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最近各大互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)都在大規(guī)模地布局AI市場，無論是微軟、亞馬遜、谷歌，還是國內(nèi)的阿里、百度，特別是最近WPS發(fā)布了WPS AI，很多人都在問AI將如何變革辦公軟件市場？

一、WPS發(fā)布大模型應(yīng)用？

據(jù)揚(yáng)子晚報(bào)的報(bào)道，金山辦公正式發(fā)布了具備大語言模型能力的生成式人工智能應(yīng)用，暫定代號“WPS AI”，據(jù)其介紹，這也是國內(nèi)協(xié)同辦公賽道首個(gè)類ChatGPT式應(yīng)用，今后還將持續(xù)向AIGC、閱讀理解和問答、人機(jī)交互三個(gè)方向深耕?！癢PS AI”的第一站，搭載在金山辦公新一代在線內(nèi)容協(xié)作編輯工具——輕文檔（airPage）上，未來將以用戶體驗(yàn)為優(yōu)先級，逐步放開公測，嵌入金山辦公全線產(chǎn)品。

(資料圖)

輕文檔本身以專業(yè)的編輯能力、豐富的插入功能與清爽的使用界面為亮點(diǎn)。接入“WPS AI”后，AI生成的內(nèi)容可以直接嵌入到文檔正文，并能按照當(dāng)前文檔所能支持的格式進(jìn)行實(shí)時(shí)渲染，同時(shí)也支持多輪對話，通過多次、連續(xù)自然語言的輸入控制內(nèi)容的生成，進(jìn)一步提高創(chuàng)作效率。

“WPS AI”提供的起草、改寫、總結(jié)、潤色、翻譯、續(xù)寫等功能，覆蓋了用戶大部分使用場景，例如針對用戶輸入的文字需求，將會幫助用戶生成工作總結(jié)、廣告文案、社媒推文、文章大綱、招聘文案、待辦事項(xiàng)、創(chuàng)意故事、旅行游記等。

二、AI將如何變革辦公軟件市場？

隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，AI逐漸滲透到各個(gè)領(lǐng)域中。在辦公軟件市場中，AI技術(shù)也開始發(fā)揮越來越重要的作用。金山辦公發(fā)布“WPS AI”，釘釘發(fā)布“釘釘斜杠”，正是在這一背景下推出的一項(xiàng)重要舉措。

所以，在當(dāng)前的情況下，隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，國內(nèi)的金山辦公，釘釘，國外的微軟，Notion這類企業(yè)逐漸將AI技術(shù)應(yīng)用到了自己的產(chǎn)品中，推出了一系列具有AI功能的辦公軟件，其實(shí)也是很正常的，也是符合市場的發(fā)展方向的。

從長期市場的發(fā)展來說，辦公+生成式AI的邏輯肯定是市場的發(fā)展方向，這個(gè)方向已經(jīng)被微軟的office業(yè)務(wù)發(fā)展邏輯所明確了。

第一，對微軟國內(nèi)最大的競爭對手金山辦公來說，目前WPS AI接入的是輕文檔，后面還有系列的發(fā)布，這意味著金山辦公正在不斷拓展自己的產(chǎn)品線，將AI技術(shù)應(yīng)用到更多的產(chǎn)品中，這將進(jìn)一步提升WPS在辦公軟件市場中的競爭力，這個(gè)過程中，釘釘、飛書，騰訊文檔、印象筆記這些企業(yè)也在不斷發(fā)力，也將推動整個(gè)辦公軟件市場的發(fā)展。

第二，WPS AI在輕文檔產(chǎn)品里采用的是Minimax ，釘釘接入的是阿里云通義千問，這代表國產(chǎn)大模型體系在辦公市場的一次布局。

第三，當(dāng)前大模型辦公賽道可以說是一次競速賽，金山辦公、釘釘這類的企業(yè)正在搶奪先發(fā)位置。生成式人工智能應(yīng)用的推出，將進(jìn)一步加劇這場競爭，也將推動整個(gè)辦公軟件市場的發(fā)展。

具體來說，大模型應(yīng)用在辦公軟件市場的應(yīng)用有很多，比如自然語言處理、圖像識別、智能推薦等。這些應(yīng)用可以幫助用戶更快速、更準(zhǔn)確地完成工作，提高工作效率。例如，在文檔編輯方面，大模型應(yīng)用可以通過自然語言處理技術(shù)，幫助用戶快速完成文檔的撰寫和編輯。在數(shù)據(jù)分析方面，大模型應(yīng)用可以通過智能推薦技術(shù)，幫助用戶更好地理解和分析數(shù)據(jù)。

第四，我們從成本的角度來說，AI助手的成本問題伴隨著使用的增加會遵循經(jīng)濟(jì)學(xué)的邊際成本遞減規(guī)律，本身的成本方向肯定是越來越低的。這意味著，隨著AI技術(shù)的不斷普及和應(yīng)用，辦公軟件市場中的AI助手將會越來越普及，成本也會越來越低，這將進(jìn)一步推動大模型應(yīng)用在辦公軟件市場的發(fā)展。

其實(shí)，在使用AI助手的過程中，其所需要的算力和存儲空間是相對較小的，這也使得AI助手的成本在某種程度上得到了控制，所以，生成式AI的難點(diǎn)在于訓(xùn)練，只要前期成本能夠覆蓋，后續(xù)的使用成本還是相對可控的。