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《科创板日报》5月10日讯 今日科创板早报的主要内容还有：乘联会分析指出，特斯拉涨价是很好的信号，有利于改善消费观望心态；数字人民币将用于碳交易结算和教育领域；ChatGPT访问量再创新高。

【市场动态】

工信部等5部门：7月1日起全国禁止生产、进口、销售不符合国六排放标准6b阶段的汽车

工信部等5部门发布关于实施汽车国六排放标准有关事宜的公告。自2023年7月1日起，全国范围全面实施国六排放标准6b阶段，禁止生产、进口、销售不符合国六排放标准6b阶段的汽车。针对部分实际行驶污染物排放试验（即RDE试验）报告结果为“仅监测”等轻型汽车国六b车型，给予半年销售过渡期，允许销售至2023年12月31日。

乘联会：4月新能源车市场零售52.7万辆 同比增长85.6%

乘联会数据显示，4月新能源车市场零售52.7万辆，同比增长85.6%，环比下降3.6%。今年以来累计零售184.3万辆，同比增长36.0%。4月新能源车国内零售渗透率32.3%，较去年同期25.7%的渗透率提升6.6个百分点。

乘联会：特斯拉涨价是很好的信号 有利于改善消费观望心态

乘联会分析指出，乘用车行业已经脱离了原来的高利润行业，3月汽车产销虽然恢复，但3月汽车销售利润率也仅有4.7%，部分车企在吐血卖车，压力太大。尤其是世界上最严的国六B标准即将实施，对车企生产带来一定的心理压力，减产降库存的结果，带来的是盈利较大损失。此次特斯拉涨价是很好的信号，体现车企对经营质量的关注，有利于改善消费观望心态。让消费者走出过度期待降价的预期，恢复正常的购买节奏。

数字人民币将用于碳交易结算和教育领域

据北京银行官微消息，5月5日，北京银行上海分行落地首笔基于数字人民币的国家核证自愿减排量（CCER）交易结算。本次CCER交易结算，北京银行为客户及其交易对手提供了涵盖数字人民币对公钱包开立、数字人民币兑出、支付结算和交易查询等全流程金融服务。

江苏省教育厅近日印发《江苏省教育领域数字人民币试点实施方案》，提出要全面推进教育领域数字人民币试点工作，畅通全省教育领域数字人民币收入和支付渠道，积极构建教育收费、各类考试报名费、国库集中支付以及奖助学金发放等业务数字人民币应用场景。《方案》明确分阶段推进教育领域数字人民币试点，至2023年底，力争在教育收费、考试报名缴费、奖助学金发放等重点应用场景覆盖面取得明显进展，每所省属学校至少推进一个数字人民币应用项目。至2025年底，江苏基本形成应用覆盖面广、服务便捷高效、生态较为完善的教育领域数字人民币运营管理体系。

ChatGPT访问量再创新高：达到百度的60% 谷歌的2%

根据SimilarWeb统计，ChatGPT上月全球访问量17.6亿次，已超越必应、鸭鸭走DuckDuckGo等其他国际搜索引擎，并达到谷歌的2%，百度的60%。不过，ChatGPT自身的高速增涨也有了一点放缓的迹象。4月ChatGPT访问量增长12.6%，而3月增长为55.8%、2月62.5%、1月131.6%。

【公司面面观】

思美传媒：与智谱华章签署战略合作协议 探讨智谱大模型商业化落地模式

思美传媒公告，与智谱华章签署《战略合作协议》，将围绕传媒各个业务领域开展共同研究、充分探讨智谱华章主导研发的多语言千亿级超大规模预训练模型大模型的商业化落地模式，并在智谱大模型的基础上训练并生成公司的专业化模型，在传媒及其他领域实现AI商业化落地。

中国科传：人邮社、电子社拟合计减持不超1%

中国科传公告，人民邮电出版社有限公司、电子工业出版社有限公司为一致行动人，合计持有公司7.44%的股份，拟合计减持不超过1%的公司股份。

亿纬锂能拟在匈牙利生产圆柱形动力电池

亿纬锂能孙公司亿纬匈牙利与匈牙利德布勒森市政府的子公司签订购地协议，购买其位于德布勒森西北工业区的土地，用于生产圆柱形动力电池，购买价格为1285.88万欧元。

漫步者：控股股东等拟减持公司不超2.77%股份

漫步者公告，公司控股股东兼董事长张文东，董事、副总裁肖敏拟合计减持公司不超过2.77%的股份。

澜起科技：计划今年完成第一代AI芯片工程样品的验证和测试工作

澜起科技接受机构调研时表示，2022年底，公司已完成第一代AI芯片工程样品的流片并点亮成功，目前正在进行内部测试等相关工作。公司计划在今年完成第一代AI芯片工程样品的验证和测试工作，根据测试结果和客户反馈意见，进行设计更新和样品制备，积极推进客户端设计导入，完善相关应用场景的应用配套，推进下一代AI芯片的设计及研发工作。

【科技前沿】

可用于AI的大型类脑神经网络实现

在《自然?机器智能》杂志上发表的一项新研究中，荷兰国家数学与计算机科学研究所（CWI）科学家展示了类脑神经元如何与新颖的学习方法相结合，能够大规模训练快速节能的尖峰神经网络。潜在的应用包括可穿戴人工智能（AI）、语音识别、增强现实等诸多领域。这种尖峰神经网络，可在称为神经形态硬件的芯片中实现，有望使AI程序更贴近用户。

光子超材料表现出新物质态特征

英国南安普顿大学研究人员在最新一期《自然?物理学》上发表论文称，经典的超材料纳米结构可驱动到一种状态，表现出与连续“时间晶体”相同的关键特征。研究人员之一尼古拉?哲鲁德夫解释说，光子超材料，即一种用等离子体纳米粒子装饰的纳米线阵列，可通过粒子之间的光诱导相互作用驱动纳米线的相干振荡状态。当达到光照阈值时，这些振荡就会自发出现。这种行为构成了一个连续的时间晶体。

我国研究团队发现玻璃材料性能调控“基本参数”

从中国科学院宁波材料技术与工程研究所获悉，该所非晶合金磁电功能特性研究团队探测到了玻璃态材料的弛豫运动基本单元――弛豫子，即在退火工艺中调控玻璃材料性能的“基本参数”，这对理解玻璃态本质、改善玻璃性能具有重要意义。研究成果发表在国际学术期刊《美国国家科学院院刊》上。

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对话金山办公CEO章庆元：大模型带来的交互革命，会重新定义软件

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文章转载来源：AI梦工厂

文 | 张鹏

编辑 | 黎诗韵

原文标题丨对话金山办公 CEO 章庆元：依托大模型，重写 WPS 的使命

来源丨极客公园

一家 SaaS 软件公司，正处在大模型范式革命的前沿，包括它在内的软件公司最终都有被大模型替代的可能。而它抬头一看，自己追赶了数十年的对手微软，正猛然成为大模型时代的最大「赢家」。后者用 100 亿美元投资了 OpenAI，并用大模型技术重塑了软件和云。接下来该怎么办？这就是金山办公要面临的现实。

作为一家 35 年历史的办公软件公司，金山办公走过个人电脑时代、PC 和移动互联网时代、云和协作时代。其旗下 WPS 是国内最接近微软 Office 的产品，至今仍每个月服务近 6 亿用户设备。而面对刚刚涌现的大模型时代，它的转身依旧迅捷、果断。今年初，金山办公决定彻底调转公司船头，转型 AI，凡是跟 AI 无关的业务都要砍掉。

它也率先拿到了成果。4 月，它推出「WPS AI」，这是国内协同办公赛道首个类 ChatGPT 式应用。

我对这家公司的处境与思考非常好奇，作为一家 SaaS 软件公司，它如何看待自己在大模型时代的命运？如何看待自己跟微软三十几年胶着的竞争？以及作为一家资历如此久的公司、它如何在组织上能这么快地完成 AI 转型？不久前，我跟金山办公 CEO 章庆元有了一次访谈。

章庆元 2000 年加入金山软件，或许正是程序员出身，他更敏锐地意识到了这次技术革命会带来的深远影响、并迫切想抓住它。「当我看到 AI 自己能写程序的时候，我知道这个世界完全变了。」他说。而更重要的是，过去金山办公紧跟每波技术浪潮的基因，才让它有这么久的生命力、这么快的反应动作。

有趣的是，当行业都在用「军备竞赛」的姿态去做大模型，金山办公却避开了这种「热闹」。它选择跟大模型公司合作，先专注自身业务、做好应用层。

而关于 SaaS 软件的命运，章庆元说，大模型将彻底颠覆其用户交互，简而言之，软件不再「难用」；关于竞争，他说大模型有望「统御」所有软件公司，大家的出路是更好地理解大模型、提供更好的产品、并为 AI 提供更好的接口；关于组织力，他说在大模型时代，哪家公司能率先改变自己的组织架构和思维方式，谁就能先活下来、甚至胜出。

金山办公的故事，无论是对 SaaS 软件行业、还是对于想拥抱大模型时代的创业公司来说，都是有启发的。

35 年过去，技术浪潮更迭、时代斗转星移，金山办公依旧面对着强大的微软、依旧希望跻身下一个热气腾腾的时代。

以下是与金山办公 CEO 章庆元的对话：

大模型带来的交互革命，会重新定义软件

张鹏：感觉金山办公这次面对 AI 浪潮响应的速度非常快，这么迅速推出 WPS AI，你们内部的决策过程是怎样的？

章庆元：金山办公过去几年一直在做 AI，只不过是用传统的小模型在做。我们几年前就定下了五个词的产品战略，「多屏、云、内容、AI 和协作」。不过去年接近年底的时候，我们得出一个结论，AI 的路已经走到尽头了，没啥好搞的。因为技术也就这样子，AI 一点也不「聪明」。

然后，特别戏剧化的事情发生了。我们刚做完这个总结，GPT3.5 出现了。我们才知道它的能力有多么强大。当一个 AI 自己能写程序的时候，这个世界完全变了，一个新的时代已经到来。我们感觉，这将比金山办公历史上经历的所有技术变革都更猛烈、更有颠覆性。作为软件公司，我们必须积极拥抱，否则一定会被淘汰掉。

张鹏：具体来说，你觉得大模型的范式革命到底会怎么颠覆整个软件行业？

章庆元：首先，它会给用户交互带来革命性、颠覆性的变化。过去，软件行业常说「二八理论」，80% 的人只用了 20% 的功能。因为办公软件很复杂，用户需要努力学习才能使用它。

但今天，大模型有思维链 CoT（Chain-of-Throught，用于逻辑思考）的能力、Codex（编程语言预训练模型，可以帮程序员生成代码）的能力。它可以把用户的一句话，直接变成代码的调用、再满足需求。这导致用户交互完全变了。

张鹏：可不可以理解说，过去软件的底层功能很强大，但怎么跟用户交互是很大的问题。而今天，我们不需要去做用户交互了，因为 AI 可以直接理解用户需求，并调用功能、解决问题？

章庆元：对，比如当你要分析华南区某一个商品的销售排名情况，你不用再去学习数据透视表，而是直接跟机器说需求，它就会自动帮你调用工具、展示结果。未来，UI（User Interface，用户交互）这个词甚至就没有了。

我们不再需要研究界面怎么布置、某些点线怎么摆放。我们只需要管好产品的底层功能、并将这些功能的 API（应用程序编程接口）做好，让 AI 能通过 API 调用它们、就能满足用户的各种需求。

包括我们公司过去做文档扫描、图像识别，一直都是用传统的 AI 方法来在做，很辛苦。但今天你会发现，这个技术可以用多模态（指文本、图像、视频、音频等不同模态数据融合的技术，是大模型的核心技术之一）重写一遍。

张鹏：对软件公司来说，为什么交互的变化会带来产业的革命性变化？

章庆元：比如未来，我觉得 Photoshop (Adobe 旗下的图像处理软件）理论上可以切入「美图秀秀」这类工具的市场。

今天，Photoshop 的功能虽然比 C 端那些美图工具强大得多，但它输在用户交互上，很多用户不会用。但到了 AI 时代，当用户交互的成本降为 0，Photoshop 的强大功能就会成为绝对优势，毕竟它能处理比美图秀秀复杂得多得多的场景，这对原有的产业格局当然就有可能产生影响。

张鹏：我看你们一直想做简化用户交互这件事，但可能用过去的 AI 技术很难实现？

章庆元：对，我们之前就说过，办公软件不是给正常人用的，太难用了。用户应该尽可能少地去学习功能，这是我们一直在做的努力。不过之前的技术不 ready，这次我们终于可以做到了。

我们马上会上一个（WPS）新版本，第一件事就是在用户界面上尽量地做减法。过去的按钮实在是太多、太复杂了，我们要把它简化简化再简化。人要被完全地解放出来了。

这些新的范式很令人兴奋，我打个比方，今天有点像十年前移动互联网刚开始的时候，大家都在做汤姆猫这种简单应用的时代。

但其实，它（这波 AI 浪潮）对软件行业的改变，不仅是文字内容的生成和改写、或者加个 Copilot（个人助理）这么简单。未来，它会颠覆软件行业的方方面面。在这个前提下，我们自己也是越想越兴奋，过去做的很多事情都太无聊了。

文档的未来：从提供工具到帮人类「涌现思想」

张鹏：刚才说到用户交互的变化，我好奇这会在文档这个产品上有什么表现？过去我们写文章总是开一个空白的文档，但往往脑子也是一片空白，就盯着那一个光标开始写，其实挺痛苦的。

章庆元：我也是这样。我们总感觉办公很痛苦、不是什么愉快的事，都想早点把办公软件关掉。相当于每个人我给你一张白纸，纸很好、笔很好，但是不是每个人都写得出好字、写得出好文章。

张鹏：所以未来用户创作文档的方式有没有发生变化？比如通过更智能的模板，甚至上来就给我一个写作引导，一步步帮我展开思路，而不是在一片白纸上创作？

章庆元：这个我们已经在做了，比如我们有稻壳这款产品。因为天下文章，很多格式都固定的。用户应该关注表达自己的内容，而不用去想着格式怎么弄、或者从一片空白开始写。

但之前那种模板是「死」的，你总觉得那些东西差点意思。我们现在发布的这玩意（WPS AI），它生成的模版是「活」的。比如你要写 OKR，它会自动帮你生成一个，你一看还是稍微能用。

张鹏：相当于给你打了一个写作基础。

章庆元：换句话说，在我们感到陌生的领域，AI 至少能够成为「比较合格的乡村启蒙老师」。它什么都略懂、又什么都不精，但它至少能给你提供一些最基本的框架、思路。你可以在这个基础上做修改和提升。

张鹏：这种「活的模板」会怎么演进？

章庆元：我认为这些 AI 生成的东西，只能帮助初级水平的人。但如果一个人天天完全使用 AI 生成的内容，他一定会被淘汰。每一篇真正的文档，应该有一个独特的思想在里面，想法要足够有价值。

但写这种高价值文档的难点是，你不知道要写什么东西、脑子里还没有涌现出创意和思想。这个核心就是要解决灵感素材的问题。以我自己为例，每年在金山董事会上的报告基本都是我自己写的。写之前，我会花一晚上时间去看各种数据，可以试想以后让 AI 更快速准确地调出相关数据，当我看完这些数据可能就有灵感了，后面就好写了。

张鹏：所以一方面是所谓「低价值创作」，比如可以用模版帮用户打个基础。另一方面是「高价值创作」，要解决用户的灵感素材问题，要帮用户「涌现思想」？

章庆元：对，我们的使命就叫「简单创作、轻松表达、实现价值的连接」，还有一句口号是「绽放智慧的力量」。核心就是希望帮助用户把自己的思想表达出来。

这其实涉及另一个跟文档息息相关的交互革命。过去，WPS 云上储存了差不多两千亿个文档，但过去，这些文档是「死」的，只是起了一个备份的作用。现在大模型突然能帮用户看懂这是什么东西了。这些文档突然有用了，变成了用户专属的真正的知识库。

比如当你要写一个东西的时候，你可以直接问你的云文档，请帮我把过去一年公司的应收款叠加现金流，做成折线图。你看完这些，可能就有创作灵感了。这些数据就能帮你涌现出「智慧」和「思想」。

张鹏：这让我想到过去的知识库本质是「connection」，用户只是通过搜索对应到文档。但今天是「from connection to solution」，你直接告诉我你要什么，我直接告诉你需要的。

章庆元：这才是真正的知识库，以前的知识库都是假的。以前我本来想做知识库，最后没做。因为当时我问产品经理这个东西有什么用？他说就是云文档加个目录，没啥区别，还是靠关键词搜索。

但今天，大模型靠的是向量搜索。比如你输入「手机」，它不是把「手机」相关的关键词展示给你，而是可以回答你关于「手机」的问题。只有你能问文档问题、它能反馈结果，这才是真正有价值的知识库。

张鹏：当我们可以基于企业真实的文档数据去做知识库，是不是可以从根本上提升企业的效能？

章庆元：这的确是非常有想象空间的事情。本身企业的数据分两种，一种是结构化数据，一种是非结构化数据。结构化数据是已经被处理过的数据，主要在财务系统、业务系统里面。而非结构化数据主要在文档里，过去它很难被理解，所以可能需要找人帮我梳理。但现在，我直接找 AI 就可以。

张鹏：你觉得文档是一个独立的东西，还是必然要融入到整个企业管理的工作流里？文档会不会往工作流走？

章庆元：其实，企业文档这么多年来一直是企业内部工作流的一部分。传统的 OA（Office Automation，协同办公系统）也一直支持 WPS 做内部流转的产品，但我们没做 OA，未来也不会做。因为这里面有很多 Know how（认知积累），我觉得我们做不了这个事情。包括微软这么多年跟我们的想法也是一样的。

张鹏：所有人都知道「AI 个人助理」是大模型时代「皇冠上的明珠」，但没有人知道这个助理会在哪里出现。但今天来看，如果文档可以涌现出思想，那它有可能会涌现出真正的「AI 个人助理」吗？

章庆元：今天我是一家公司的 CEO，我可以聚焦在我自己想表达的观点上，很多执行的活儿有团队配合。比如财务团队帮我提供数据（灵感）、文案团队帮我写作、UI 团队帮我美化。但未来，普通用户可能只用花一点钱，也能拥有一个同样强大的团队。

设想一下未来，你有一个 AI 助理，它既可以帮你调数据、给你创作灵感，甚至还可以帮你写作――因为他看过你所有的文章，知道你的写作风格是什么。可能你语音跟他说下要表达的观点，它就能帮你组织文字、输出属于你的文章。最后他也能帮你美化 PPT。关键是他 24 小时待命，可靠又安全。这种体验完全是颠覆性的。

张鹏：当未来人们都直接跟机器交互的时候，我们还需要文档吗？那时候文档在人类世界中的意义是什么？

章庆元：我认为文档是不会消失的，因为它是人类思想和创意的载体。除非人类的思想和创意没有价值了，所有东西都是机器创造，文档才会消失。但那时候人类可能已经灭亡了。

张鹏：思想和创意一定要以文档的形式存在吗？有没有可能变成一堆向量？

章庆元：因为你的思想和创意最终是给人看的，所以它必须是人类能理解的形式，是文字而不是向量。除非你是向机器汇报，那一天人类就麻烦了。

但是还有一种情况，文档将会消失，就是大家都接了脑机接口。那时候人类就不用看文档了，思想和创意直接变成了向量的传输。那一天可能就是真正的 MATRIX（源自电影《黑客帝国》，指的是一个控制了现实世界的计算机人工智能系统），人类也不用努力工作了，给你一个虚拟房子，你的大脑就能获得快感。

张鹏：你怎么理解最近火爆的 Copilot 这个概念？

章庆元：所谓用户交互革命，就是用户不用去学习各种复杂的功能了、用户的数据含义都能被理解了。只有这两个都做到了，它才是真正的 Copilot。

不要低估微软 + OpenAI 对软件行业格局的巨大影响

张鹏：你怎么看微软的这一波的打法？

章庆元：我觉得微软这波太牛了。它跟 OpenAI 的这个交易（注：微软向 OpenAI 投资了 100 亿美元），应该是这两个世纪里面最成功的商业交易，没有之一。它 100 亿美元过去了以后，OpenAI 不仅给它提供额外的服务，然后又返到了 Azure（微软的云服务）上来。这个生意太好了。

未来没有 AI 能力的云就卖不动了，只卖 CDN（内容分发网络）、卖带宽，这个是没有价值的云。而目前，只有微软的云嫁接了 OpenAI 的能力。可以说，微软加 OpenAI，是未来商业世界的新一代「灯塔」。

微软还有个真正的大招，就是操作系统。操作系统是最大的流量入口，它会把很多东西集成了，未来很多简单的应用软件就直接被取代了。比如像做酒店预订的公司，未来 AI 可以直接根据用户需求，调取酒店的 API 完成预定、抽成比例还低，他们的产业位置可能就没有了。

张鹏：以前携程这样的公司，正是通过帮传统行业完成了信息化、数字化，才拥有平台的价值。那未来那些关于信息化、数字化的软件还会存在吗？软件的定义和目标是不是也变了？

章庆元：软件短期内还存在的，长期内就另当别论了。特别是 ChatGPT 有了 Plugin（插件）能力之后，就好比它不擅长算数学题，但它会用 Plugin 去调计算器来算。说白了，我们未来软件公司干的就是计算器的活。我们最终的价值，可能就是给大模型提供 action（解决方案）。比如说外卖公司，它最有价值的部分可能是给 AI 提供派送能力。

未来我们这些公司可能会变成一个个节点。比如开一个商业发布会，它可能先调 WPS 生成一个文档，然后把文档发给酒店，接着自己预定好酒店……大模型变成了真正的 MATRIX，把所有软件公司都连接了起来。

张鹏：你认为微软在中国怎么做？

章庆元：我猜，它的 Copilot 也不会完全用 OpenAI，因为成本太高了，它应该也扛不住。在中国的话，它的 Copilot 能力的后端可能需要在国内落地才可行。

张鹏：过去，中国的办公软件服务市场一直是很分散的，这是为什么？

章庆元：总的来说每家的思路都不一样。比如企业微信卖的是微信的价值、飞书卖的是字节的管理、钉钉卖的是一个巨大无比的 SaaS 平台，而金山办公一直卖的是解决方案。我们会帮客户做一个属于它自己的「飞书」，这对它来说信息是可控的。

我们一直是服务思维，你想要什么，我帮你。哪天你不想用金山办公，你的数据直接 control+A、control+C、control+V 就可以弄走了。

大家的客户群重叠度也没有那么高。钉钉可能卖给中小企业多一点，飞书卖给大型的民企多一点，我们主要卖给央国企、政府。

张鹏：未来有没有可能因为大模型通用的这个能力，变成更一统的江湖？

章庆元：这是有可能的。因为原来 SaaS 公司之所以这么多，就是因为客户需求的多样性，需要定制化开发来满足。举个例子，WPS 以前有个功能「删除文字空白段」，但这种功能不用再开发了，ChatGPT 可以解决。所以当大模型能解决原来 SaaS 定制化的问题，SaaS 公司就会慢慢变得同质化。

张鹏：那未来 SaaS 公司还拥有的独特价值是什么？

章庆元：我觉得它们的竞争力主要还是，它们对大模型的理解，它们的产品底层是否健壮、性能是否足够好，它们的 API 是否足够开放、是否能为大模型做一些优化。我觉得最主要是去理解用户的需求，把工作流设计出来，AI 是不会去做这件事情的。

以 BI（商业智能）系统为例，再过一年这些 SaaS 公司主打的卖点应该就是，谁家的 AI 能力最强。比如当用户讲出需求之后，它可以帮用户分析各种数据，直接给出答案。这才是真正的 BI，没有 AI 的都是假 BI。

张鹏：你一直提到要做好 API 做好，这主要考验什么？

章庆元：这个需要积累，主要是体力活，没有什么特别好的诀窍。

我比较幸运的是，因为这么多年的竞争对手一直是微软，所以我们一直在跟微软看齐。微软做所有的产品都是先做 API、再做 UI，所以它的 API 非常强大。WPS 之前提出的对微软的「三大兼容」，除了 UI 兼容、文件格式兼容，更重要的就是 API 兼容。我们的 API 接口跟微软一模一样，非常强大。这也变成我们的重要优势。

最近，我也把稳定金山办公的 API 架构定为公司的核心战略。因为只有 API 的架构稳定了，我们合作公司的大模型才能够调用它、用来满足用户的具体需求。

张鹏：大家都在探讨微软这波这么牛、可能要「一统天下」，金山办公怎么应对？

章庆元：包括这次发年报，我出去路演讲了 38 场，大家都在问我关于 AI 的问题。核心是两点。一是金山怎么跟微软竞争，二是怎么看国内在线文档在 AI 加持后的竞争格局。我的回答是，我们的竞争实力很强，因为我们的 API 能力和云都已经很成熟了。

张鹏：某种程度上有一个超级强大的对手对你们来说也是一种好事，亦敌亦友亦师。

章庆元：我是 2000 年来金山的，那时候微软也正是巅峰期。当时我们金山整个模式全部是学微软的，看《微软的秘密》那些书、也挖了很多微软的人，从微软身上学到了很多。只是后来在互联网时代，我们显得稍微落后一点，产品看着也不那么性感。但今天这个 AI 时代，可能又让我们有了新的机会，继续跟微软看齐、产品也可以变得性感起来。

看到方向很兴奋，但做起变革就要准备面对痛苦

张鹏：你们具体什么时候开始投入 WPS AI 的研发？

章庆元：大概是春节后。金山文档是我们整个公司的「先遣队」，我把很多团队的人都分配到那里去学习。我们测了国内外所有的大模型，包括第一批拿到了谷歌大模型的内测。我们看着这些大模型的能力，细思极恐、越想越可怕，太强大了。所以赶紧投入了研发。

张鹏：你怎么组织的这个金山文档「先遣队」？

章庆元：第一，在线文档做起来快、更新也快，相对传统的 Office 更简单，所以我们先拿出来做。第二，我们那支团队是的 AI 忠实的「信徒」，他们一伙人扎进去，越扎越深。他们会不停地告诉我，我们可以这样做，可以那样做。

张鹏：为什么你们没有急着一上来就自己做大模型？

章庆元：今天我自己做大模型纯粹浪费时间。因为未来在中国，BATB（百度、阿里、腾讯、字节）这四个通用的大模型一定是最好的。而且现在去做也会限制我自身核心业务的发展。

我的核心竞争力还在 Office 本身。所以我一定要跟进最好的大模型，谁好我就用谁。我就做大模型的应用者。

张鹏：你怎么评价目前已有的大模型？

章庆元：现在只有两种大模型，一个叫 ChatGPT，一个叫其他。因为大模型最重要的是 COT 的能力、Codex 能力，除了 ChatGPT 之外，其他家这块的表现差距比较大。我对中国的大模型有信心，因为我们对新技术的开放程度其实是更高的。

张鹏：今天的创业者有两种思路，一种像你一样就做大模型的应用，另一种是也必须要干大模型，不想把命握在巨头的手里。从你的角度，你很快就明确了是前者。

章庆元：首先，我是要做大模型的应用。但其次，我未来也一定要解决大模型自主可控的问题。因为如果想用单一的大模型解决所有问题，成本会很高。而且我们有自己的定制化需求，所以我们必须得有自己的优化模型。

但今天，我自己做的成本会非常高，还不如别人帮我们做。所以我们就找国内大模型创业公司这样的合作伙伴，满足我们定制化的需求。

张鹏：现在主要是投入产出比打不平。

章庆元：对，现在成本太贵了。用户的一句 【【微信】】（提示词），看起来就 10 个 token（字节），但为了让大模型回答更准确，我们还要加一大堆的 【【微信】】 进去，就变成了 100 个 token。一个月得多少钱？现在根本不想算。但我相信很快，这个成本一定会降下来。

张鹏：现在 AI 团队都做什么？

章庆元：我们 AI 团队现在主要在干两件事情。第一，积极学习各大模型。第二，自己做个「分诊台」小模型，比如根据用户的场景、需求，给它匹配最适合的大模型，从而实现分流。这个还算简单，基本上有七八十亿参数、刚刚开始「涌现」的模型就够了。

他们的使命就是，提供外面封装好的模型、提供基础设施，让公司其他团队基于 API 的开发变得更容易。

张鹏：其他团队怎么跟 AI 团队嫁接在一起？

章庆元：一开始是我逼着其他的团队转（AI），OKR 全部都要改。在内部来说，新版的所有的产品就是 AI Native（AI 驱动），如果不是 AI Native 的产品，应该一年内我准备都把它关了，没什么价值，不投入了。

后来发现其实团队对于这次大模型的出现都是异常兴奋的，整个产研团队很久没有这么兴奋，都带着极高热情自我驱动地学习和投入。

张鹏：这么坚决。你的 OKR 是怎么改的？

章庆元：我们 OKR 原本是去年底定的，但今年一季度全部改了。核心就是怎么把 AI 应用到各个团队的业务里。我们最近成立了一个产品小组，以后内部做什么产品都要先审核，不要再做一些传统的（产品）了，那就是浪费钱。多想想 AI 怎么做。

张鹏：创始人或者 CEO 往往方向感很强，但传导到整个公司需要时间、过程也很痛苦。这可能是未来整个 AI 时代创业公司最大的挑战。

章庆元：在 AI Native 时代，谁率先改变了公司的架构和公司思维的方式，谁就能活下来、谁就能胜出。

我自己是程序员出身的。我很多年