注重数据与交付，金山办公领跑企业级AI争夺战

从传统办公软件迈向“组织级AI办公智能体”的关键一步。

文｜白   鸽 

编｜王一粟

2026年的夏天，AI办公赛道的火药味前所未有地浓烈。

先是腾讯的WorkBuddy成为行业一匹黑马，后字节跳动突然宣布组织架构大调整，飞书产品团队并入豆包，GTM体系合并至火山引擎，剑指企业级AI办公赛道。

字节组织架构调整仅4天后，阿里巴巴就宣布旗下企业级AI办公产品千问办公正式开启公测，而其是由阿里内部三款产品QoderWork、MuleRun、悟空全面整合而来。

可以看到，在AI办公这条赛道上，互联网大厂们的动作一个比一个急，竞争也日趋激烈。

大厂们忙着合并产品线、抢占入口，金山办公则把仗直接打到了组织的工作流里。8月21日，“WPS Comate百城AI智能体赋能计划”在北京启动，联合各地国资委、大数据局、经信局等机构，面向企业数字化及AI业务负责人开展专项培训，推动组织级AI从标杆客户走向规模化复制。

“这回的 AI 冲击，力度之大史无前例。金山办公只有两种选择：要么死掉，要么痛苦转型，把自己变成一家 AI 化的公司。”金山办公CEO章庆元说。

金山办公CEO章庆元

在竞争白热化的表象之下，一个更本质的问题正在浮现：当所有人都在卷AI，企业真正需要的，到底是一个更聪明的模型，还是一套能真正跑起来的产品？

“未来AI大模型将像基础云服务一样随时可获得，性能差距仅有‘百分之个位数’，国产模型也做得足够好，而且追赶速度也越来越快。”章庆元如此判断。

因此，在其看来，企业AI落地难背后，根源问题并不在于模型不够聪明，而是缺乏统一的管理。

所以，金山办公在如此激烈的市场竞争中，赌注也非常明确：

即当模型平权时代来临后，胜负手在于谁能依托足够深的工作上下文，构建出从个人到企业、从生成到交付的完整办公闭环。

为此，金山办公为WPS 365增加了组织级AI智能体WPS Comate，交付行业首个“企业大脑”，配套一套“三二一”落地体系，直击企业AI落地痛点。

它通过一套产品架构，在满足企业对AI资源管理和安全管理的前提下，让AI能够学习企业文档、读懂业务数据、操作业务系统，沉淀和复用组织能力，真正具备结果交付的能力。

那么，当字节把飞书并入豆包、阿里把三条Agent线合为千问办公，巨头们都在试图回答同一个问题：在AI时代，企业到底需要一个什么样的办公软件？

显然，金山办公的答案，与这些大厂们，并不完全一样。

当“智力”不再稀缺，什么变得值钱？

过去一年时间，金山办公内部使用大模型情况，发生了一个很微妙的变化：

2025年，金山办公在做开发时，基本都在使用国外的大模型产品，但在今年6月份，其内部研发使用的模型已经全部切换到了国产大模型上。

“今天我们选模型的时候，首先要考虑的是性价比、服务稳定性以及Token的供应量。”章庆元如此说道。

这种变化背后，关键原因还在于，底层模型的稀缺性正在消解，SOTA榜单几乎每周一变，这周是这个模型最强，下周可能又被超越。

章庆元有个很形象的比喻：“大模型就像清华本硕博连读的省高考状元，但你每次让他做事，都得重新交代一堆背景，体验很糟糕。”

这个“背景”，在企业场景里就是差旅标准怎么算、合同审核的红线在哪、一个项目的成本由哪些科目构成等等，而这些企业特有的知识，恰恰是通用大模型最薄弱的环节。

金山办公副总裁王冬讲得很直白：“大模型很聪明，但不懂你的业务。”

金山办公副总裁王冬

这也就意味着，当模型越来越平权，真正稀缺的是企业独有的上下文工程和高质量数据。

章庆元对此判断很直接：“大模型技术终将走向平权，当基础模型的能力不再是稀缺资源，真正决定产品竞争力的会是对用户上下文的理解深度，以及真实场景下沉淀的办公数据资产。”

中信证券杨泽原将主流大模型比作“全科博士”——具备通用知识与复杂问题处理能力，但缺少各行业专属实操数据与业务经验。针对“模型厂商是否会替代垂直应用企业”的担忧，他给出了否定判断：企业核心经营数据、岗位实操经验属于私有资产，不会上传至通用大模型平台；从法律伦理、商业合作、产业实操三个维度看，底层大模型厂商无法替代垂直行业应用厂商，“以金山办公为代表的垂直软件厂商，是AI规模化落地的核心载体”。央国企、头部民企对AI时代的数据安全尤为关注。

换句话说，谁帮企业把数据主权留在自己手里、又把数据变成AI能懂的知识，谁就可能守住了护城河。

面向企业AI落地场景，金山办公的做法，不是急着换更强的模型，而是先沉下心给企业打“地基”，对应三二一落地体系里的三通：通知识、通数据、通能力，及两管：管数据安全和成本。

王冬有个比喻：数据一定是AI落地的燃料，像发动机的汽油，驱动整个引擎成长。

那么，金山办公具体是怎么做的？

通知识，靠的是AI Docs。过去两年，金山办公把所有散落在办公组件里的文档、PPT、表格、聊天、会议，统一沉淀进 AI Docs，形成企业级智能知识基座，让文档变成可被AI理解的“知识燃料”，目前已有几十家企业参与共建。

比如在法务团队审合同的场景中，金山办公前年就开始建企业大脑，存量合同邮件数量极大，把这些历史邮件全部揪出来用AI分析、自动提炼审核规则再喂回去，效果立竿见影。

通数据，靠的则是Data Hub。

对于企业来说，麻烦更多的在于，成本、业绩在不同部门口径完全不同——销售眼里的成本是差旅、解决方案、交付，研发眼里的成本是工时和研发投入，单位没有统一AI就算不清。

而DataHub不搬走企业数据，也不重建企业数仓，是通过构建面向AI的数据本体层和语义消费层，连接并理解企业数据。

数据和企业知识被统一起来之后，更重要的是打通企业内部各个系统的接口，让AI能真正地在企业业务中流通起来。而这靠的则是API Hub。

一般来说，企业里往往存着大量十几年数字化建设留下的信息系统，ERP、OA、CRM 接口和鉴权方式五花八门。API Hub统一对接ERP、OA、CRM等业务系统，让AI从“回答问题”升级为“执行任务”。没有这一步，AI永远只是一个聪明的聊天机器人，而不是真正能干活的生产力工具。

在三通之上，还有两管，即管成本、管安全。AI Hub能够按人、岗、任务维度管控Token资源；Trust提供包括身份与权限、数据分级分类、终端环境可信、AI行为审计在内的多维安全体系。

可以看到，当模型越来越平权，真正稀缺、越来越值钱的，是企业独有的上下文和高质量私域数据。这背后很核心的一点在于，金山办公是让AI真正做到能够执行任务，让企业大脑真正地长在企业业务流程当中。

打通全流程业务系统，一个企业只需要一个AI办公平台

地基打好了，新问题又来了。

王冬在跑客户时发现一个普遍现象：A部门用低代码Agent工具搭一套，B部门用开源方案搭一套，C部门又用别的搭一套。

权限、数据、接口反复对接，重复建设，更糟的是，一旦要跨A、B、C三部门串一个任务，工具不同直接拉不通，优秀经验还被锁在小团队里，流转全靠“传一个文件”。

AI产品太多太乱，而且各不相通。

所以，对于企业落地AI来说，最重要的，就是要有一个统一的AI平台。“一个企业只需要建一个AI办公平台。”王冬如此说道。

金山办公的解法，是把“三二一”体系里的一平做扎实，一个独立且统一的组织级AI入口，把所有能力兜住。过去，金山办公统一入口是WPS 365，而现在则将其升级并独立为WPS Comate。

WPS Comate具体是怎么做的？

在入口之下，要先把能力接通，而这就是前面提到的 API Hub。在这个底座之上，Comate 又长出三样东西让入口真正“能用、好用”：

首先是技能市场（Skill Hub），员工可以把跑通的场景沉淀成Skill，一键分享给团队或全公司。

王冬的一个亲身经历是，过去见客户需要销售写长篇briefing，后来一位资深售前丢给他一个 Excel，只需要输入客户名，Skill就把企业看板、CRM、工单全部盘出来，第一次就生成6到7 页文档，方案、交付、卡点列得清清楚楚。

第二个就是专家系统，把老师傅装进Agent。通过资深员工将经验与知识灌入系统，训练出具备多能力、多助手、带工作流的专家Agent。

如Comate内置了由资深法务、财务、商务专家蒸馏出的经验Skill，能自动审查合同，标注R1、R2、R3等不同级别风险，并生成完整的审查报告，将法务、财务、商务三方的工作合而为一。

一个年轻工程师去客户现场，看到没见过的报错日志输进去，系统就能诊断下一步该干嘛。

第三个则是个创意工具，即App Engine，用户只需一句话即可创建轻量级应用，一键部署至企业内部，让创意快速落地。

有了统一的AI平台，组织提效就有了样本。

比如金山办公的一个机场客户不到一个月落地12种业务场景；农商行一线人员配合工程师快速搭起4个 Agent，解决农忙信贷统计等临时任务；超大型制造业工厂三个厂区工艺规则过去各搞各的，统一汇聚后仅“怎么刷油漆更省”这类经验共享就带来5%—6%的节约。

对此，王冬表示：“WPS Comate 不是聊天机器人，是深度连接组织数据、调用内置技能、召唤领域专家数字员工、端到端交付结果的AI办公伙伴。”

那么，从行业视角来看，在AI时代，入口为什么会成为企业的生死线？

长期跟踪金山办公的投资者何天峰点得很透：最大的威胁不是同行，而是用户在别人的 Agent 里直接就把文档做了，如在豆包、在别的 AI Agent 里说句话，活儿就干完了。而一旦用户习惯形成，再拉回来极难，就像当年轻文档抓住窗口期后数据不再回流。

这不是危言耸听。何天峰进一步指出：“这可能是办公软件入口的再一次争夺，做好了会是新的一次提升，做不好，可能是用户群的坍塌。”

显然，这对于金山办公来说，是一场面向ToB战场不得不打的一场硬仗。

AI办公争夺战，不争入口争AI交付结果

站在2026年这一时间节点来看，企业AI办公赛道的竞争已经进入白热化阶段。

腾讯、字节、阿里接连发力，三家布局AI办公赛道的路径开始分化，但也反映了2026年下半年AI办公赛道的集体转向，即“赛马时代”结束，“超级工作台”大战即将开始。

腾讯把QClaw并入WorkBuddy；阿里把QoderWork、悟空、MuleRun整合，升级为千问办公；而字节则推进飞书×豆包深度整合，TRAE SOLO更名TRAE Work。

相比较三大巨头来说，AI大模型公司月之暗面旗下的Kimi，则没有强行做企业协同入口或桌面Agent，而是用长上下文和端到端Office输出能力，在文档交付这个最硬的办公痛点上做深。

Kimi卖的其实是模型能力产品化，而非平台生态，而这更适用于C端用户。但就像何天峰所言，入口这件事，一旦真正占据用户心智，就会形成真正的壁垒。

而金山办公在这些行业排头兵面前，优势并不在于模型能力或入口流量上，它既不自研基础大模型，也不做桌面入口争夺，而是牢牢卡在办公交付的最后一步，即把AI生成的东西变成真正可编辑、可溯源、可进入企业业务流的Office原生文件。

因此，章庆元认为，WPS过去不是办公入口，未来也不会是入口，用户的工作从微信、OA开始。而金山办公的竞争关键，并不在于争夺企业办公入口，而是提供完整的工作闭环，即当领导在聊天软件里下发任务后，用户可以在WPS体系内完成从理解任务、调取资料、生成文档到协同修改的全流程，减少在不同应用间反复切换的痛苦。

毕竟，大模型平权后，拼的还是谁更懂用户、谁的数据更厚实。这正是金山办公的底层逻辑，即不赌模型层，而赌工程层和场景层：

模型层：接入多家第三方大模型（包括腾讯、字节、Kimi的竞品）

工程层：三十年积累的文档内核、排版引擎、渲染校验

场景层：38年积累的的真实办公场景经验

当模型能力趋同时，能把AI生成的内容变成“可继续修改的原生Office成果”的能力，就成了稀缺资源。这是金山办公在AI办公赛道最不可替代的优势。

未来12个月，金山办公的关键看点是WPS 365能否在大型企业真正跑通“组织增智”——这才是它从“办公软件”跃迁为“AI办公平台”的胜负手。

章庆元的一句话，道破了这场竞争的本质：“AI是我们未来几年唯一也是最重要的机会。做成了，会取得更好的成果，做砸了，肯定就没有了。”

整体来看，当前企业AI办公赛道的竞争日趋激烈。

而在微软、钉钉、飞书、豆包们各占山头的混战里，金山办公交出的这份企业大脑答卷，至少指明了一条不必从零开始且把数据主权留在企业自己手里的路。

这条路能不能走通，2026-2027将是关键的检验期。

对于整个行业来说，金山办公的选择也提供了一个值得深思的样本：在AI时代，不做模型的公司，未必不能成为最懂模型的公司；不追风口的公司，未必不能在风口过后活得最好。

毕竟，当“智力”平权后，真正值钱的，从来不是智力本身，而是让智力落地生根的工程能力。