文/熊逾格
編輯/子夜
“即便是性能卓越的‘神模’，12個(gè)月后用戶留存率也可能降至較低水平?！?/strong>
2026年1月27日，WPS 365 AI協(xié)同辦公峰會(huì)在上海舉辦。會(huì)上，中金公司研究部執(zhí)行總經(jīng)理、計(jì)算機(jī)行業(yè)首席分析師于鐘海如此說道。
這番話放在三年前，可能沒人會(huì)信。
彼時(shí)ChatGPT橫空出世，硅谷與中關(guān)村同時(shí)陷入狂熱，大模型軍備競賽如火如荼。每一家科技巨頭都在押注，一時(shí)間“誰的模型更聰明，誰就能贏得未來”成為短暫共識。
過去三年，幾乎所有企業(yè)都在追問同一個(gè)問題：我該選哪個(gè)大模型？
但在2026年初，這個(gè)問題的答案變得越來越不重要。模型正在變成基礎(chǔ)設(shè)施，真正的競爭焦點(diǎn)已悄然轉(zhuǎn)移。
當(dāng)大模型的上下文有限，模型能力趨同，那么toB AI的競爭實(shí)質(zhì)，其實(shí)是效率競爭，是“誰能為AI提供更豐富、更準(zhǔn)確，可被理解的上下文”。
這種情況下，企業(yè)數(shù)據(jù)的重要性會(huì)大幅拔高。
連線Insight在峰會(huì)現(xiàn)場觀察到，延鋒國際、東方航空、上海信投等華東龍頭企業(yè)分享的落地案例指向同一個(gè)結(jié)論：AI項(xiàng)目從Demo到上線，最大障礙不是算力或模型，而是如何讓散落各處、格式混亂的企業(yè)文檔真正被AI理解。
企業(yè)級AI應(yīng)用的競爭重心，正從“模型能力”轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)治理”。
而在這場數(shù)據(jù)競爭中，一個(gè)容易被忽視的技術(shù)環(huán)節(jié)正在成為關(guān)鍵：非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的解析，尤其是復(fù)雜文檔的解析與知識化能力，直接決定了企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的質(zhì)量上限。
換句話說，誰能把企業(yè)幾十年積累的Word、PDF、Excel真正變成AI可理解的結(jié)構(gòu)化知識，誰就掌握了企業(yè)AI落地的鑰匙。
而這一塊兒，早就是WPS 365?的長項(xiàng)所在。
回望38年積淀，復(fù)雜文檔的解析能力的積累，是藏在金山辦公發(fā)展歷程中的一場長坡厚雪，也是其在AI時(shí)代最大的驚喜與底氣。
1、落地困境：不是模型不夠聰明，而是數(shù)據(jù)“喂不進(jìn)去”
大模型火了三年，企業(yè)的期待經(jīng)歷了一條清晰的曲線：狂熱，落差，理性回歸。
2023年，ChatGPT引爆了全球AI熱潮，創(chuàng)業(yè)公司如過江之鯽，但凡沾上“大模型”三個(gè)字，估值便應(yīng)聲而漲。
資本市場之外，企業(yè)端同樣熱鬧，CIO們紛紛被老板追問AI時(shí)代轉(zhuǎn)型方案。AI辦公賽道應(yīng)聲而起，辦公助手、智能問答機(jī)器人、自動(dòng)化報(bào)告生成系統(tǒng)......各種概念驗(yàn)證項(xiàng)目紛紛落地。
但事實(shí)上，很多項(xiàng)目經(jīng)過驗(yàn)收后，便逐漸沉寂，也不再被客戶繼續(xù)使用。
正如于鐘海所說，頂尖AI實(shí)驗(yàn)室的模型更新周期已縮短至數(shù)月，即便是性能卓越的“神模”，12個(gè)月后用戶留存率也可能降至較低水平。
大模型的迭代周期縮短到數(shù)月后，客戶留存也未隨之改善。換句話說，模型越來越強(qiáng)，用戶卻越來越難留住。企業(yè)試圖通過自研或深度綁定某一模型來建立競爭優(yōu)勢，不僅成本高昂，而且“保鮮期”極短。
為什么模型不斷迭代，B端用戶卻如此“難留”？
金山辦公副總裁吳慶云分享了一個(gè)故事：
"我們?nèi)ツ曜隽艘粋€(gè)共創(chuàng)客戶，他的原始數(shù)據(jù)整理已經(jīng)非常好了，世界500強(qiáng)的企業(yè)，他自認(rèn)為他的文檔質(zhì)量很高，第一次把這個(gè)數(shù)據(jù)丟進(jìn)來問答的準(zhǔn)確率只有70%多，直到經(jīng)過去年一年的治理沉淀成今天非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的產(chǎn)品，最后準(zhǔn)確率提高95%左右”。
從數(shù)據(jù)對準(zhǔn)確率的巨大提升，不難看出——不是模型不夠聰明，而是企業(yè)自己的知識“喂不進(jìn)去”。
金山辦公助理總裁朱熠鍔分析，不管開源還是閉源，一線大模型都在持續(xù)發(fā)展，模型不會(huì)被壟斷，在to B場景下，從業(yè)務(wù)方的角度講，預(yù)算可用的情況下選擇最好的大模型就可以了。
模型不稀缺了，那什么稀缺？
答案是對數(shù)據(jù)的理解。
朱熠鍔指出，前沿大模型的綜合智能已超越普通員工，能力是夠的。但問題在于，AI跟真實(shí)世界的數(shù)據(jù)結(jié)合不好，這正是企業(yè)AI應(yīng)用效果不佳的核心原因。
他認(rèn)為，行業(yè)正經(jīng)歷從“以模型為中心”到“以數(shù)據(jù)為中心”的轉(zhuǎn)變。
大模型雖然擁有海量世界知識，但對企業(yè)的業(yè)務(wù)流程、組織架構(gòu)、歷史決策缺乏理解。而這些關(guān)鍵上下文，恰恰藏在企業(yè)的文檔、郵件、會(huì)議記錄之中。
吳慶云解釋，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分散在個(gè)人電腦、OA流程、各種業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，收集困難，并且格式不一、質(zhì)量參差，彼此之間還可能存在沖突和錯(cuò)誤，即便收集整理了，如何讓私域知識與大模型的世界知識結(jié)合起來解決行業(yè)問題，依然是巨大挑戰(zhàn)。
這遠(yuǎn)非金山辦公一家公司的判斷。在峰會(huì)的媒體群訪環(huán)節(jié)，幾乎每位高管都提到了同一個(gè)詞：數(shù)據(jù)治理。
不難發(fā)現(xiàn)，高質(zhì)量數(shù)據(jù)已經(jīng)成為制約AI在現(xiàn)有技術(shù)水平下發(fā)揮作用的“關(guān)鍵制約點(diǎn)”，關(guān)乎數(shù)據(jù)的市場競爭迫在眉睫。
一個(gè)形象的比喻是：企業(yè)坐擁金礦，卻缺少開采工具。財(cái)報(bào)、合同、設(shè)計(jì)圖紙、會(huì)議紀(jì)要、工藝手冊，這些文檔無法直接被AI理解和使用，構(gòu)成了AI落地的“最后一公里”障礙。
2、隱藏壁壘：復(fù)雜文檔解析能力拉開差距
在數(shù)據(jù)治理的競爭中，一個(gè)容易被忽視的技術(shù)環(huán)節(jié)正在成為分水嶺——對復(fù)雜文檔的解析與知識化能力。
本質(zhì)上，文檔解析的目的是AI構(gòu)建企業(yè)上下文，解析越精準(zhǔn)，AI獲得的上下文越豐富、準(zhǔn)確，輸出就越貼近實(shí)際業(yè)務(wù)。
一份普通的財(cái)務(wù)報(bào)表PDF，可能包含嵌套表格、跨頁合并單元格、手寫批注、公司水印；一份工程技術(shù)手冊，可能有數(shù)百頁，里面有流程圖、電路圖、公式、代碼片段；一份年代久遠(yuǎn)的掃描件，可能字跡模糊，格式混亂到無法辨認(rèn)。
華中科技大學(xué)人工智能與自動(dòng)化學(xué)院教授劉禹良在峰會(huì)上披露了一個(gè)讓人驚訝的數(shù)字：當(dāng)前行業(yè)最高解析準(zhǔn)確率僅約60%。
這意味著，每十個(gè)表格，可能有四個(gè)解析出錯(cuò)，近四成的信息可能被丟失或誤讀。毋庸置疑，40%的信息損耗足以讓AI的輸出變得不可信。
傳統(tǒng)的檢索增強(qiáng)生成（RAG）架構(gòu)在企業(yè)場景中同樣遇到瓶頸：RAG的底層邏輯是把文檔切成小塊，然后用語義相似度來檢索。但“語義相似”不等于“邏輯相關(guān)”。
而企業(yè)文檔中存在大量術(shù)語黑話、邏輯缺失、內(nèi)容沖突的情況，僅靠語義匹配無法保證AI輸出的準(zhǔn)確性。
延鋒國際IT總監(jiān)丘川在峰會(huì)上分享了他們的痛點(diǎn)，延鋒內(nèi)部長期積累了海量技術(shù)與業(yè)務(wù)文檔，在項(xiàng)目推進(jìn)前，文檔標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、系統(tǒng)割裂等問題給協(xié)作帶來了顯著成本。
上海信投副總裁劉紅分享了企業(yè)的切身體會(huì)，表示歷史文檔存在大量重復(fù)、沖突、版本混亂的問題，重復(fù)檢測、沖突識別等治理能力已成為AI落地的前置條件。
當(dāng)數(shù)據(jù)治理工具成為剛需，大多數(shù)廠商還在比拼模型參數(shù)的時(shí)候，一部分人已經(jīng)把目光轉(zhuǎn)向了更底層的基礎(chǔ)設(shè)施，比如金山辦公。
3、38年積淀：WPS 365 在AI時(shí)代提前起跑
一家深耕文檔領(lǐng)域38年的公司，適時(shí)亮出了自己的底牌。
在峰會(huì)上，金山辦公發(fā)布與華中科技大學(xué)共同研發(fā)的MonkeyOCR v1.5。這是一個(gè)30億參數(shù)的文檔解析模型，專門用來“啃”復(fù)雜文檔。測評結(jié)果顯示，該模型在業(yè)界權(quán)威的OmniDocBench V1.5榜單上拿下了綜合第一，超過了當(dāng)時(shí)谷歌、微軟等旗下主流大模型。
一個(gè)3B參數(shù)的小模型，在文檔解析的垂直戰(zhàn)場上擊敗了萬億參數(shù)級別的巨頭，對金山辦公來說，這絕非偶然的成功。
回溯歷史，金山辦公從1988年做WPS 1.0開始，就在和文檔打交道。38年來，從DOS時(shí)代的中文排版，到Windows時(shí)代的格式兼容，再到移動(dòng)時(shí)代的多端協(xié)同，金山辦公積累了中國最深厚的文檔處理經(jīng)驗(yàn)。
這種積累體現(xiàn)在產(chǎn)品的每一個(gè)細(xì)節(jié)里。
比如表格識別。普通的OCR遇到跨頁表格，往往會(huì)把它拆成兩張不相干的表。MonkeyOCR能夠識別出表格的連續(xù)性，自動(dòng)拼接。以醫(yī)藥行業(yè)為例，其表格類內(nèi)容抽取準(zhǔn)確率高達(dá)99%，勾選框識別準(zhǔn)確率達(dá)到95%。
比如術(shù)語理解。金山辦公多年服務(wù)政企客戶，積累了大量行業(yè)專有詞匯。當(dāng)AI遇到“三重一大”“一崗雙責(zé)”這類公文術(shù)語時(shí)，不會(huì)再一臉茫然。
比如數(shù)據(jù)治理。WPS 365的智能文檔庫內(nèi)置了重復(fù)檢測、沖突識別和缺失預(yù)測功能，準(zhǔn)確率分別達(dá)到95%、80%和85%。
這種長坡厚雪的積累，不僅在AI時(shí)代化作差異化優(yōu)勢，也推動(dòng)金山辦公技術(shù)的進(jìn)一步深化。
為解決傳統(tǒng)RAG問題，金山辦公提出了知識增強(qiáng)生成（KAG）架構(gòu)。
與傳統(tǒng)RAG僅讓大模型通過語義相似度搜索“看到”文檔不同，KAG架構(gòu)是“先理解，后推理”，先把文檔里的知識抽取出來，構(gòu)建成知識圖譜，然后讓AI基于邏輯關(guān)系來回答問題。
通過知識圖譜、業(yè)務(wù)本體建模、行業(yè)術(shù)語庫，KAG系統(tǒng)性地治理和融合多源知識，使AI能夠真正掌握企業(yè)知識的內(nèi)在邏輯與關(guān)聯(lián)。
來自客戶的反饋印證了這種進(jìn)步。
申萬宏源的測試數(shù)據(jù)顯示，使用WPS 365的AI知識庫后，研究員查找資料的效率提升了80%，客戶響應(yīng)速度提高了三倍。
中船動(dòng)力的技術(shù)團(tuán)隊(duì)反映，用WPS 365的知識圖譜來管理設(shè)備檔案后，新人也可以快速獲取知識，研發(fā)筆記、試驗(yàn)數(shù)據(jù)得到了高效流轉(zhuǎn)。
從“Office替代者”到“企業(yè)數(shù)據(jù)治理能力提供商”，金山辦公的角色轉(zhuǎn)換，即是一家企業(yè)在AI時(shí)代的轉(zhuǎn)身，也折射出整個(gè)AI辦公賽道的邏輯變遷。
4、結(jié)語
企業(yè)級AI辦公已進(jìn)入“深水區(qū)”。
模型逐漸同質(zhì)化，數(shù)據(jù)質(zhì)量成為新的制高點(diǎn)?！皵?shù)據(jù)是企業(yè)唯一可持續(xù)的AI護(hù)城河”，于鐘海的判斷正在得到越來越多企業(yè)的認(rèn)同。
延鋒國際、東方航空、上海信投等華東龍頭企業(yè)的選擇，驗(yàn)證了一個(gè)趨勢：企業(yè)選型AI辦公平臺(tái)的標(biāo)準(zhǔn)，正從“功能多少”轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)能力強(qiáng)弱”。
金山辦公的財(cái)報(bào)提供了一個(gè)注腳：WPS 365業(yè)務(wù)已實(shí)現(xiàn)連續(xù)三個(gè)季度高增長，2025年Q1、Q2、Q3營收分別為1.51億元、1.58億元、2.01億元，第三季度同比增長71.61%，遠(yuǎn)超行業(yè)平均水平。2025年上半年的新增客戶名單上，中國聯(lián)通、長江三峽集團(tuán)、中國寶武、中國銀聯(lián)等名字赫然在列。
憑借全棧私有化部署能力，同時(shí)保持與公有云同步迭代，WPS 365滿足了金融、國央企對數(shù)據(jù)安全與合規(guī)的高要求，而這是很多云原生AI廠商難以實(shí)現(xiàn)的。
據(jù)公開資料，目前WPS 365開放生態(tài)覆蓋超8000家合作伙伴、超60000款應(yīng)用，共同服務(wù)超4000家企業(yè)客戶、超100萬政企用戶，中國民營企業(yè)500強(qiáng)中，超七成上市公司使用WPS 365。
這些客戶選擇金山辦公，不僅因?yàn)樗菄a(chǎn)辦公軟件的老牌玩家，更因?yàn)樗贏I時(shí)代找到了新的價(jià)值點(diǎn)：幫企業(yè)把沉睡的文檔變成活的知識，把散落的數(shù)據(jù)變成AI的燃料。
38年前，求伯君在深圳的酒店房間里敲下WPS 1.0的第一行代碼時(shí)，大概不會(huì)想到，這家公司會(huì)在AI時(shí)代再次進(jìn)化。
但歷史往往如此。技術(shù)的浪潮一波接一波，真正能穿越周期的，是那些在底層默默耕耘、等待時(shí)機(jī)的人。
WPS 365的故事，正在進(jìn)入新的篇章。
特別聲明：本文為合作媒體授權(quán)DoNews專欄轉(zhuǎn)載，文章版權(quán)歸原作者及原出處所有。文章系作者個(gè)人觀點(diǎn)，不代表DoNews專欄的立場，轉(zhuǎn)載請聯(lián)系原作者及原出處獲取授權(quán)。(有任何疑問都請聯(lián)系idonews@donews.com)
