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月耗萬億Token:金山辦公為什麼不自己訓練大模型

2026年7月28日 12:19
月耗萬億Token:金山辦公為什麼不自己訓練大模型

重點摘要

月耗萬億Token:金山辦公為什麼不自己訓練大模型AGI-Signal2026.07.28 12:18 · 來自江蘇全文3820字00:00 / 11:31面向個人用戶的專業AI助理靈犀,不綁WPS,獨立起跑。金山辦公CEO章慶元在近期舉行的2026金山辦公生產力大會上算了一筆賬:公司內部員工一個月就會消耗數萬億token,其中寫代碼佔去大半,寫文檔和處理辦公事務佔去其餘。

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金山辦公在AI領域的布局終於揭開底牌:不做基礎大模型,專注應用層,並將AI助理從WPS中獨立出來。金山辦公CEO章慶元在2026年生產力大會上透露,公司內部員工每月消耗的Token總量高達數萬億,其中寫程式碼佔去大半,其餘則用於文檔處理與辦公事務。如此高強度的模型使用,目的是為了在真實辦公場景中,理解用戶到底需要什麼。這也解釋了金山辦公在AI時代的關鍵選擇:不投入基礎大模型訓練,把資源全部押注在應用層。為什麼放著大模型這塊「顯學」不做?

章慶元指出,大模型的SOTA幾乎每週都在變,誰領先的格局頻繁更動;而金山辦公內部已經從主要依賴國外模型,大量切換到DeepSeek、豆包、千問等國產模型,應用體驗並沒有明顯落差。在他看來,模型越來越像雲端服務,選擇標準不再只是「誰最聰明」,而是性價比、穩定性與可獲得性。當模型逐漸變成基礎設施,應用公司的差異就不再來自於調用了哪個模型,而是來自於能給模型提供多少有效資訊。這個判斷衍生出一個更核心的論點:模型不稀缺,稀缺的是上下文。大模型每次調用都像重新開始,軟體能不能把用戶正在做什麼、已經有哪些資料、最終要交付什麼,一併提供給模型,這才是真正有價值的事。

辦公軟體每天沉澱的文件、表格、協作關係、審批流程與歷史任務,正是這類上下文的來源。模型愈趨平價,誰能掌握用戶的上下文與數據,誰就愈有機會掌握應用層的主動權。基於這樣的思考,金山辦公理解的「應用」不是在WPS放一個AI按鈕那麼簡單。如果AI只是文檔編輯器裡的輔助功能,它服務的依然是舊的辦公流程;但AI要從用戶目標出發,主動組織資料、調用工具並完成交付,就需要一個不同於傳統文檔入口的新產品形態。這就是靈犀專業版必須獨立存在的原因。這款產品在WAIC 2026期間正式推出,定位不再是WPS的內嵌功能,而是面向個人用戶的專業AI助理,甚至其域名是lingxi而非lingxi.wps.

cn,象徵它將獨立經營。金山辦公助理總裁、靈犀專業版負責人田然認為,在技術巨變面前,上一個時代最大的公司未必能自然走到下一個時代。WPS從「文檔」開始,用戶打開檔案再編輯;靈犀專業版從「目標」開始,首頁不是文件列表,而是專案與對話體系。交互範式不同,產品組織方式也不同。靈犀專業版將上線以「專案」為單位組織上下文的能力,用戶可在專案內調取歷史文檔、會議記錄、個人偏好與相關技能;交付結果不只是文字,而是可編輯、可審閱的原生文檔、表格與簡報。它還能將不同角色拉入同一任務,在統一上下文中推進協作,並在用戶授權後操作瀏覽器與系統,完成線上報銷等跨應用任務。

田然強調,辦公助理真正的難處不是把用戶所有歷史檔案都塞給模型,而是篩選與遺忘。用戶電腦裡可能有數年的文件,但對當前任務有價值的,往往只是最近、最核心、最相關的少數資料。靈犀要做的,是把這些資訊整理成模型能用的上下文,而不是簡單地做檔案搜尋。獨立也意味著它必須從零建立認知與信任,不能直接繼承WPS的用戶心智。田然團隊目前的策略是「不追MAU,追付費用戶留存率」,在同類產品大規模投放的背景下,這意味著短期數據可能不夠好看。他坦言,如果只看MAU,靈犀專業版可能仍被歸類在「Others」;買量帶來的用戶留存有限,真正重要的是讓已經付費的人持續使用。C端Agent的商業化是另一個難題。

田然承認,今天如果有人說自己已經非常清楚C端Agent最終怎麼賺錢,他是不信的。短期可見的路徑是每月一兩百至兩三百元的訂閱,Token按成本或接近成本提供。但如果靈犀只能做問答、潤色與簡單文檔處理,它的價格很難突破工具訂閱的天花板。只有當它能持續完成某類工作任務時,定價邏輯才有可能從「軟體會員」轉向「人力替代」。往更遠看,田然認為AI助理可能朝數字員工方向發展,未來企業或許不只在人力平台上找人,也可能在AI招聘平台上「僱用」AI員工:有履歷、有試用期、有KPI、也有解僱邏輯。一個專業AI助理每月的價值,可能不再是兩三百元,而是幾千甚至上萬元。

企業端則由WPS Comate負責,對應的問題是AI如何從個人提效變成組織提效。金山辦公將企業AI落地路徑概括為「三通一平、兩管」:通知識、通數據、通能力,建立統一平台,同時管好成本與安全。WPS 365增加了AIHub、DataHub、APIHub與WPS Comate等組件,試圖把企業內部的文檔、會議、業務數據、系統介面與員工經驗統一接入AI工作流程。WPS Comate的核心不只是提供一個企業版AI對話框,而是把分散在各部門的經驗沉澱成可重複使用的技能、專家與應用。金山辦公透露,WPS 365發布前已有超過450家試點客戶,涵蓋機場、金融、製造等行業。

其中,某機場客戶不到一個月便沉澱出12種業務場景;在農商行場景中,一線業務人員快速搭建了4個Agent場景,用於信貸統計與數據分析等臨時性任務。金山辦公在AI時代的選擇,可以濃縮為三句話:不造發動機,只做整車;不綁WPS,獨立起跑;不追日活,賭AI對工作方式的重塑。這背後是金山辦公38年累積的辦公場景理解:知道用戶為什麼要做表格、怎麼校驗數據、為什麼被老闆批評、以及什麼樣的交付才算真正完成工作。這種場景理解也在實際驗證中獲得肯定。國際表格問答基準TableBench近日更新榜單,金山辦公旗下WPS AI以72.

54分登頂方法榜,全球第一;而該榜單大語言模型榜中排名第一的OpenAI o4-mini-high得分為61.69分,低於WPS AI。這說明在專業辦公場景裡,基礎模型能力只是起點,任務規劃、工具調用、程式碼執行、結果校驗與場景工程化能力同樣重要。金山辦公同時擁有B端與C端辦公場景,若能讓C端使用反饋反哺B端產品設計,B端複雜場景的需求理解也能提升C端助理的專業能力,形成應用層的數據飛輪。基礎模型廠商做應用的門檻正在降低,但用戶上下文與辦公數據不是一天能建成的。在模型廠商親自下場之前,把這個數據飛輪真正轉起來,可能就是金山辦公最重要的壁壘。

場景理解本身到底值多少錢,將決定這家老牌辦公軟體公司能否在AI時代站穩腳跟。

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