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AI办公正在形成“三足鼎立”局面

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AI办公,热闹过了吗?

图片来源|网络(如侵权请联系删除)部分AI生成

2026年春天,科技圈最热闹的话题是“养虾”。

各路极客在社交媒体上刷屏分享自己的桌面Agent使用心得,一场由OpenClaw引发的效率革命席卷而来。

大半年过去,当初群雄逐鹿的“战国时代”已经落幕。

腾讯WorkBuddy、阿里千问办公、字节豆包三家巨头几乎同步完成了组织收拢和产品整合,各自的AI办公产品被集中到单一品牌之下。

QuestMobile在2026年9月发布的《AI平台发展研究报告》中,对AI办公领域做了一个判断:办公Agent赛道“三足鼎立格局初显”。

但“三足鼎立”四个字说得轻巧,实际局面远比想象中复杂。


1亿月活背后的真实竞争

任何关于AI办公的讨论,都绕不开一组数据。

截至2026年7月,AI效率办公赛道月活跃用户规模达到1.02亿,月总使用次数约13.87亿,同比增长112.4%。

更值得注意的是用户使用频次翻倍增长的同时,入口正在发生结构性迁移,AI办公原生App端月活同比增长261.1%,PC客户端同比增长340.6%。

这组数据传递了一个明确信号:用户正在把AI从“聊天框”搬进“工作台”。网页对话解决的是“问一下”,桌面客户端解决的是“帮我做完”。

前者是好奇心驱动,后者才是生产力刚需。

但1.02亿月活只是赛道的整体水位。具体到三家的产品,数据口径的差异大得惊人。

8月,腾讯说WorkBuddy月活2000万,阿里说千问办公总用户3000万,字节说豆包3.82亿。这三个数放在一起,根本无法比较。

拆开来看,豆包的3.82亿是豆包App整体月活,并非豆包工作的独立数据;千问办公的3000万是公测首月累计拉新,含大量送积分带来的试用用户,其8月实际月活仅158.29万。

而WorkBuddy的2000万是跨平台全量月活,更关键的是,它是三家中唯一亮出付费家底的,其中企业版付费客户3000到7300家,付费坐席约14万,企业付费留存接近80%。

规模是面子,付费率是里子。

三家都在烧钱换规模的时候,只有一家把里子亮了出来,这本身就是一个值得玩味的信号。当然,现在就谈胜负为时过早。

行业仍有约20倍的增长空间,国内白领群体约1.2亿人,大量潜在用户尚未被触达。

眼下这个阶段,与其说是三足鼎立,不如说是三家各自站在不同的地基上,盖着不同风格的楼。


腾讯WorkBuddy:先发者的“生态牌”

腾讯是这场竞赛中起跑最早的一家。3月9日WorkBuddy全量上线,上线首日便因用户涌入量远超预期,团队紧急将算力扩容十倍才撑住。马化腾在2026年Q2财报致辞中称其实现了“突破性的用户增长”。

这个先发优势有多值钱?从数据来看,WorkBuddy在6月就以2097万次月访问量位居第一,超过了第二、第三名之和。

7月,WorkBuddy PC客户端月活658.2万,用户月人均使用次数达到19次,这个使用频率在三家中是最高的。

WorkBuddy的核心竞争力,笔者认为不在技术能力,而在腾讯的生态壁垒。

微信聊天框里的图片可以丝滑拖拽到WorkBuddy里,但无法直接拖到豆包工作和千问办公中,这个看似微小的体验差异,直接反映的是大厂各自生态体系之间的“城墙”。

更值得关注的是WorkBuddy的开放策略。9月2日,WorkBuddy开放平台正式上线,首批引入超百家生态伙伴,从智能硬件端的Rokid、科大讯飞、安克,到应用端的广发证券、微盟、北森,覆盖了金融、法律、医疗、教育等20多个行业。

这是国内AI Agent赛道首个同时打通硬件、应用、开发者三层生态的平台,而且腾讯还同步发布了9款联名智能硬件。

换句话说,WorkBuddy不只是做一个“帮你干活”的工具,它要做的是一个底座,也就是让其他硬件和应用都能接入这个底座,用腾讯的Agent能力去服务各自的用户。

这个思路和微信小程序当年的逻辑如出一辙:不自己做完所有事,而是让别人在我的地基上盖房子。

但WorkBuddy的短板也很明显。实测显示,它在能力执行上处于“及格的水平”,更关注的不是能力上限,而是降低使用门槛。

一个值得注意的细节是:WorkBuddy的人机双写功能,目前仅支持Word、Excel、PPT、MD四类文件,PDF无法直接编辑,资料库中的本地文件也不支持AI编辑。

对于一个主打办公场景的产品来说,这些限制会在复杂工作流中暴露出来。



阿里千问办公:企业级的“深水区”打法

如果说WorkBuddy在个人桌面端抢占入口,那么阿里的千问办公则选择了一条截然不同的路,它直接扑向了企业级市场。

8月3日,千问办公正式公测,阿里将此前分属不同团队的QoderWork、悟空、MuleRun三款产品全面整合,成为业内首款同时支持桌面端Agent、云端Agent、企业协同Agent的产品。

截至9月4日,总用户数超过3000万,企业用户占比过半,横跨能源、汽车、金融、航空航天等行业。

千问办公的底气更多的是来自阿里独有的“四件套”:上有Qwen模型,中有阿里云和百炼平台,下有钉钉沉淀多年的组织关系、消息、文档、流程,这套组合让千问办公能够深入到企业业务的“深水区”。

举一个具体的例子。长安汽车在“研产供销服”全链条接入千问办公后,一位55岁的物流包装管理员自学千问办公,将连接全国数百家供应商、单个项目数千条零件的包装评审流程拆解为自动化脚本,实现数据自动抓取和滞留预警,工作量减轻九成以上。

这不仅仅是在对话框里写一段文案的效率提升,更多的是真正嵌入了业务流程的系统性改造。

千问办公在技术层面也有可圈可点之处。其标准模式搭载Qwen3.8-Flash模型,单任务生成速度提升约100%,Token消耗平均减少75%。

在阿里云组织的一项国际测评中,千问办公综合得分排名第一,是唯一在所有测评维度均获得90分以上的Agent产品。

但千问办公的短板同样突出。在深度实测中,它的表现“中规中矩甚至可以说平平无奇”,比如在市场营销场景中,它交付的竞品分析网页信息量单薄,对行业整体分析较少;在创意视频制作中,其产出“更像动态海报”,图片带有明显的模板痕迹。

在面向个人用户的桌面端体验上,千问办公与WorkBuddy和豆包工作仍有明显差距。

阿里的问题不在于技术不行,而在于战略优先级的选择。千问办公主攻企业级市场,面向的是组织而非个人。

这条路的商业价值毋庸置疑,毕竟钉钉2025年营收超过40亿元,企业客户的付费意愿和粘性远高于个人用户。

但企业级市场的拓展周期长、定制化需求多,这意味着千问办公在短期内很难在用户规模上追平对手,但在收入质量上可能后来居上。



字节豆包工作:流量巨头的“多模态”突围

字节是三家里面入局最晚的,也是动作最急的。

7月30日,字节启动了一轮重大的组织架构调整,将飞书产品团队与豆包产品团队合并,成立新的豆包产品团队。8月25日,豆包工作正式发布。

9月15日,字节CEO梁汝波罕见地出现在飞书年度大会上,为豆包工作公开站台。从组织整合到产品发布再到CEO站台,前后不到两个月,节奏之快在字节历史上都不多见。

豆包工作的核心优势在于两点:一是豆包App本身巨大的流量底座,二是与飞书的深度打通。

豆包App对商务办公人群的渗透率已接近50%,规模近2.9亿,人均使用频次和时长显著高于大盘。这是另外两家不具备的先天优势。

而在实际测试中,豆包工作的多模态能力确实令人印象深刻。在营销场景的竞品分析任务中,豆包工作自动调用多Agent并行功能,让多个子Agent分头调研,最终交付了网页版和飞书文档两个版本,用图表对比各家关键数据,还用时间轴串起竞品动态,这是三家中信息呈现最直观。

当任务延伸到视频制作时,豆包工作主动调用专用视频生成模型,制作出一段包含完整情节线、镜头推进、背景音乐和旁白的15秒预告视频,完成质量明显高于另外两家。

但豆包工作的隐忧同样不容忽视。首批付费用户反馈了大量问题:额度消耗过快,“所谓的免费版5倍量,一天用完了”;办公任务模式下理解指令不佳,在制作字帖等任务上排版“一塌糊涂”。

更严重的是AI幻觉问题,比如在涉及复杂行研分析时仍然存在事实错误,识图分析也不够准确。

还有一个细节值得注意:豆包在语音记录会议时,曾多次出现中断记录插入关键词广告的情况,这也引发了用户对商业化侵扰体验的强烈不满。

对于一个办公工具而言,用户对“可靠性”的要求远高于娱乐类产品,任何一次错误都可能造成实际工作损失。



不过,以AI办公目前的情况来看,这三家巨头都面临着同一个难题。

QuestMobile的数据显示,尽管AI办公赛道月活已破亿,但个人效率提升并未直接转化为组织生产力增长。

千问办公CEO在云栖大会上提到一个现象:一个熟练使用AI的员工,可能把原本8小时的工作压缩到半小时,但组织既缺少让经验快速分享的激励机制,也缺少承接这些经验的产品功能。

这就导致一个很奇怪的现象:效率停留在个人身上,有人变快了,团队却没有同步变快。

这恰恰是AI办公从“个人提效”走向“组织提效”过程中最核心的断点。飞书CEO用过一个比喻:1890年的纺织厂把蒸汽机换成电动机,生产效率并没有立刻变化,过了20年,等生产线按照电力重新设计,效率才真正上升。

今天的企业也在经历类似阶段。把大模型装进办公软件只是第一步,重新设计任务分工和知识流转机制,才是更大的工程。

至少以此时此刻的时间点来看,AI办公赛道的“三足鼎立”格局已经初步成形。

但就像互联网早期门户网站的“三大门户”一样,今天的格局未必是明天的格局。

真正决定胜负的,并不是谁的技术更强、谁的流量更大,更重要的是谁能让用户真正愿意把自己的工作流交给AI。

这需要的不只是产品能力,更是对用户工作方式的深刻理解,以及在AI出错时,用户仍然愿意信任的底气。

毕竟,办公这件事,容错率太低了。

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