AI新赛道：蒸馏行业的力量

最近一段时间，关于“蒸馏”的讨论和新闻不断出现，甚至有人调侃未来会不会也轮到“大家被蒸馏”。但如果把目光放到真正的前线，今年AI行业的关键走向其实是——蒸馏行业。

一个很典型的例子，是Anthropic对AI圈里长期被认为领先的openai所发起的挑战。这里的差距并不来自“谁更聪明”或“谁用了更新的算法”，而在于它更准确地解决了行业正在付费的需求。

在当前AI大模型最核心的B端赛道——代码生成领域，Anthropic的Claude已经拿下全球42%的市场份额，而OpenAI为21%。OpenAI的长处主要集中在C端：以ChatGPT为代表的应用是当前AI赛道的头部产品，周活用户已经超过9亿，这也解释了它长期被视为行业标杆的原因。但现实是，C端商业化并不稳，ChatGPT里98%以上是免费用户，大量消耗算力却难以带来匹配的收入。

OpenAI显然也看到了这点，所以在今年2月，他们开始在ChatGPT里引入广告。

毫无疑问，这样的调整引发了争议。因为不少人担心：ChatGPT原本更像信息助手，如果加入广告，是否会让输出结果被商业化目标“牵着走”？从定位来看，这种模式和AI助手的核心原则存在冲突。相对而言，B端的逻辑更直白：只要业务能力够强，直接按token收费即可。

概括一下：当下AI行业拼的，已不再是“谁更聪明”，而是“谁更能解决、谁更稳定”。

你的产品能写作、能画图，甚至能生成很炫的内容，但如果用户体验到手就结束，也不一定有人愿意持续付费。

真正让用户愿意买单的，是在清晰、可验证的场景里，你是否能踏实地把问题解决掉——比如协助检查代码、提升工作效率。只要你在行业层面做到了这一点，用户自然会认可并愿意投入。

同样，如果你能让AI把原本繁琐的流程拆解并自动化，那么企业往往就会愿意为这种确定性支付更高的成本。这也正是“蒸馏行业”的含义。

比如4月22日，金山办公在武汉举办新品发布会，两款新品WPS 365轻舟AI以及WPS多维表格先后登场。

其中，WPS 365轻舟AI是协同办公行业首个私有化AI办公解决方案，面向组织级用户提供安全可控、部署轻量、效果可控的私有化AI服务。

它最突出的地方在于，围绕组织在落地过程中遇到的关键痛点做了针对性处理：例如组织数据不出域、通用AI不懂业务等。同时，作为组织级私有化AI底座，它把“零改造”的优势进一步放大。WPS 365轻舟AI研发负责人黄伟杰表示：“同等功能下，传统私有化AI方案可能需要10台服务器、8张高端显卡才能完成POC验证，而轻舟AI只要1台普通CPU服务器即可完成验证，资源占用减少超95%。”这也显著降低了企业推进AI的门槛。目前，WPS 365轻舟AI已覆盖数十家大型客户，包括工商银行、华为、华润、vivo、上海机场、美的等。

WPS多维表格同样围绕组织协作的特点进行了深度优化。依托分布式算力框架与动态计算链，它能够支持万人级同时协作，例如万人级填报、校园打卡、政企数据汇总等场景，做到无卡顿、不锁表。

为什么WPS能赢得这么多企业用户？核心原因在于它对AI的理解路径发生了变化：从“功能AI”走向“基建AI”。

并不是简单增加一堆功能让用户“多用几项”，而是做减法：把系统变得更顺、更易用，让各家公司更方便地拿来后进行自己的改造与落地。它提供的更像是水电煤式的数据底座。

例如，牡丹江国资委利用WPS多维表格的数据链接能力，让数据汇总从原本的三天压缩到2小时：把原先分散、滞后的人工汇总方式，升级成动态监管模式，并在在人事审查、合规审计、考勤监测等场景中实现高效的穿透式管理。呼和浩特第一人民医院则把多维表格与智能表单结合起来，用在院内值班排班、信息协同等日常工作上，替代传统纸质台账和人工统计流程：排版效率提升60%的同时，也显著降低了行政沟通与重复操作成本。吉林财经大学同样通过WPS多维表格的高并发承载能力，实现万人级学生宿舍打卡管理，并让AI自动生成考勤分析报告，把数据采集、统计、分析全流程搬到线上，整体提效提升80%，让校园管理从人工统计转向智能协同。

过去大家谈AI时，常常会先聊模型有多少、功能有多少。但在真实使用里，用户的感受却更像是：“听得懂指令，却干不了活”。

尤其在表格场景里，AI的容错空间非常有限：文字写偏一小段也许还能被接受，但表格算错一笔账，代价往往不可逆。

因此对企业而言，宁愿功能少一点，也要确保专业的数据表格能力足够稳定、足够可靠。

一旦关注稳定性，系统的简洁程度以及是否支持定制需求，就会自然浮出水面。

因为在一线业务里，一个非常常见的情况是：系统太复杂，一线业务人员“不会用”。当然，你也可以说这是人员能力不足的问题；但对于真正面向企业的产品来说，是否足够简单、是否只需要简单培训就能掌握，本身就属于解决方案的一部分。

WPS多维表格的关键就在于它遵循基建AI的思路：把制造、政务、医疗、教育等垂直行业的经验沉淀成模板、插件和连接器，让业务人员像搭积木一样自主搭建并持续迭代业务系统，从而把通用大模型真正变成组织里的业务专属助手。用户不需要花太多时间研究系统；反过来，系统往往就嵌在你的日常流程里做优化，所以一线从业者更容易学会并用起来。

这一点，WPS对比当年的office就是典型案例——它把许多复杂能力处理得更“接地气”，让普通人也能快速使用。

这就是蒸馏行业。

总结来看，对于当下百花齐放的AI产业，更关键的或许已经不在“堆更多”，而在于把关键闭环走通，做出可落地的减法。

。当AI能直接处理万人级协作产生的数据洪流，它就不再只是工具，而会更像一套AI办公的数据底座。

所以WPS在AI大战中并不高调，却能一路低姿态拿下大量企业用户。

接下来的AI行业大战，可能也不会再只看谁能推出一堆花样繁多的功能，而是谁能更早、更稳定地交付真正能解决目标需求的能力。