截止2023年末，釘釘有7億用戶，2500萬個企業(yè)組織，12萬家軟件付費企業(yè)。在1月9日釘釘7.5產(chǎn)品發(fā)布會上，釘釘總裁不窮宣布釘釘將推出AI助理市場，致力成為最活躍的AI助理孵化、分發(fā)和交易平臺。他希望未來3年，將有1000萬個AI助理在釘釘上被創(chuàng)造出來。

在這場發(fā)布會之前，我找到了不窮聊了聊釘釘對AI的理解以及AI對釘釘?shù)母淖儯珹I對SaaS和低代碼行業(yè)的改變，以及因為AI助理，未來組織形態(tài)會發(fā)生什么樣的改變。

不窮認為，未來屬于前線聽到炮火的人、講得清楚問題的人，他們解決問題會更加高效。因為不再需要翻譯了，也不要一層層傳遞給技術人員。有了AI、智能化的能力加持以后，理想情況是只要這個人能描述清楚問題說出他想做成什么樣子，就應該獲得一個快速解決問題的通道，他就能把這問題解決。而以前只能鼓勵技術人員去一線見客戶，建立對客戶的感受。換句話說，以后每個離問題近的員工其實都是老板。

未來組織內部的團隊作戰(zhàn)單元也會變小，以前以團為單位的作戰(zhàn)單元逐漸會變成以排為單位，甚至以班為單位。這個班就是公司內部的超級個體，他有很多直接決策的能力，不依賴于這個公司的決策層，不需要像以前一樣有什么需求去找另一個部門。

因為公司最大成本是溝通成本和決策成本，溝通成本借助現(xiàn)有的平臺工具其實已經(jīng)降低很多了，未來還會更低。那決策成本隨著組織架構變革，經(jīng)營單元變小，前線小團隊越來越多，決策成本試錯成本也會降低，以后的公司管理機制/公司形態(tài)很大一部分會轉向這個模式。

以下為部分訪談內容：

潘亂阿里巴巴三季度財報，吳泳銘在投資者電話會上把釘釘列為阿里戰(zhàn)略級的新業(yè)務四小龍，今天阿里集團對于釘釘?shù)亩ㄎ缓皖A期是什么？

不窮 吳媽那天在投資者電話會議上，其實講了幾句關于四小龍的定位。釘釘是面向未來的、希望成為最好的 AI 智能助理平臺。以前我們講釘釘是一個智能的協(xié)同辦公和應用開發(fā)平臺，這是一個演進的過程，不同時期的演進方向。

潘亂 這也是集團說 AI 優(yōu)先相關，阿里集團戰(zhàn)略的一部分。但是我看吳媽說他要為阿里找的是 85 后的高管，但我記得你是 78 年的，你不年輕了，這個慌不慌？

不窮這個確實也挺慌的，所以你剛才進門就看我多憔悴，哈哈。吳媽當時講這個年輕的高管，我覺得本質上他是在鼓勵整個組織，要有創(chuàng)新力、對市場有敏感度、對客戶有感知能力的人去領導業(yè)務，要有上進，不要躺平，我覺得是這個思路，外界簡單理解為年齡要求。那對于C端產(chǎn)品來講這個是非常關鍵的，我也很認同，C端業(yè)務特別需要這樣的一個文化跟精神。我覺得我在阿里這幾年每次換業(yè)務都重新學一遍，學完以后感覺就像修仙一樣，境界又上了一層。

那B端業(yè)務稍微好一些，我覺得可能在很多客戶面前，你的成熟度，你對行業(yè)的 know how，甚至你的待人接物，這些方面的能力要求更高一些。那天我們開玩笑，我說我們做 ToB 還能多干兩年，做ToC他對于這個不斷學習，持續(xù)學習的要求會更高。

潘亂 如果對于過往這一年大模型做年終復盤的話，你也一直在關注 AI相關的變革，你覺得這一年你有啥收獲，有什么值得總結的？

不窮 我覺得這一年的總結還相對比較容易，因為這個節(jié)奏很清晰。22 年 12 月份的 GPT 的 3.5 開始，這是第一波，掀起了整個地球的一股熱潮。然后到2023年上半年的各家到處囤卡，百“模”大戰(zhàn)開始。之后隨著微軟Copilot 的發(fā)布，包括我們釘釘在4月份發(fā)那個 AI 魔法棒，就開始從大模型開始走向應用端。

到現(xiàn)在這個第三波浪潮，逐漸大家探討的是能不能不要搞玩具，能不能搞點業(yè)務場景？能不能做點真正的價值？我們釘釘一直也走在這個探索者的隊伍里，從23年4月份我們也做Copilot，到現(xiàn)在我們逐漸從 chat 走向了work，把 AI 真正的應用到了業(yè)務場景，真正解決業(yè)務問題。我們把大模型落地業(yè)務場景的形態(tài)確定為“AI助理”，類似前段時間出的 GPTs 那套體系，其實就是AI agent，是應用層的一種嘗試。

潘亂 不管是美國的微軟、谷歌，包括國內像釘釘、飛書以及其他各家，國內外AI發(fā)展好像都把協(xié)同辦公作為主場景。為什么是這個現(xiàn)象？這跟我們過往這十年移動互聯(lián)網(wǎng)的感受到完全不一樣，什么時候軟件和工具獲得過這么大關注？

不窮 我們也思考過這個背后的原理是什么?我自己在想，其實辦公場景對于大模型來講其實有一個天然的補充作用。大模型它的數(shù)據(jù)都來自于公網(wǎng)的各種數(shù)據(jù)、通用數(shù)據(jù)，它很大的這個問題就是推理出來結果容易有幻覺，這個大家都公認，對吧？但是辦公場景一定程度上可以解決這個問題，為什么呢？因為辦公場景它極度的分散且低頻，它正好描繪了一個 360 度的一個人的一個profile，以人為中心的話可以把人畫得比較準確。所有的事情都有客觀數(shù)據(jù)沉淀，那這些數(shù)據(jù)沉淀對大模型的幻覺來講是一個非常好的補充，最后出來的推理結果會相對更準確一些。

辦公場景的分散以前是臃腫，經(jīng)常有人說釘釘產(chǎn)品很臃腫，當然現(xiàn)在所有的同行產(chǎn)品都變得越來越臃腫了。但這個臃腫在智能化這個時代，我反而覺得這是一種財富。因為它的足夠臃腫，反而把你這個人的 360度 的 profile 描述的越來越客觀、越來越準確，比純行為的搜索推薦要有價值。

換個角度講，其實大模型對辦公場景也會有幫助。就是辦公場景正因為分散所以低效，這里找不到那個功能，那里生成了一個數(shù)據(jù)孤島，數(shù)據(jù)信息在另一個系統(tǒng)里面又不能被調用，為了調用還得專門做開發(fā)。辦公場景是天生的分散型場景，分散且豐富的場景帶來的弊端，大模型能解決，它用智能化的手段可以快速的幫你把這場景高效的串聯(lián)，自動化執(zhí)行。

潘亂 現(xiàn)在做的最好的的確也是在辦公場景，就譬如說微軟的Copilot，副駕駛跟超級助理，怎么看彼此這種異同？

不窮 這就是剛才我講你說總結這一年，我認為 Copilot 是第二階段，就是百“模”大戰(zhàn)之后大家都去做 Copilot 了，是一個應用+AI的概念。那么第三階段是超級助理，也就是AI+，這兩個東西是有一些差異的。差異在哪里？Copilot，就是那個副駕駛，就是我有點像自動駕駛里面的L2，它只能保持車道。但是智能體 AI agent ，它其實是有個人在正駕駛位置上的，它是L2.5，它可以幫你換道，幫你上下匝道，幫你判斷紅綠燈，這個最大的差異在于說那個是一個Copilot，是一個輔助，但是助理他確實可以幫你做一些事，他可以有一個批量的行動，甚至自動執(zhí)行的一個體系。我認為這是兩者最大的差異。

潘亂 我們在上一次的時候還在聊個人版，釘釘?shù)膫€人版，感覺是對于目標用戶定位上出現(xiàn)了一個大的變化。因為我們之前認為釘釘是 for 企業(yè)組織者、管理者的，簡單一點說 for 老板的。但是個人版你想要做的是好像是 for 這種工作的人群的，就是就為什么要做出這種轉移？然后在這過程里面你們對于工作人群他們沒有得到滿足的那部分的訴求的洞察是什么？

不窮其實我們也是被需求驅動的，有兩個典型的洞察，工作人群沒被滿足的。

第一是當工作人群離開一個企業(yè)或原有組織以后，他所有東西都被清空了，因為信息安全的原因，企業(yè)不會讓你帶走，那這是一個既是個洞察，也是個客觀需求。另外一個是隨著畢業(yè)的學生、自由職業(yè)者越來越多，因為現(xiàn)在這個每年都有這么多畢業(yè)生嘛，都用釘釘。那他畢業(yè)了，離開學校了，離開公司了，那這些群體他的訴求沒法滿足，他會覺得是不是釘釘要刪掉了？因為以前經(jīng)常有這個說法嗎？離職那天就是刪除釘釘那天，我認為這是一個我的洞察，我非常難受，看到這個我難以接受，我說這不是我們想做的，釘釘，如果這樣的話就感覺像這個你戴個隱形眼鏡，這個每天可以拋棄一樣，一個數(shù)字化時代的產(chǎn)品不應該這個樣子。

還有一點是我自己在用釘釘?shù)臅r候就發(fā)現(xiàn)這個問題了，就是釘釘是強組織綁定的，離開組織你很多功能就用不了了。如果不在一個組織里，你都沒法創(chuàng)建一個文檔，入口都找不到，所以我們當時想了要解決好這些個體的訴求問題。當用戶沒有組織的時候，釘釘一樣可以很好的用。那事實上釘釘上沒有組織的原每天上來用的用戶也挺多的，大幾百萬，那這些用戶釘釘你不能說只有幾百萬你就不服務，我覺得這個產(chǎn)品對我們來講每個用戶都應該被服務啊。所以你會看到我們去做個人版。

潘亂為什么釘釘?shù)闹磉€要分個人 AI 助理跟企業(yè) AI 助理？

不窮因為釘釘是 ToB 的，本質上我們之前做的數(shù)字員工這些都屬于企業(yè)的 AI 助理，那么企業(yè)的 AI 助理它有信息安全的問題，信息邊界權限這些問題，那這個是一個應該說是釘釘?shù)牧⒆愕倪@個業(yè)務立足的根本，所以要把企業(yè)的助理還是要做好。

那為什么又有一個 AI 的個人助理概念？因為對 C 來說，這兩三年我們的關注度其實一直在增加，我們做了很多C端的體驗的事情，包括一鍵消除紅點、下班模式，都是圍繞著個體的獲得感、滿足感在做工作，但個體很多時候不像企業(yè)有這么強的數(shù)據(jù)邊界感。所以個人助理在整個產(chǎn)品設計跟架構設計上，包括業(yè)務模型上跟企業(yè)助理還是有點不一樣。在大方向上，我們講了要優(yōu)化個體使用釘釘?shù)捏w驗，這些方向是一致的，所以我們還是要獨立出來，繼續(xù)沿著對個體的方向上做深化跟投入。

潘亂 在上一個階段釘釘講的故事是低代碼、是酷應用，但今天 AI 來之后，低代碼它還有價值嗎？或者說還有低代碼這回事嗎？軟件開發(fā)跟使用方式會發(fā)生什么樣的變革？

不窮首先我覺得現(xiàn)存的低代碼系統(tǒng)都會因為 AI 的能力加持會變得好用。低代碼加上 Copilot ，無論是使用低代碼還是創(chuàng)建低代碼都會變得好用，包括低代碼做完以后的數(shù)據(jù)分析會變得簡單，這是第一步。第二步隨著 Copilot 階段進入到 AI agent 助理階段，低代碼會成為助理形態(tài)最好的行動系統(tǒng)。

我們覺得一個好的助理，這個助理不是 Copilot 助理，它有三個核心的部分：一個是對外界系統(tǒng)的感知，這個就是場景越豐富越好，你的感知會越全面、越準確，會減少很多的幻覺，就輸入越豐富越客觀會更好。第二，我們有一個典型的模型系統(tǒng)，有完成記憶管理跟專屬的調優(yōu)跟訓練。所以記憶管理這個數(shù)據(jù)很重要，前面是場景感知，中間是數(shù)據(jù)底模型，基模型上面有一層數(shù)據(jù)的本地化處理。第三個就是行動系統(tǒng)。行動系統(tǒng)就是用低代碼酷應用來做用戶界面的觸達，就是你以前是一個行動系統(tǒng)，是比如RPA，你都不用點一下就全部做完了，這個典型的這個批處理。現(xiàn)在有了低代碼，有了酷應用，其實可以把這個大模型的典型的快思考模式給阻斷，它可以把快速考跟慢思考真正結合起來。

因為你并不是讓大模型秒出結果，對很多工作場景來講，你還是需要用酷應用跟低代碼以及一個界面表單卡住它，然后完成進一步的人類的思考跟一些等待，包括環(huán)境的變化以后再確定輸入填完、提交。我覺得這是一個典型的快思考跟慢思考的結合，就是酷應用和低代碼，以及傳統(tǒng)的信息化的系統(tǒng)還是要的，包括那些ERP。

我覺得有了助理以后，所有的SaaS，可能因為 AI 的到來，真正要做一次變革。就是 SaaS 的整個架構設計要變成新SaaS，因為 SaaS 解決了一個部署的維護的問題，比于傳統(tǒng)軟件，相對來講進一步的是它部署維護更簡單了，所以導致成本降低。

SaaS 的問題是因為它的通用性帶來使用成本變高，因為通用代表不定制，使用成本變高。但是定制化需求就很難開發(fā)維護，因為一旦給這家企業(yè)做定制，要考慮別的企業(yè)也會受影響，所以定制成本非常高。這兩個問題我認為隨著 AI 的到來會很大程度上被解決，因為 LUI 的出現(xiàn)會變得很簡單定制化。因為 LUI 的界面永遠是單一的，你可以不斷疊加功能而不會顯得臃腫。所以這兩個問題定制功能也被解決了，使用成本也被降低了。我認為這對于未來的軟件開發(fā)是個全新時代的開啟。

潘亂 那對釘釘來說呢，假設忘掉現(xiàn)在這個產(chǎn)品形態(tài)，在這種新的技術興起之后，釘釘要怎樣的才能夠抓住這股 AI 的潮流？或者說今天一個 AI 原生的釘釘可能會長什么樣？

不窮 從我的角度講，因為釘釘不可能再重做一次了，我們頂多用 Copilot 或者 AI 的能力給它做一些調整。部分功能模塊做一些變革，我覺得釘釘本身這個樣子短期內是很難做顛覆性的變革的。我們其實更想把這個話題放到助理平臺上，我們希望在這個平臺上誕生出更多 AI 原生的應用，而不是釘釘本身的 AI 原生。

我們希望這個助理平臺變得足夠的方便好用，創(chuàng)作者創(chuàng)作的新的應用形態(tài)是真正的 AI 原生，它不是把某個 SaaS 應用接入到這個入口上。你可以理解釘釘做了兩個階段的工作，第一階段是把我們自己變得更好，用 LUI 加GUI，真正落地到釘釘，讓釘釘本身的使用變得更簡單。這次 7.5 版本以后，你會看到在釘釘魔法棒里，只要輸入幫我打開投屏，幫我把我的個性化鈴聲改掉，你只要告訴他你想干嘛，你可以按照你調整的需要調整，就各種你正常寫 word 的時候 80% 的功能不是找不到嘛？你就直接講就行了。這個本質上不能叫 AI 原生概念，你可以叫產(chǎn)品的增強、體驗極簡，用智能化把這個產(chǎn)品體驗變革掉。

第二階段我們想做AI 原生的事情，但這個 AI 原生我們希望它發(fā)生在這個創(chuàng)作平臺之上，我們希望創(chuàng)造出大量的像 Medijourney 或者Pika，這些屬于 AI 原生，我們希望有更多這樣的產(chǎn)品，不是簡單的在某個流程中插入了一個智能化的功能，而是有一個新的想法解決問題，從頭開始用 AI 的方式來解決。這是我們想在助理平臺上實現(xiàn)的。

潘亂 我看你說AI 也會帶來生產(chǎn)關系的變化。釘釘?shù)漠a(chǎn)品經(jīng)理跟研發(fā)人員的比例，在發(fā)生什么樣的變化？

不窮 以前的傳統(tǒng)系統(tǒng)開發(fā)、軟件開發(fā)就是從這個需求分析到產(chǎn)品經(jīng)理，到技術，到 PM 到測試，是這么一個班子，而且每個都是按部門設立的，叫運營部、產(chǎn)品部、技術部、測試部，以前都是這樣的，按職能function，很多公司都這樣設計的，但是這次 AI 的到來，其實不但比例變了，其實這個組織設計架構也變了。

我們現(xiàn)在的組織設計師盡量按照閉環(huán)的涌現(xiàn)型組織設計的。小組織是全閉環(huán)的，并且這個小組織里面所有function都有，然后人數(shù)會越來越少，以前一個小組織可能有 30 個人，現(xiàn)在小組織可能只有 10 個人了，他會越來越收縮。我們這里去年增長最快的低代碼產(chǎn)品是宜搭，增長了接近300%，這個團隊只有 40 個人，你可以想象嗎？40 個人做到過億的收入。

另外內部PM 跟研發(fā)比例也在發(fā)生變化。我們認為到未來，研發(fā)人員應該能力擴張，就是他應該具備產(chǎn)品設計能力。以前是產(chǎn)品經(jīng)理一頓翻譯，然后技術人員去理解產(chǎn)品在說什么，可能過去 20 多年從金山到金蝶用友一路都是這樣的。這個今天一定會發(fā)生變化，我們釘釘這里已經(jīng)在變了，我們很多技術人員現(xiàn)在成了產(chǎn)品經(jīng)理，其實這里面有幾個典型的人物，也是比較有特點的，就是很多做前端開發(fā)的人最后都成了業(yè)務leader，比如玉伯（前語雀文檔負責人）、么么茶（前釘釘產(chǎn)品負責人）和馬銳拉（釘釘個人版負責人）。為什么？他們離用戶近，他既具備研發(fā)能力，又具備產(chǎn)品能力，最后這類人都成了既懂產(chǎn)品又懂研發(fā)的人。

我認為這是個大趨勢，隨著 AI 的到來，這樣的人會越來越多，不需要這么專業(yè)的技術人員，反而應該更加被泛化，因為那些基礎能力 AI 很多都可以幫你做。很多工作都會被簡化掉，人員比例一定會發(fā)生巨大的變化。

潘亂是不是以后也會變成是一個大平臺加很多個體戶？那些中小公司存在的角色是不是也會更偏向大號的獨立開發(fā)者那種感受？剛才你聊到那些大的 SaaS 公司在衰減，真正高斜率增長的是在宜搭平臺上做低代碼的那些中小個體，那些小團隊其實也是個體的形式出現(xiàn)的。

不窮 這個是我們看到的一個趨勢，比如像釘釘這樣的組織內部，團隊作戰(zhàn)單元會變小。比如說以團為單位的作戰(zhàn)單元指揮會變成以排為單位，甚至以班為單位，那這個班可能就是一個你可以理解成為公司內部的超級個體。

它其實也有非常強的創(chuàng)作能力，它有很多直接決策的能力，不需要像以前一樣這個一個部門，這你有什么需求？找另一個部門，然后那個部門再找老板審批，以前是這么個模式。未來我認為是小單元會越來越多。因為你有足夠大的這個應該說是創(chuàng)新創(chuàng)作能力，以后你的小團隊的這個價值會極大化，不依賴于這個公司的決策層、管理層來改變。

其實像我們這里已經(jīng)出現(xiàn)了這樣的趨勢，我其實我沒參與這么多的這個技術的產(chǎn)品的業(yè)務發(fā)展的決策，不是以前所有決策都會匯總，然后層層簽發(fā)，傳統(tǒng)企業(yè)都這樣了，到下一級紅頭文件下去，我覺得傳統(tǒng)企業(yè)的管理，我覺得未來的企業(yè)組織單元會越來越小，老板做老板該干的事，回歸到自己本職工作，剩下的交給 AI 助理。

潘亂 AI讓生產(chǎn)關系發(fā)生變化，然后可能有一些角色它會變得更加重要，突出一點，就是或者說他有可能讓一個人真的變成了一個團隊，之前 5 個人干的活，他們一個人就能實現(xiàn)。我想依然推出一個畫像的問題，今天在這個年代，可能好的產(chǎn)品經(jīng)理是一個什么樣的畫像？

不窮 解決方案，做這個產(chǎn)品， PDSA 那種角色，就他懂行業(yè)knowhow、懂用戶，對用戶敏感，這些人其實很容易就帶著一群 AI 就把事情給干掉了。不只是技術人員，我覺得未來應該是離問題近的人，他解決問題會更高效。以前為什么離問題近的人解決不了問題呢？因為他往往需要先翻譯成人家聽得懂的語言，再讓那些人給 PD 講。PD 再去找工程 IT部再落地，最后讓他驗收，是一個非常長的周期，等你解決完，需求已經(jīng)變了，但需求端已經(jīng)變了啊。我們經(jīng)常開玩笑說，需求端最好是你剛產(chǎn)生需求那一刻，他是最熱乎的。

這個人，只要你描述的清楚問題，你就應該最快速給你一個解決問題的通道。所以有了AI，有了智能化的這個能力加持以后，理想情況應該是讓這個人，他只要表達得清楚想做成什么樣子，他就能把這問題解決。換句話說，以后每個離問題近的員工其實都是老板。因為你在指揮著一群有高效執(zhí)行的智能體在干活，當然，人還是要配一些，但是一定團隊里面會出現(xiàn)大量這樣的助手型的這個角色。

未來是應該那些想解決問題的人，他只要能描述得清楚問題，所有資源應該反過來都為他所用。然后它有大量的智能化的能力，能夠串起來，不用再去什么開發(fā)，這么流程這么長。

其實它是個組織涌現(xiàn)的一種新的模式，就是用組織設計了以后，組織形態(tài)都會發(fā)生變化。

我覺得趨勢之一就是組織肯定會變得更小、更敏捷。它不需要這么多的大兵團作戰(zhàn)，這個區(qū)別于以前那個所謂中臺那個年代，不是的，那個是另外一種解法，這個是因為有智能化的大模型推理能力，很多事情簡化了，生成創(chuàng)作就會變得非常簡單，流程批量執(zhí)行會非常簡單。所以組織會變得很小，這是一個特點，因為它不需要這么多人依賴了它，它智能體很多，助理、代理，幫你做掉了，這是一個特點。

第二個特點，是其實前線的人，不是做決策，前線是感知系統(tǒng)，他感知環(huán)境，然后決策在辦公室后臺，以前是這么一套路徑，然后執(zhí)行系統(tǒng)又在它的這個產(chǎn)研這種團隊以后，我覺得變的趨勢是感知系統(tǒng)，它可以迅速的產(chǎn)生決策和執(zhí)行，然后后端的這個產(chǎn)研跟那個變成更加服務型的機構了，可能會有一個決策權的專業(yè)。所以他是讓離問題更近的人，更能描述問題的人去直接解決問題。應該往這個方向試想一下以后的這個組織形態(tài)，或者說是這個工作流程，而不是一層層的傳遞，再翻回來這流程非常長，以后應該會變得更短。

潘亂 之前會聊釘釘是一個大公司里面理想主義跟現(xiàn)實主義結合比較好的業(yè)務，這具體指的是什么？這個理想跟現(xiàn)實。

不窮 理想就是你可以這么理解，就是其實無論是創(chuàng)業(yè)團隊，還是說現(xiàn)在這個團隊，其實大家最早的都想做微信，這是我們的夢想，微信是個非常成功的產(chǎn)品，到現(xiàn)在為止是不可超越。可以這么理解，但到現(xiàn)在為止我們都沒有放棄超越微信，我們還想去嘗試一下，所以我們做的很多事情，無論是做個人助理、個人為中心，我覺得我們在尋找另外一套解法，就是也許還有別的路徑通向我們想到的目標，那這個是我們的理想。你要做成這么一件事情，就無論從阿里巴巴集團來講，還是說我們團隊來講，個人來講，都有訴求，我們有這個想做成這么一件大事的一個這個初心。但現(xiàn)實主義客觀的講，因為這是大公司之內創(chuàng)業(yè)，那還得跟著戰(zhàn)略走，那你就得還得調整一下，無論是資源投入的方向調整，還是產(chǎn)品理念的短期方向，這種都會有一些影響。我覺得這個是獨立創(chuàng)業(yè)，跟大公司之內創(chuàng)業(yè)其實還是不一樣的，獨立創(chuàng)業(yè)其實你就是戰(zhàn)略，你說了算。大公司其實必須要考慮對周邊資源、團隊的協(xié)同，只要整體大盤的就是算大賬，要最優(yōu)化，不是算小賬，我們是個小賬嗎？這個賬本是一本小賬本。我們還有一個大賬本，整個集團的價值最大化，集團的整個戰(zhàn)略最大化，所以這是個短期階段性的目標，跟長期理想的一個平衡問題。

如果我們也可以做成純短期的，就是有點像職業(yè)經(jīng)理的了，但我覺得我們這個團隊還是不錯的，還是能保持的那份初心的。也因為我們這些人有些當時其實老阿里員工有這個習慣，另外其實大家都抱著這個想做成一件事情的想法來的。所以這個跟很多產(chǎn)品，為什么阿里經(jīng)常說收購一家公司什么就變掉了？味道不一樣？我們其實保持了很多原有的想法，就看似短期解釋不清楚這件事情，但是大家就愿意悶著頭愿意干，我們反而有些時候有點擔心，想的很清楚的事情，就你邏輯非常清晰，這件事情我們有時候有點怕。