。
晚點：你接觸過被釘釘撬走的客戶嗎？你這樣能說服他們嗎？
謝欣：這個數量非常少，所以我比較少能接觸到，而且基本是叫不上名字的公司。
晚點：釘釘從去年年底到今年，招了 100 人在主攻多維表格這個產品，還宣佈他們的 “多維表” 免費。這種你怎麼應對？
謝欣：我先糾正一下，如果說釘釘的多維表完全免費，那我們更是完全免費。其實釘釘的一些收費點變得更嚴了。但他們比較會宣傳，在 2016 年的發佈會上，他們還承諾了永久免費。
晚點：在你看來，飛書在多維表格這個產品上，目前領先釘釘多久？
謝欣：肯定超過 12 個月。
晚點：我問了一個既用釘釘又用飛書的客戶，他說之前他認爲，飛書的產品力領先釘釘半年到一年，但因爲釘釘在快速追趕，單就多維表格這個產品來說，他覺得現在飛書只領先 3 到 6 個月。
謝欣：遠遠不止。舉個例子，多維表格有個高級權限功能，有些數據只對某些職位或者人員開放，比如薪酬只能 HR 看到，這個功能我們做了很久。釘釘也能實現，但他們是在前端用 JavaScript 手段實現的，也就是說，你只要懂一點點技術，就能看到所有數據。
晚點：那你的領先 12 個月，是怎麼估算出來的？
謝欣：這很難估得準，只是一個概念。我沒從 “領先多久” 這個角度去想，我們更多是圍繞自己的目標來做事。
我們一直對多維表格投入很大，我們和釘釘投入的規模就不一樣。多維表格我們 2018 年就立項了，2020 年就上線了，只是當時沒人關注。
我們生活中用的工具日新月異，可工作裡用的東西，很多還是十幾年前的老辦法，真的太陳舊了。在我們當年提出這些想法之前，中國對 “協同辦公” 幾乎沒有概念，像妙記這種現在很常見的產品，那時候根本沒人提。
我們不是爲了跟誰競爭，而是覺得這件事本身就值得去做。 而且大家的長遠目標是不一樣的。因爲目標不同，看待時間的方式也會不一樣。
晚點：飛書的目標是什麼？
謝欣：我覺得 Office 很好。
晚點：所以你們的目標是挑戰 Office？
謝欣：我一直覺得 Office 是非常偉大的產品，它的規模遠遠超過我們。
Office 幾乎定義了什麼叫 “白領”。如果沒有 Office，電腦這件事可能都沒法普及到今天這種程度。雖然它只是軟件，但在當時，正是 Word、Excel 這些工具，構建起了整個現代辦公的基本形態。
想象一下三四十年前，什麼都沒有，都沒有交流手段。我們今天習以爲常的辦公方式、信息處理流程，底層幾乎都是它定義的。現在沒有 Office 我們根本無法工作。
晚點：飛書、釘釘、企微，這三個產品我們都在用，感覺產品的初衷確實不太一樣——阿里爲了挑戰微信做了來往，但發現企業的溝通機會，所以做了釘釘；企微最開始是爲了解決企業裡用微信的問題。飛書的初衷是什麼？
謝欣：我們一直相信，工作方式的改變，本質上也會影響甚至重塑組織。而現在人們停留在一成不變的工作方式上已經太多年了。
我舉個真實的例子，幾個月前我在家裡新裝了一臺電腦，裝了微軟 Office。我媽看到，她說：“你們現在還用這個啊？” 她都退休好多年了，但她看了之後說自己還會用。這說明什麼？說明這些辦公工具幾十年都沒怎麼變。
爲什麼這麼多年電腦上還默認要裝 Office？我覺得其實核心原因是，這個領域真正願意長期、深入去做的公司太少了。Google 曾經做得很不錯，一度最有可能挑戰微軟，但後來也沒繼續努力。所以我們看到的，還是幾十年前的那套工具在撐着整個辦公世界。
飛書存在的意義——就是爲了打破這種一成不變。
晚點：爲什麼真正願意長期、深入去做的公司不多？
謝欣：這件事投入大，又難。從賺錢角度上講，也不是太賺錢。
晚點：Office 賺錢。你從 Office 的成功上，還學習到什麼？
謝欣：微軟確實很賺錢，微軟用了一個非常成功的商業策略，讓後來者很難進入。早年 Office 賣得很貴，一張光盤上百美元。但它做了幾十年，早把成本賺回來了，所以現在可以壓價，把門檻設得很低，別人很難進來。
晚點：到現在，飛書的目標上有發生什麼變化嗎？
謝欣：其實我們一直在沿着一個方向走，就是讓工作變得更好、更高效。這一點沒有變。
“多維表格在釘釘和企微的應用商店中申請上架”
晚點：你怎麼評價飛書的產品力？
謝欣：我覺得在中國還是不錯的。
晚點：飛書會考慮 to C 嗎？
謝欣：我們目前沒有考慮 to C。我們支持個人用戶，但這不是我們的重點。
晚點：你們也會拆出單獨的產品，比如多維表格有了獨立的 App，是爲了支持個人用戶嗎？
謝欣：重點其實不在獨立 App 的形式，而是在於讓更多人能用起來、產生價值。我們其他產品，比如面向專業項目管理的軟件，飛書項目，也可以獨立使用。
現實中，不可能所有用戶都用我們全套工具。很多用戶用釘釘、用企微，甚至有自研系統，但他們可能只想用我們的多維表格。我們希望這些用戶也能被覆蓋，不強求必須使用飛書全家桶。
未來，多維表格不僅能在飛書裡用、單獨使用，我們希望也能在釘釘和企微裡用。現在用戶已經可以在企微裡用了；至於釘釘，我們作爲 ISV（獨立軟件開發商）已經申請上架了，等他們審批。
晚點：你會先跟無招溝通一下嗎？如果無招跟你說，“你只能在釘釘上跟我交流”，你會下載一個釘釘嗎？
謝欣：我最早就是在釘釘上跟他交流的，字節之前用過釘釘。
但我們作爲一個 ISV 廠商，在按他們所有的標準，所有的流程，提交了所有的資料。爲什麼要通過溝通的方式才能上架？
晚點：你覺得多維表格現在算飛書的 killer function 嗎？
謝欣：最近可以這麼說。多維表格是一種全新的產品形態，不是把 Office 三件套在線化，但也完全可以歸類到 Office 中。所以多維表格可以看作是 Office 的第四件，只不過是我們造出來的一個新形態。
晚點：多維表格的產品構思，是你提出來的嗎？
謝欣：是團隊提出來的。
晚點：我們瞭解到， 2018 年飛書搞了一批創新項目的嘗試，其中就有多維表格，當時叫 bitable，對標美國的 Airtable。這算是自下而上的創新嗎？
謝欣：妙記和多維表格都算自下而上的創新。我們一直鼓勵大家去嘗試新想法，飛書整體氛圍也比較寬鬆，立項流程沒那麼嚴格。早期我們幾乎把能看到的產品都研究了一遍，尤其是美國那邊的，很多想法也是在這個過程中迸發出來的。
晚點：爲什麼競爭對手追趕飛書，首先是從多維表格入手？
謝欣：因爲企業客戶對這種輕量業務系統的需求是長期存在、且極其龐大的。
以前像微軟的 Access 也想面向大衆，用數據庫做業務系統，但沒成功，因爲一談到數據庫就是技術人員的事。而現在多維表格讓普通業務人員也能用簡單方式完成過去只有技術人員才能做的事。
晚點：妙記也是飛書的一個代表性功能，它是如何誕生的，未來又會變成什麼？
謝欣：說實話，團隊一開始也沒想得那麼深。當時只是覺得，以前人們開完會，就算聲音可以被錄製下來，但是很難處理、很難消費；但如果音頻可以變成文字，會更容易被處理和利用。其實也不算什麼特別深奧的洞察，就是想會議可以被沉澱下來。
晚點：是的，比如我們今天的溝通也可以被沉澱下來。
謝欣：對，你看普通員工會寫文檔，但寫文檔的管理層是比較少的，公司越大，管理層寫東西的人越少，但他們開會很多。
以前管理層的信息很難沉澱下來。現在藉助妙記，這些都可以沉澱下來，變成公司資產
“做知識問答，前提是得有知識可用”
晚點：AI 時代的飛書產品形態會是什麼？
謝欣：產品能力確實會隨着 AI 大模型能力的增加而增加。我們過去、整個行業過去的很多預測其實都錯了，現在我不敢做、沒有能力去做具體預測。
晚點：你有一個很遠的目標，這可能是無法預測的；但當下要做的事情，是可以預測的吧？
謝欣：近期的話，我想說的是 “知識問答” 這個產品，其實改變了企業內部獲取信息的方式。
過去我們是靠問人、靠搜索，但這樣不能在瞬間得到答案。比如我今天想知道我們發佈會背景圖的設計細節，但我的級別比較高，我去問了我的 -1，我的 -1 也還要再問下面的人，太慢了。
在我們公司，大家也已經習慣了先問 AI，就是知識問答，這樣更快。就像 C 端用戶正從用搜索引擎，轉向直接問豆包、DeepSeek 等。
晚點：知識問答，能不能像鋼鐵俠的助手賈維斯一樣，幫 CEO 做決策助手？比如我是劉強東，我想問如果我要達到 30% 的外賣市場份額，需要做什麼事，知識問答能回答嗎？
謝欣：你讓它回答這種接近戰略層面的推演，本身就不靠譜。因爲戰略選擇連人都很難評估優劣，更別說讓大模型用 Reward Model（獎勵模型）去打分，它根本給不出答案。
現在的問答本質上還是類似搜索引擎，你不會去問搜索引擎 “美團和京東怎麼打仗” 這種問題。
晚點：小鵬汽車也是飛書的客戶。之前我們採訪何小鵬時他說，他花了八個月才搞清公司供應鏈哪裡出了問題。如果 AI 再進化一點，能幫忙做到什麼程度？
謝欣：如果數據都在，飛書是能幫上很大忙的。
AI 能幫忙的前提是，有人先有個判斷，比如哪裡可能有問題，然後一點點往下追。AI 能幫你把這些信息梳理清楚、拆得很細。但你不能坐等它自動替你做判斷或者拍板，它更擅長解決具體問題。
晚點：你有沒有想過，把謝欣所有的發言、羣聊、會議記錄等放進妙記，用 AI 訓練一個 “謝欣”，像謝欣一樣思考和決策。
謝欣：類似的事已經有人做了，比如模仿 Elon Musk 的 AI，在 Character.AI 上能聊得很像，但只能娛樂，不能用於工作。AI 可以模仿語氣、風格，但戰略判斷這種深層認知，目前還做不到。
晚點：但如果輸入足夠多真實材料呢？
謝欣：它可以總結已有內容，形式上相似，但對問題的判斷能力還遠遠不夠。
晚點：所以知識問答能回答什麼類型的問題？
謝欣：目前知識問答能回答的：一是更高效地獲取企業內部信息，二是在獲取信息後，能做一些簡單的綜合處理和判斷。
大模型和以前的產品不同，過去的功能是明確的，要麼能做、要麼不能，比如今天的會議能不能錄音？能錄就是能錄。而大模型的能力邊界很模糊，具體任務比如信息梳理、總結、簡單判斷是靠譜的，但比如預測股價、國際形勢、公司戰略這些，就是不靠譜的。
大模型什麼都能回答，但不是每個答案都可信。所以普通用戶可能會不太理解它的邊界在哪裡。我覺得看待 AI 還是要客觀。
晚點：知識問答，聽起來是有了大模型之後能自然想到的辦公協作場景的產品形態，但你們今年才推出這個產品。
謝欣：其實到目前爲止也只有我們做了。
晚點：難點在哪？
謝欣：第一，做知識問答，前提是得有 “知識” 可用。如果企業裡沒沉澱足夠的文檔，問答就無從談起。我猜很多同行沒做，是因爲本身就沒那麼多文檔沉澱。
第二是 “問答” 本身。我們底層的模型是豆包和 DeepSeek，本質上是通用模型，它們並不天然支持回答企業內部的問題，需要我們自己去開發。而且企業裡的數據量非常大，既要保證響應速度，又要識別細微差別，比如區分 “iPhone Pro” 和 “iPhone Pro Max”。
這其實就像重建一個搜索引擎，技術複雜度很高，是大模型本身不涵蓋的工作。
晚點：重建搜索引擎的複雜度是什麼？
謝欣：一是建立海量索引，讓系統能快速定位信息。二是做好排序，把最相關的內容排在前面。三是從檢索結果中提煉出真正有用的答案。而且有時候用戶問的問題，知識庫裡其實沒有答案，而大模型還會 “裝懂”，生成一些看起來合理但實際不靠譜的內容。
具體到產品上，還涉及到權限問題。C 端模型所有人能看到的內容都一樣，但在企業裡，不同人對信息的訪問權限不同，這在 B 端是個非常複雜的問題。
晚點：聽起來是大模型掛上 RAG（索增強生成，Retrieval-augmented Generation）？
謝欣：簡單這麼說是正確的，但實際要更復雜，企業智能首先需要足夠多的數據量，同時飛書又在基礎 RAG 技術上進行深度優化與擴展。這背後是團隊 18 個月在底層架構、數據處理和權限集成上的持續打磨。
晚點：你覺得一個好用的工具可以解決組織問題嗎？
謝欣：一定程度上能夠幫忙。我覺得飛書更像是一個加速器，確實讓信息流動變得更快、更方便，很多我原本應該能知道的信息，如果沒有這樣的工具，其實挺難獲取的。
當然，它不會自動幫你把組織變得更好。關鍵還是你有沒有這個想法——如果你本來就想推動組織變革，飛書可以幫你加速這個過程。
“字節只是我們諸多客戶中的一個”
晚點：在 2023 年時，飛書的 AI 步伐似乎很激進，推出了 “智能夥伴”；但之後似乎變得保守，你們今年發佈會對 AI 的描述是 “真能用、真落地”。爲什麼會有這樣的轉變？
謝欣：大家對 AI 的認知一直在迭代變化。我回過頭看，我們對 AI 的認知也有不對的，比如 2023 年推出的 “智能夥伴”，其實也不太正確。整個科技行業對 AI 發展的認知都是變來變去的，大家的預測都不準。
2023 年初時大家都認爲，AI 做得最好的公司是微軟，因爲它有完整的戰略佈局，和 OpenAI 的關係也很緊密。但放到今天來看，微軟好像並沒有真正做出什麼成果，還跟 OpenAI 的關係變差了。我們原本看衰的 Google，它的 Gemini 越來越強，連 X.AI 都做出了還不錯的 Grok。
去年下半年，RL（強化學習）一出來，大家覺得中美差距在拉大；但今年 DeepSeek 出來後，又突然覺得 “美國能做的，別人也能做”。去年大家還堅信 Scaling Law 是鐵律，今年就幾乎沒人再提了。
晚點：就像大家沒預測到，最能挑戰 OpenAI 的中國公司，是 DeepSeek。
謝欣：回到剛纔的問題，我確實覺得我們在 2023 年做的一些事，和今天的看法已經不同了。
現在各種概念層出不窮，比如 “工具”“智能體”“數字員工”，界限變得越來越模糊。就像 ChatGPT，最開始是聊天機器人，現在已經成了 Agent，但它是哪天變的，其實說不清。
晚點：整個科技圈對 AI 很狂熱，但看起來你很冷靜。
謝欣： 2023 年我比較激動，現在更理性了。AI 確實發展快，但很多宣傳太浮誇，可能以前科技發展速度是 8，AI 是 20，但現在報道恨不得誇成 200。行業還是要冷靜看待技術的真正能力和邊界。
晚點：很多企業年初瘋狂買大模型終端、組建 AI 部門，但幾個月後並未見明顯產出。你怎麼看這種 “技術焦慮” 現象？
謝欣：很多企業老闆有 AI 焦慮，一方面是 AI 產品和以前的產品比，可靠性、成熟度不夠，輸出確實不穩定。另一個原因，是媒體過度發達，把只有 30 分的產品誇成 80 分，但很多企業按宣傳採購了後，發現實際效果和宣傳有很大的差距。
爲了解決這個問題，我們發佈了 AI 應用成熟度模型，把 AI 應用分四個等級：
M1：概念驗證 ，只做內部演示，別對外發布
M2：早期試用 ，給願意嚐鮮的用戶用
M3：生產就緒 ，可以大規模使用了
M4：全面應用 ，幾乎什麼場景都能用
晚點：你們這次發佈的這些產品裡，哪些是 M4？
謝欣：飛書的智能會議紀要已經是少有的能達到 M4 級別的 AI 功能了，意思就是，效果真的比大多數人手動總結還好。以前開完會就散了，現在每一場會議都能沉澱成企業的數字資產。
我們還新增了兩個功能：一個是聲紋識別（M3），能自動識別是誰在說話，會議記錄更精確；另一個是會議速遞，能自動幫你總結一週的會議重點、結論和待辦，一看就知道發生了什麼。
晚點：接觸了這麼多客戶後，你覺得 AI 在辦公場景落地最大的難點是什麼？
謝欣：可能是客戶的認知——很多客戶擔心說，我用了 AI 之後，是不是大模型就知道我們公司內部的信息了？
我特別理解大家對數據安全的擔心，但從技術角度，你原來用飛書，數據就在雲端的服務器上，現在也還在同一臺機器上，只是 AI 讓這些信息的調用更智能了，本質沒有變化。
晚點：所以你對客戶的回答是：“這些信息以前就知道。”
謝欣：什麼叫 “知道”？以前不知道，現在也不知道。
大模型一旦真的把企業數據訓進去了，別人能問出來，那是非常嚴重的問題，模型公司既沒有動機，也不敢這麼做。現在每條訓練數據的成本都特別高，幾百美元起跳，企業裡的數據不是現在大模型公司需要的高質量數據語料。
所以不管從技術邏輯還是商業邏輯上，這種擔心都是可以打消的。這個過程可能需要時間，但就像大家一開始不信公有云、現在慢慢都接受了一樣，AI 也會逐步被信任。
晚點：飛書的前身是字節的效率工程部，當時你們的願景是：以字節跳動爲試驗對象，以管理理念爲思想，以創建和選購效率工具及服務爲手段，提高公司的運營效率，改善員工工作體驗。回頭來看，你覺得你們實現了這些嗎？
謝欣：飛書剛成立的時候，確實是完全圍繞字節的需求來打造，但今天字節只是我們諸多客戶中的一個，我們的更多產品已經不是專門圍繞字節，而是圍繞更多的客戶。
但有一點從來就沒變過，字節是一家科技公司，我們是非常重視工作方法的，而飛書一直在努力改變 “工作” 這件事情。
題圖來源：謝欣在飛書發佈會現場