這種煉化的本質就像釘釘CEO無招所說，是將一個幫助人操作各種系統(tǒng)的產品，變成一個讓AI可通過編程操作眾多能力模塊完成任務的系統(tǒng)。這種將評估服務價值轉化為度量編程Token消耗的操作，也是英偉達和阿里ATH事業(yè)群追逐Token經濟的底層邏輯。
對ATH事業(yè)群而言，追逐Token經濟需要去推動AI化的界面、系統(tǒng)、硬件、應用的系統(tǒng)性變革，為其提供載體。這也要求ATH事業(yè)群像釘釘推出悟空一樣，經歷一個先掰開揉碎，再融為一爐的「煉化」過程。
無招表示，悟空是AI釘釘2.0進入「煉丹爐」之后的產物。在此之前，已經有超過30萬家付費企業(yè)客戶在釘釘上使用包括AI聽記、AI表格、AI搜問等能力。但這種使用還是以人為中心的，讓AI去學習操作服務于人類的各種應用，難以讓AI準確理解應用的能力，實現(xiàn)高效調用。
煉化出「悟空」后，釘釘上原有的各種能力被Skill化，能夠讓AI通過CLI（命令行界面）直接理解和調用。相較而言，GUI是人操作機器的語言，而CLI是AI的母語。然后操作邏輯就變成了用戶通過自然語言給悟空下達任務，然后悟空通過更理解的CLI而不是圖形界面去調用能力完成任務。
這種自然語言交互界面+AI化執(zhí)行平臺的搭配，也是所有泛龍蝦類產品的基礎架構。不同的是，強調企業(yè)級使用的悟空會疊加更多安全限制。比如用戶需要通過釘釘賬號驗證來安裝和調用悟空，為Agent提供安全沙箱，支持企業(yè)專屬模型，并且有一套針對Skill的安全驗證流程。
為了配合CLI化的改造，悟空還開發(fā)了一套AI原生文件系統(tǒng)RealDoc。它可以讓AI對每一行、每一列、每一個具體點位進行修改，相當于將原本的PDF、Word文件也進行了原子化的拆分。并且，RealDoc還能保存AI的推理、思考、決策以及問題執(zhí)行的上下文，做到了可追溯。
在用戶使用層面，其實不能很明顯地感受到AI原生給悟空帶來的變化，產品界面與其他Agent產品沒有太大區(qū)別。但是在用戶界面之外，無招認為CLI化真正將企業(yè)變成了一個可被編程的整體。之前需要程序員以月、年為單位將工作流產品化，現(xiàn)在變成了一種AI操作下的、可以實時進化的動態(tài)行為。
無招舉了一個例子：之前HR讓業(yè)務部門做考勤巡檢，往往需要先將部門花名冊拉出來，逐個檢查考勤記錄，如果有異常就會通知員工補卡，再登記到考勤記錄表中，最后形成部門內的考勤通報。之后，這個流程可能會被AI寫成一個個Python循環(huán)體，通過代碼實現(xiàn)自動執(zhí)行。
無招還表示，DingTalk CLI 將植入所有可執(zhí)行體，存在于所有執(zhí)行體之中，包括手機、電腦、手表、公司里的機床，以及所有IoT設備中，讓所有的硬件都可以通過CLI來操控和管理全部能力與服務。這就會讓為AI搭建的工作平臺不僅能驅動軟件層面的操作，還能接入硬件。
然后，阿里會將旗下的淘寶、天貓、支付寶、阿里云的B端服務能力變成Skill，接入到悟空，打下一個to B類Skill市場的基礎。接下來，再吸引企業(yè)將內部錘煉好的工作流變成Skill，在這個市場中進行分發(fā)。
有交互界面，有執(zhí)行平臺、有資料管理系統(tǒng)、還有Skill市場，這樣的悟空是不是很像一個新操作系統(tǒng)？甚至，所有類龍蝦的產品探索，都是在嘗試搭建新的操作系統(tǒng)。就像黃仁勛在介紹龍蝦時所說：「OpenClaw已經開源了Agentic計算機的核心操作系統(tǒng)，這與Windows讓個人電腦成為可能并無二致。」
這種Agentic計算機操作系統(tǒng)的本質，就是在把互聯(lián)網時代的「軟件調用」重構為AI時代的「Token消耗」。
從這個角度去看，悟空對企業(yè)場景的思考和嘗試，千問對外賣、買票、打車場景的整合都具備一定的領先性。阿里成立由吳泳銘親自帶隊的ATH事業(yè)群，則體現(xiàn)出了對行業(yè)終局的前瞻判斷，為Agentic計算機大規(guī)模應用提前做了組織準備。
我們可以梳理一下ATH事業(yè)群的五個事業(yè)部：通義實驗室負責創(chuàng)造領先的多模態(tài)模型，提供的是核心驅動力；MaaS業(yè)務線要構建高效開放的模型服務平臺和技術體系，負責構建基礎服務；千問事業(yè)部、悟空事業(yè)部、AI創(chuàng)新事業(yè)部分別面向C端、B端和創(chuàng)新場景提供應用。
阿里管理層認為，幾個業(yè)務之間的關聯(lián)在于，未來AI Agent在應用層生態(tài)會有很多創(chuàng)新，會很豐富，千問、悟空都是阿里自身在應用層的布局，然后MaaS業(yè)務線位于模型和應用層之間，是未來分銷模型Token的渠道，而自研模型負責吸引更多第三方應用到阿里的圈子中來，應用對模型的使用又會反哺模型能力的升級。
這是在沿著模型研發(fā)、模型調用到場景落地的Token使用鏈條規(guī)劃ATH事業(yè)群的布局。但是在Agentic計算機的概念下，ATH事業(yè)群可以變成一個整體，不僅是讓通義實驗室的模型能力能夠順暢地服務于千問和釘釘?shù)腁I產品迭代，也不僅是實現(xiàn)完整的Token使用鏈條，而是要催生出Agentic互聯(lián)網的載體。
這就要求ATH事業(yè)群依托五個事業(yè)部的資源，去摸索出一套適配Agentic計算機的應用生態(tài)和商業(yè)模式。商業(yè)模式已經很明確了，就是要用編程實現(xiàn)個人與企業(yè)的任務，然后實現(xiàn)按Token付費。但應用生態(tài)卻還需要五個事業(yè)部之間實現(xiàn)更緊密的融合與協(xié)同。
當下的ATH事業(yè)群雖然在組織上湊成了一個整體，卻在業(yè)務上還是處于一種相對獨立的狀態(tài)。一個直接體現(xiàn)是，千問事業(yè)部和悟空事業(yè)部還在延續(xù)互聯(lián)網時代C端和B端這種涇渭分明的劃分，但兩者事實上存在比互聯(lián)網時代更大的交集。同樣都是做PPT或調研報告這種生產力型的任務，到底是去千問還是用悟空？
我們認為，隨著超級個體趨勢的不斷發(fā)展，夾在C端和B端之間的個人生產力場景的需求會得到持續(xù)放大。這種個人生產力場景也會創(chuàng)造出更多的Agent需求。
可能比to B和to C的劃分更適合的是按照消費、專業(yè)和企業(yè)三個層級去劃分任務層級。比如，消費級對應搜索、打車、點外賣等日常使用場景；專業(yè)級則對應PPT制作、網頁生成等生產力需求；企業(yè)級任務的實現(xiàn)則需要依靠更具體的工作流和對企業(yè)數(shù)據(jù)的授權。
按照這個劃分，Agentic計算機的連接器和任務分配器的價值會進一步凸顯。ATH事業(yè)群的模式還是會有一個面向用戶的交互入口，既包括千問、釘釘?shù)溶浖?，也會包括千問AI眼鏡、AI電腦、AI手機等硬件；以及一個負責分配和執(zhí)行任務的AI平臺，并且會接入強大的模型和一個足夠豐富的Skill市場。
這種從Token使用邏輯到任務分配邏輯的理解角度變化，會涉及到一個問題，AI時代的入口到底是應用還是Agentic計算機？我們覺得是Agentic計算機。誰掌握了新的計算平臺，誰就能掌握Token的分配權。模型和應用是在兩個不同的方向上在同時爭奪Agentic計算機的承載權。
也因此，當下ATH事業(yè)群的狀態(tài)還不能實現(xiàn)分層級調用不同資源完成任務，需要像釘釘打碎自己，重塑悟空一樣，也完全打碎自己，重塑出一個Agentic計算機的載體。
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