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[数码讨论]大厂 AI 的“包身工困境” [复制链接]

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— 本帖被 兵马大元帅 执行加亮操作(2026-06-15) —

文 | 智械岛,作者 | 沈怀铮

一个朴素的问题:AI到底为谁服务?

七万多字离职长文《置身钉内》,从阿里内网流传至外部被广泛阅读;腾讯云AI产业应用大会上,腾讯云负责人汤道生问腾讯AI负责人姚顺雨“腾讯AI是不是慢了?”,结果被反问“感觉应该是我问你的问题”。

前者代表大厂里那些沉默的大多数,后者被知名媒体人阑夕锐评“高手过招,重剑无锋,几秒钟的功夫,两人内心已经互撕了千百次”。

AI为谁服务,并不是技术问题,是产品伦理问题。

钉钉从出生那天起就带着结构性撕裂,付钱的是老板,要的是管控;干活的是员工,要的是自主和减负。

一个AI产品卡在这两者之间,结果就是反复横跳:今天帮员工自动汇总消息,明天帮老板生成考核报表;今天说要事找人,明天变成事压人。

AI主动推送待办、会议、提醒,表面上是提高效率,本质上是在重新分配注意力压力和权责关系。你说是帮员工减负,员工感受到的是变本加厉的被监控。

钉钉没想清楚这个矛盾,腾讯也没有。腾讯会议、企业微信,都是夹在付费方和使用者之间。

AI介入只会把这种张力放大,不会消解。

大厂的底层代码是KPI,AI项目刚好与与底层代码冲突。KPI已经把AI项目跑成了外卖骑手。

《置身钉内》有个说法是“每日一包”,每天出一个可交付版本。听起来是不是很敏捷?实际上,在这种节奏下团队只能优先堆表面功能,底层基建长期没人敢动。

因为动底层意味着三天不出活,三天不出活包就断了。一个AI项目被跑成了配送时效考核,结果就是功能越叠越多,体验越来越烂,技术债滚雪球。

到最后所有人都在疲于奔命地敷面膜,没人有精力治脸上的痘。

阿里文化的“此时此刻,非我莫属”,放在电商战场是英雄主义,放在AI探索里就变成了权力美学,每一个AI项目不仅要证明自己是好技术,还要证明是好战略、好生意、好政绩。

姚顺雨在腾讯的对谈谈及:能不能够保持耐心,这是AI下半场最重要的事情。在大厂的KPI绞肉机里,耐心是最贵的奢侈品。

让一个BU总裁在董事会上说“这个AI项目前两年不设KPI,纯探索”,他敢吗?他不敢,因为他的晋升通道不允许。所以大厂的AI项目从一开始就背着过重的证明包袱,还没学会走就被逼着跑百米冲刺。

还有一个更隐蔽的幻觉:有海量数据不等于有场景理解。姚顺雨在那场对谈里提出,大厂的竞争壁垒已经不是模型本身,而是Context,也就是真实的业务场景、产品生态和高质量的数据上下文。

钉钉ONE就是活教材。钉钉有几亿用户、每天海量的工作消息,做AI“事找人”简直是天选之子。

结果呢?算法推过来的“事”,用户觉得不是我真正需要优先处理的。为什么?因为算法只看到了消息的结构和关键词,它看不懂权力关系、人情世故和隐性优先级。

这些东西不在数据表里,在真实的人际拉扯里。腾讯有没有这个问题?当然有。姚顺雨自己说选择腾讯是因为这里有大量好问题、好产品。但好问题摆在那里,不等于你能解决它。

把模型能力转化成场景理解力,中间隔着整个组织对用户的同理心。这种同理心,恰恰是大厂最容易在规模扩张中失去的东西。你天天看DAU、看收入、看留存,会离真实的人越来越远。

所有这些问题的最后都会指向一个东西:文化惯性。

阿里是典型的强目标驱动,定一个目标,拆解KPI,层层压实,所有人往一个方向猛冲。这套打法在电商、本地生活这些成熟战场上百战百胜。

但AI是什么?AI是一个探索性、不确定性极高的事物。你定一个DAU目标,团队就会用一切手段去冲DAU,哪怕手段是伤害长期价值。

钉钉ONE的“每日一包”就是这种文化惯性的自然产物,不是某个人坏,是整个系统逼你短视。你想慢下来思考?对不起,你的绩效不允许。

反过来看腾讯,文化惯性是“产品经理驱动”“赛马机制”“慢工出细活”。这套打法养出了微信、王者荣耀。

在AI这个需要压强式投入、需要战略定力的领域,慢到底是定力还是犹豫?当年微视做不起来,不是腾讯没有资源,是整个组织对“要不要真投入”始终下不了决心。

姚顺雨来了,腾讯开始重写混元的底层,动作比过去几年都频繁,说明之前的“慢”未必是深思熟虑,有时候就是惯性。

一个想慢却慢不下去,不是战略想慢,是惯性错过了太多窗口。一个想快却快不起来,不是技术快不起来,是组织不允许你慢下来思考。

谁更难?都难,大厂在AI这件事上,卡在组织的底层逻辑上了,卡在KPI文化和探索文化有着根本冲突,卡在管理意志和用户价值会反复拉扯,卡在短期证明和长期建设的零和博弈。

钉钉ONE死了,但阿里的悟空还在继续。腾讯承认慢了,但姚顺雨说这是一个长期游戏。

谁都没赢,都在承受阵痛。但谁能先在自己组织的DNA里找到一个让AI既能短期试错、又能长期积累的平衡点,谁就能真正走出这个迷局。

否则,再强的模型、再多的算力,也只是给旧文化穿了一件新外套。

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只看该作者 沙发  发表于: 06-13
《AI到底为谁服务》全文深度梳理(文|智械岛 沈怀铮)
核心主旨
AI伦理的核心命题:AI究竟服务付费管理者,还是一线普通使用者。
阿里、腾讯两大互联网大厂推进企业AI(钉钉ONE、混元、企业微信/腾讯会议AI),却受自身底层组织文化、KPI考核体系束缚,短期业绩诉求与AI长期探索建设存在根本性冲突;海量数据、顶尖模型算力不等于真实场景理解力,组织同理心缺失,让大厂AI陷入系统阵痛。

一、两大标志性事件,撕开大厂AI内在矛盾
1. 阿里内网七万字离职长文《置身钉内》
聚焦钉钉ONE项目,曝光大厂AI项目“每日一包”高压迭代模式:强制每日交付可上线功能,团队只能堆砌表层功能,底层技术架构无力重构,技术债持续累积;全员疲于应付短期交付,无时间打磨产品体验、深挖用户真实需求。
2. 腾讯云产业大会高层对话:汤道生 VS 姚顺雨
汤道生发问“腾讯AI是不是慢了?”,姚顺雨反向反问,背后是两种路线的博弈。媒体评价两人简短对话暗藏路线分歧:
姚顺雨核心观点:AI下半场最稀缺的是耐心;大厂壁垒不再是模型参数、算力,而是真实业务场景、生态、高质量上下文(Context);组织缺少同理心,再多数据也无法读懂复杂职场人情、权责隐性逻辑。

二、企业AI天生结构性撕裂:付费方≠使用方,AI放大对立
以钉钉、企业微信、腾讯会议这类办公AI为典型:
- 付费买单:企业老板、管理层,核心诉求是管控、考核、数据监控、提效压榨人力;
- 实际使用者:基层员工,诉求是减负、减少打扰、保留工作自主空间。

AI功能持续在两者之间反复横跳:
- 站员工侧:自动汇总消息、简化重复工作;
- 站管理者侧:自动生成考核报表、全域消息待办推送、全天候追踪工作进度。

表层是效率工具,本质重新分配注意力压力、职场权责。
AI推送海量待办、会议提醒、任务追踪,平台宣称“减负”,员工实际感受是全天候监控、工作边界消失,矛盾被AI无限放大,而非化解。

典型反面案例:钉钉ONE“事找人”
钉钉坐拥数亿职场用户、海量工作对话数据,理论上完美适配智能优先级推荐。
落地却严重脱离真实职场:算法仅识别文字关键词、消息结构,读不懂职场权力层级、人情世故、隐性工作轻重排序。系统推送的优先事项,和员工现实工作优先级完全脱节。
根源:平台只盯着DAU、消息量等表层数据,脱离真实人的职场处境,组织层面缺失对基层用户的同理心。

三、阿里:强KPI冲锋文化,AI探索被迫短视
阿里底层文化:强目标拆解、层层压实KPI、“此时此刻,非我莫属”攻坚思维。这套模式在电商、本地生活成熟业务所向披靡,但完全不适配AI长期探索。
1. AI项目背负沉重“证明包袱”
AI具备极高不确定性、长周期投入特性,但BU负责人、团队晋升绑定短期业绩,不敢向董事会申请“前两年零KPI、纯技术探索”。AI项目刚起步就要冲数据、冲营收、冲战略政绩,没学会走就要冲刺百米。
2. “每日一包”高压迭代的恶果
为完成每日交付指标,团队只做浅层可视化功能,不敢触碰底层架构重构(底层改造会短期无产出,直接影响绩效)。功能越堆越多,底层技术债滚雪球,产品体验持续恶化,全员疲于应付短期交付,无深耕空间。
3. 现状:钉钉ONE项目折戟,但阿里悟空大模型仍在持续投入,整个业务线持续承受组织文化带来的阵痛。

四、腾讯:产品赛马慢工文化,AI赛道犹豫滞后
腾讯传统基因:产品经理主导、赛马机制、慢打磨,孵化出微信、王者荣耀等现象级产品。但这套“慢惯性”在AI需要高强度持续投入的赛道变成短板。
1. 过往慢不是深思熟虑,是组织犹豫
早年微视落败已是前车之鉴;混元大模型前几年迭代节奏缓慢,并非战略定力,而是全组织无法下定决心集中资源压强投入AI赛道。
2. 姚顺雨入局后的改变
重新底层重写混元大模型,迭代节奏大幅提速,直面“腾讯AI进度偏慢”的行业质疑。
3. 核心两难:想快速追赶AI行业窗口,但固有慢节奏组织惯性拖慢推进速度。

五、两大大厂共同的底层困境(无解的系统矛盾)
1. KPI短期考核 VS AI长期探索,零和博弈
短期数据、营收、留存是管理层晋升核心标尺;AI底层基建、场景深度理解、长期生态沉淀,短期看不到数据收益。组织天然倾向牺牲长期价值换取短期漂亮指标。
2. 管控诉求 VS 员工用户价值持续拉扯
办公AI天然夹在老板管控需求与员工减负需求中间,任何AI功能都会偏向一方,无法同时满足两者,张力只会随AI能力变强持续放大。
3. 海量数据 ≠ 场景理解力
单纯消息、工单、会议数据只是冰冷文本;职场隐性规则、人情、权责、隐性优先级无法被数据收录。想要读懂真实业务,需要组织贴近一线用户的同理心,而规模化大厂极易脱离真实使用者。
4. 旧组织文化束缚新技术
再顶尖的大模型、充足算力,只是给阿里强冲锋KPI文化、腾讯慢赛马惯性套上一层AI新外壳,组织底层逻辑不变,AI的迷局就无法真正解开。

六、文章最终结论
1. 阿里想慢下来深耕AI,但KPI绩效体系推着团队不停冲刺,无法沉淀长期能力;
2. 腾讯想要快速追赶AI行业节奏,但固有保守慢节奏组织惯性拖慢战略落地;
3. 两家大厂均未走出阵痛,没有真正找到最优解;
4. 破局关键:在企业组织底层找到平衡点,一套兼容短期试错迭代 + 长期技术/场景积累的全新机制;
5. 若组织DNA不改变,算力、模型、数据全部只是表层工具,AI永远无法真正服务于人,只会服务短期业绩与管控需求。
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大厂AI的“包身工困境”
大厂AI领域的“包身工困境”是指AI产品在设计和应用过程中,由于大厂的KPI文化和探索需求的根本冲突,导致AI项目被跑成了配送时效考核,结果就是功能越叠越多,体验越来越烂,技术债滚雪球。同时,AI技术的进步也引发了对就业市场的担忧,一些工作岗位可能被AI取代,导致员工面临失业的风险。

AI产品的设计困境
AI产品在大厂中往往面临KPI文化的压力,这导致AI项目从一开始就背着过重的证明包袱,还没学会走就被逼着跑百米冲刺。《置身钉内》有个说法是“每日一包”,每天出一个可交付版本。听起来是不是很敏捷?实际上,在这种节奏下团队只能优先堆表面功能,底层基建长期没人敢动。因为动底层意味着三天不出活,三天不出活包就断了。

AI技术的就业冲击
AI技术的进步也引发了对就业市场的担忧。一些工作岗位可能被AI取代,导致员工面临失业的风险。例如,程序员可能会沦为“代码包身工”,他们的工作就是清理那些由AI、或者由热衷于用AI的同事/老板,快速量产出来的、看似专业实则漏洞百出的代码垃圾。

AI技术的积极影响
尽管AI技术带来了这些困境和挑战,但它也为我们的生活带来了许多积极的影响。例如,AI可以提高工作效率,帮助我们快速完成一些重复性的工作。此外,AI还可以帮助我们解决一些复杂的问题,如大数据分析、疾病诊断等。

总的来说,AI技术的发展带来了机遇和挑战并存的局面。我们需要正视这些问题,并寻找解决方案,以确保AI技术的发展能够更好地服务于社会和人类。
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