重新研究AI办公：当智能成为标配，新的稀缺在哪里？

本文来自微信公众号： AI资本观

过去两周，我有好几次觉得，AI办公这个题，当下没有必要再研究了。

不是因为它不重要。恰恰相反，是因为太重要，也太热闹了。腾讯、阿里、字节、百度、金山几乎都已经下场，新的产品、组织调整、广告投放一轮接一轮。媒体和分析者也跟得很快。

到今天，至少有五件事，我们觉得已经被分析清楚：

1. 巨头已经全面进入AI办公。这不是某一家公司的产品试验，而是一场集体性的资源重配。

2. Agent正在从“回答问题”走向“完成任务”。写文档、做PPT只是表面，更重要的是拆任务、调用工具、跨系统执行。

3. 模型之外，数据、上下文、权限和工作流正在成为新的竞争变量。

4. 飞书、钉钉、WPS、企业微信这些旧办公资产，可能因为AI重新获得价值。

5. 办公软件原来的基本单位也在变化。过去卖文件、功能和Seat（席位），现在越来越多人开始讨论任务、结果，甚至数字员工。

如果想了解这场战争已经打到哪里，现在已经有不少值得读的文章。

比如： 钛媒体｜《大厂抢滩AI办公》——已经继续追到了独立Agent与旧办公工作流两条路径，以及办公产品从软件功能向任务交付迁移的问题。 经济观察报｜《内部赛马暂停，腾讯、阿里、字节AI办公产品“合兵”对阵》——把这一轮大厂内部资源收拢和组织动作梳理得很清楚。 产业家｜《“豆包工作”深度打通飞书背后：AI办公正式进入“上下文”战场》——把企业上下文、权限和组织数据推到了竞争前台。 界面/JMedia｜《AI办公大变局：谁先交出真活》——已经把问题从“谁功能多”进一步推进到了谁能真正嵌进工作流、交付结果。

这些优秀工作构成了这次研究的基础。

如果只是把这些结论重新证明一遍，再开一轮研究就没什么意义。但再看之下，还有一些并不清楚，并逐步汇聚成另外三个问题：

1、为什么中国互联网每隔几年，就会重新打一场这种所有人都不能不参加的大战？

2、当智能开始成为公共供给，新的稀缺在哪里？

3、当能力都会被追平，什么才可能成为Power？

一、为什么中国互联网总会重新打一场大战？

把时间稍微拉长一点，今天这副场面并不陌生。

百团大战、打车大战、外卖大战、共享单车、社区团购，再到还没有结束的C端AI助手竞争，中国互联网几乎每隔几年，就会出现一次资本、巨头和创业公司同时涌入的新战场。

六场战争当然不是同一回事。尤其C端AI助手还远没有终局。把它们放在一起，不是为了总结一条“互联网大战定律”，而是建立一组历史对照：当一个新市场刚刚被证明可能成立，大量资本同时进场以后，哪些动作会反复出现？最初最稀缺、最值钱的东西，又会怎样变化？

真正值得拿出来细看的，是其中三个。

外卖大战里，资本当然烧掉了大量补贴，但最后留下来的不只是用户数字。骑手、商家、订单密度、配送调度和城市履约慢慢叠成了一套现实世界里的生产系统。钱最后变成了一种很难在几个月里重新复制的能力。

共享单车正好相反。资本迅速把“街上有没有车”从稀缺打成了过剩，但车辆本身没有自动变成长期竞争力。车越多，运维、调度、损耗和资金占用反而越重要。

留下资产，不等于留下长期竞争优势。

社区团购又提供了另一种提醒。滴滴有资本、有流量，也有打大战的经验，但这些旧资产不能原封不动地变成生鲜零售里的采购、仓配和供应链能力。

换一个新战场，原来最值钱的东西未必继续值钱。

这几场战争放在一起，我更关心的是它们背后反复出现的一种运动。

很多战争刚开始的时候，资本都在追逐最稀缺的东西：用户不够，就买用户；司机不够，就补贴司机；车辆不够，就把车铺满城市。

但资本不是一个只会发现稀缺的旁观者。

钱一旦大规模涌入，它自己也在制造供给。

原本只有少数人拥有的东西越来越多，“拥有它”本身就会开始贬值，竞争随之转向下一个更难复制的瓶颈。

这里发生的，其实是一种稀缺迁移：当资本和技术不断扩大原本稀缺的供给，旧优势开始贬值，竞争就会转向下一个更难复制的瓶颈。

这让我想到我们最近一直在研究的一个问题——AI资本周期。

AI资本周期，是我们长期研究AI产业的一种资本视角。它观察资本如何追逐稀缺、扩大供给、推动瓶颈迁移，并最终改变成本、竞争与价值分配。它既看钱流向模型、算力、应用和基础设施，也追问这些投入怎样变成收入、现金流和长期控制力，风险最后又由谁承担。

其中有个判断，我越来越觉得适合拿来解释今天的办公大战：

资本总是追逐稀缺，但资本自己又会不断扩大供给，把稀缺推向下一个环节。

这个过程大致可以拆成五步：

过去几场互联网大战给我们的，只是一组基准率，而不是答案。

真正让今天这场AI办公大战变得有意思的，是同样的过程可能正在发生在一个过去很少被这样扩张的东西上：

智能本身。

模型曾经极度稀缺。能够训练一个足够好的大模型，本身就是门票。

但过去几年，资本、算力、人才和技术进步同时涌向这一层。模型越来越多、越来越强，也越来越便宜。

如果稀缺迁移继续发生，那么问题就不再只是“谁现在拥有更好的AI能力”。

更值得问的是：

当智能本身也开始被不断扩大供给，AI竞争里的下一种稀缺，会迁到哪里？

而从这里开始，这场战争就和我们熟悉的互联网大战出现了真正的分岔。

二、当智能开始成为公共供给，新的稀缺在哪里？

真正的分岔，先发生在“智能”本身。

过去的互联网大战里，资本当然也能补贴供给，但很多核心能力仍然必须自己一寸一寸建出来。

你可以补贴骑手，却不能在一个季度里买到一套已经跑顺的全国配送网络；可以砸广告拉来用户，却不能顺手把另一家公司的供应链、商户关系和城市运营经验一起买过来。

大模型把这个前提改掉了一部分。

01｜智能正在变成一种可以买来的生产资料

一家AI应用公司不需要先拥有世界上最好的基础模型，才有资格做出很好的产品。

模型可以通过API调用，可以根据不同任务切换，也可以把几种模型组合在同一个产品里。今天已经有不少AI办公产品允许用户或系统根据任务选择不同模型。

这不只是一项技术架构变化，它还改变了一项很基本的竞争条件：

智能越来越像一种可以从外部采购、按需调用的生产资料，而不再只是某家公司内部独占的能力。

过去一家外卖平台没有配送网络，就是没有。

今天一家AI应用没有最强模型，却可能直接购买相当接近的智能能力。

这也是为什么，AI时代的稀缺迁移可能比过去跑得更快。

过去的互联网大战，资本可以把流量打成标配。

Agent时代，资本和技术进步甚至可能一起把智能也打成标配。

当然，这绝不意味着模型不重要，更不意味着所有模型会变成一样。

前沿模型仍然决定能力上限，也可能决定一段时间里的产品体验。但对应用公司来说，问题已经发生变化：模型领先还能独占多久？

如果竞争者不必重新训练一遍你的模型，只需要购买API或者换一个更好的底座，单纯依靠模型能力建立起来的优势，时间窗口就会比过去短很多。

真正变掉的，是资本正在争夺、又正在不断消灭的那个“稀缺品”。

02｜应用能力第一次会被底层进步主动“折旧”

AI办公尤其容易感受到这种变化。

整理几十份资料、生成一套PPT、分析表格、操作浏览器、跨几个软件完成任务——今天这些能力当然都是真实竞争力。

但其中有多少到了下一轮模型升级之后，还能继续构成差异？

这是AI应用一个非常特殊的风险。

过去一家互联网公司辛苦建立起来的配送网络，不会因为操作系统下个月更新一个版本突然贬值。

AI产品会。

昨天还需要专门团队、复杂工程才能实现的功能，明天可能因为推理能力、多模态、工具调用或者长上下文能力升级，直接被底层模型推成公共配置。

一家公司自己的产品并没有变差。

只是整个行业的地板突然升高了。

这是一种很容易被忽略的能力折旧：不是服务器折旧，也不是财务报表里的摊销，而是原来稀缺的应用能力被底层技术进步不断商品化。

所以我越来越愿意用一句更简单的话判断AI应用：

模型升级不断抬高能力地板，应用必须在地板之上建立Power。

这句话真正要求应用公司回答的不是“模型还重不重要”，而是：

当越来越多基础能力变成公共供给以后，你自己留下了什么？

这里也开始出现一个新的竞争层。

业内越来越常用一个英文词：harness（Agent运行支撑层）。可以粗略理解成模型之外，让Agent真正稳定工作的那套系统，包括工具、上下文、任务状态、权限和验证等。

模型越像公共供给，竞争自然越容易向这些地方迁移。

harness也不是一个新的万能护城河。如果其中的能力同样能被买到、接入或迁走，稀缺还会继续往下走。

03｜连旧办公资产，也开始从“独占”变成“可调用”

这正好把问题带到今天AI办公竞争里最有说服力的一种观点：

模型大家都能有，但飞书有文档和组织关系，钉钉有企业系统，WPS有办公文件，企业微信有企业协作和微信生态。

这些旧资产当然重要。

如果AI最终必须进入真实工作，它就不可能永远停留在一个孤立聊天框里。

但过去两年发生的另一件事，也让“有旧办公资产的人天然赢”变得没那么简单。

Agent世界正在努力把原本封闭在不同软件里的工具和数据接起来。

MCP——Model Context Protocol，模型上下文协议——就是最典型的背景之一。它试图提供一种标准方式，让Agent在获得授权之后调用外部的数据和工具。

MCP本身不是这场战争的主角。

真正重要的是它代表的方向：

Agent不必自己拥有所有生产要素，也可以通过接口去使用它们。

中国现实里已经能看到这种尝试。比如千问办公可以通过Connector连接钉钉、飞书、Microsoft 365等外部服务。这里最值得关注的不是它具体能查几类文件、调用几个功能，而是它证明了一件事：

一个新的AI办公产品，并不一定要先复制一整套旧办公软件，才有资格进入那套工作环境。

这对所有旧平台都是一个新问题。

过去很多软件资产的价值，部分来自一句很简单的话：

别人碰不到。

而现在，它可能逐渐变成：

别人可以用，但要经过我的接口、我的身份和我的规则。

如果想看这件事再往前一步会变成什么样，微软是个很好的参照。

Microsoft 365几十年积累下来的，不只是Word、Excel和邮箱，还包括邮件、会议、Teams聊天、文件、人员关系和组织协作记录。

微软把理解这些工作信息的一层能力叫作Work IQ。

如果按传统平台逻辑，这种东西应该尽可能锁在自己的产品里面。但微软选择把Work IQ进一步开放成API，让第三方Agent也可以在既有身份和权限边界内调用Microsoft 365里的工作上下文。

微软没有放弃自己的旧资产，而是在重新定义怎样从这些资产里获得价值。

最终替用户做事的Agent未必来自微软，但它要理解邮件、会议、文件和组织关系，仍然可能经过微软的系统。

这和过去“入口必须完全属于我”的平台逻辑已经有了一点不同。

旧办公平台可能不只争夺最终那个聊天框或Agent，也可能退到更底层，成为工作上下文、系统记录、身份权限甚至治理基础设施。

但这也不能推到另一个极端。

可以连接，不等于可以替代。

一个外部Agent能够读取一份飞书文档，不代表它马上继承了飞书里的组织关系、协作历史和权限结构。

能够调用Microsoft 365的数据，也不意味着第三方产品已经拥有微软在企业IT体系里的位置。

接口解决的是“能不能用”。

它还没有回答谁更懂、谁更可信、谁能长期保存工作状态，谁控制授权，以及出了问题以后责任落在哪里。

这也是这一轮稀缺迁移真正开始变得有意思的地方。

一边，模型供给越来越多，很多应用能力在被快速商品化。

另一边，原本封闭在办公软件里的数据、工具和部分上下文，也开始变成可以授权调用的生产要素。

模型可能是一家的，Agent是另一家的，文档和邮件存在第三家的系统里，身份权限又可能由企业自己的IT体系控制。

过去绑定在一个App里的东西，正在被一层层拆开。

所以到了这里，只比较模型、功能、用户规模，甚至谁拥有最完整的办公生态，都已经不够了。

下一步真正需要回答的是：

当模型可以调用、工具可以连接，连一部分数据和工作上下文都能够被授权使用以后，新的稀缺到底迁到了哪里？

三、当能力都会被追平，什么才可能成为Power？

到了这里，Power才需要被正式拿出来。

本文说的Power，不是泛指“优势”，也不是今天领先一点。它更接近一种结构性的控制力：即使别人已经能做到和你差不多，你仍然很难被绕开，甚至还能影响别人按什么规则选择和行动。

它关心的是，新出现的稀缺能不能沉淀成长期价值和控制力。

怎么判断一种优势有没有走到这一步？

一个很实用的压力测试是：

如果竞争者复制了你90%的显性能力，用户为什么仍然不能轻易离开你？

这就是本文使用的Power Test。与其再做一张腾讯、阿里、字节、百度、金山的功能比较表，不如把今天常被当作“护城河”的资产放到同一组问题里。

01｜先把几种看起来很大的优势降级

这场Power Test只问五件事：

这个东西难不难被快速扩供给？

竞争者能不能通过采购、API或者Connector获得？

用户想搬走时，迁移成本到底高不高？

它会不会随着使用继续复利？

这张表里，最先该降级的是模型能力和功能领先。

模型首先过不了这一轮测试：它仍然决定上桌资格，但作为独立稀缺正在被持续扩供给，很难单独解释价值为什么最终留下。

功能领先也类似，今天很惊艳的PPT、Deep Research或浏览器操作，可能很快成为行业最低配置。

流量要更复杂一些。腾讯有微信和QQ，字节有抖音和豆包，阿里有消费和企业生态，百度仍然握有搜索、浏览器以及传统信息入口。这些分发能力可以决定一个新产品第一次被谁看见。

但AI产品的多栖成本并不高。一个用户可以同时用豆包、DeepSeek、元宝、Kimi，切换成本远低于搬走一条社交关系链或一家企业的整套业务系统。流量依然重要，却更像控制第一次进入。第一次任务结束以后，第二次、第三次为什么还回来，才开始接近更硬的问题。

02｜旧办公资产开始变成另一种问题

再往下看，飞书、钉钉、企业微信、WPS这些老资产明显比一个产品功能硬得多。

它们有文档、有会议、有组织关系、有企业客户、有权限体系和工作流。

但前一问已经把问题推到了另一个位置：

数据仍然可以存在你的系统里，完成任务的却可能是别人的AI工作系统。

所以过去最直观的判断——“我有你没有的数据，所以我有护城河”——现在需要多问一步：

别人能不能使用我的数据？

如果答案从“完全碰不到”逐渐变成“可以使用，但必须经过授权”，稀缺就没有消失，只是往后移动了。

微软在这里提供了一个海外对照：它允许外部Agent调用工作上下文，同时把身份、权限、合规和治理留在更底层的控制面。旧资产开放不一定削弱价值，也可能让它从独占前台升级为系统记录层或控制层。

所以，拥有数据，不等于拥有控制数据怎样被使用的权力。

飞书也一样。外部AI能够读取一份文档，不代表它突然拥有整个组织；Agent能替用户做到哪一步，仍然受到身份和原有授权边界的限制。

这又把问题再往后推了一层：

拥有权限，不等于控制谁能够获得权限。

Agent可以获得很大的执行权限，但真正决定这份权限从哪里来、什么时候撤销、能不能跨系统，以及出了问题以后谁负责的，往往仍是企业自己的身份体系、管理员和治理规则。

所以，“旧办公资产会重新升值”不能一概而论。

有些资产可能真的升值，因为它卡住了新的控制点。

有些资产则可能只是从原来的“独占前台”，退成任何Agent都可以经过授权调用的原材料。

关键不再是你历史上积累了多少东西，而是这些东西在新的技术结构里处于什么位置。

03｜一个旧资产，可能同时失去独占、获得新价值

同一项资产，在Agent时代可能同时发生两件方向相反的事。

一方面，开放接口让别人越来越容易调用它，所以“只有我自己能用”的独占价值下降。

另一方面，如果越来越多AI系统都必须经过它，它反而可能变成更底层、更稳定的基础设施。

微软的Work IQ是一种可能。

企业身份和权限体系也是一种可能。

甚至飞书、钉钉这样的办公系统，未来也未必一定要靠“最终那个AI聊天框必须属于我”来证明价值。

真正值得问的是：

旧资产在新的技术结构里，究竟会退化成别人随时可以调用的原材料，还是升级成越来越多Agent都绕不开的控制层？

这个问题显然比“谁本来就有办公生态”更难。

它也解释了为什么不能简单地站在任何一家现有巨头的资产负债表上预测终局。

有办公软件，不等于一定赢。

没有一整套旧办公软件，也不等于已经出局。

因为Agent正在重新安排这些资产彼此之间的位置。

模型、AI办公入口、文档与业务数据、身份权限，完全可能分别属于不同的系统。用户最后看到的是一个任务结果，中间却已经不是传统意义上一家公司完整拥有的产品链。

Power Test做到这里，至少已经排除了几个太早的答案。

模型最强，不够。

流量最大，不够。

功能最多，不够。

“我本来就有一整套办公软件”，也还不够。

这些东西要么正在被快速扩供给，要么正在变得可连接，要么只控制整个任务链条中的某一层。

如果真的要继续寻找一种更硬的控制力，就只能再往下追。

追到那些很难通过一次API调用完整拿走、很难靠一轮融资买出来，也很难在用户点击一次“导出”之后一起搬家的东西。

04｜上下文之外，还有工作状态

今天谈AI办公，几乎所有人都会说上下文重要。这当然没错。一个AI工作系统如果不知道你是谁、不知道项目背景、不知道过去开过什么会、文件放在哪里，很难真正替你工作。

但上下文还是太宽了。

知道过去发生过什么，和知道一件工作现在进行到了哪里，不是一回事。

前者更接近Context——上下文。

后者更接近State——状态。

比如我让一个AI办公系统帮我研究一家公司的竞争格局。它读过昨天的20份材料，知道我的研究主题，这是上下文。

但如果第二天我回来，它还知道哪些材料已经排除、哪条判断被我否掉、哪些数字仍待核实、草稿为什么停在这里、下一步正常该补什么，这才开始接近工作状态。

两者的差别，有点像一个刚加入项目的人和一个已经跟着项目做了三个月的人。前者可以重新把所有会议纪要读一遍，后者知道事情为什么会走到今天。

微软的Work IQ已经开始把这个问题做成基础设施。除了给Agent提供实时的工作上下文，它还提供Workspaces，让长时间运行的Agent保存数据、文件、记忆、进度和中间结果，不必每次重新从零开始。

这里浮出来的，可能是另一种稀缺：

工作连续性。

过去办公软件强调的是“数据都在这里”。

Agentic工作系统更值得关注的可能是：

工作一直在这里发生。

数据可以导出，可以开放API，也可以授权第三方调用。

但一件事为什么做到这里、哪些选择已经被否掉、用户纠正过什么、项目正在等待谁，这些状态持续积累以后，未必能靠一次连接器完整搬走。

也只有到了这一层，“使用越久越有价值”才真正开始出现。

真实的AI办公产品并不等于一个Agent。一个产品里可以同时存在总入口、workspace、编排层、多个Agent、技能、工具和不同模型。具体执行任务的Agent可以更换，底层模型同样可以更换。

所以真正值得追问的并不是：

用户是不是永远把工作交给同一个Agent？

而是：

用户长期把一类工作默认交给哪个系统？

那个系统能不能保存状态，继承反馈，组织多个Agent，并在下一次任务到来时继续承接这项工作？

05｜“持续委托”是强候选，但还不是答案

如果这种关系能够长期成立，那么AI工作系统积累的就不再只是一次访问量。

会议准备、项目跟进、行业监测、报告更新，一类工作持续在同一个系统里发生以后，它可能越来越了解用户的工作状态、纠错记录、历史选择、工具组合和授权边界。

这和移动互联网时代的入口竞争有一个很直观的区别。

过去争的是：

我先打开谁。

到了Agentic工作环境，竞争可能慢慢变成：

一件事情来了，我默认先交给哪个系统？

“打开”主要是一种注意力关系。

“交给你”则开始接近委托关系。

它需要时间形成，也可能随着使用不断积累，还可能进一步影响任务的路由：一个工作最终调用哪个模型、哪个工具、哪家SaaS，不一定每次都由用户重新决定。

到这里，持续委托已经是一个很强的Power候选，但现有证据还不足以把它直接定义为Agent时代最终的Power。

原因就在于，另一股力量也在同时增强。

MCP正在降低Agent逐一适配不同工具和数据源的成本；A2A则试图让不同厂商、不同框架的Agent能够通信和协作。两套开放协议解决的问题不同，却都在提高Agent体系的可组合性。

与此同时，企业也在把身份和权限牢牢拉回自己的控制面。

微软现在已经可以给Agent建立独立身份，并用Entra管理它的认证、授权、权限范围、生命周期和审计。Agent到底能访问什么，并不只取决于模型能力，而取决于企业最终给了它什么身份和授权。

这几股力量叠在一起，会把很多传统意义上的锁定拆开。

企业可以更换前台AI产品，却继续保留原来的Microsoft 365数据、飞书工作资产和IAM体系；一个工作系统也可以把任务拆给多个不同Agent完成。

未来如果长期状态本身也逐渐变得可迁移，“默认委托”的锁定强度还可能继续下降。

那么Power就未必全部集中在某一个新的超级App里。

它更可能长期分散在几个层次：模型提供智能，Agent和编排层理解并协调任务，工作系统保存状态和记录，身份权限层决定谁能做什么，企业自己保留最终治理权。

这些层之间会竞争，也会互相开放。

AI办公大战看起来很像下一场超级入口战争，但最后可能根本不会产生一个新的超级入口。

不是因为竞争不够激烈，而是过去被绑在一个App里的智能、工具、数据、状态、身份和执行权，正在被拆到不同层。

如果重新用AI资本周期来看，这条路径反而更清楚：资本追逐稀缺，又不断扩大原有供给，推动稀缺迁移。模型能力正在被迅速扩供给，旧办公资产也越来越能够被授权调用。接下来真正值得追的，是哪些东西会在使用中继续积累、越来越难迁移，并最终获得控制下一步的能力。

06｜2026年9月，这场战争走到哪里了？

把前面的框架放回2026年9月，中国AI办公已经不是六家公司挤在同一条赛道上比功能。它们正在测试几种不同的Power形成路径。

1、腾讯已经跑到了一个很有意思的位置。

8月底，WorkBuddy开始明显强化“记忆与进化”、长对话续接和会话状态保存；到了9月2日，腾讯又把这条路线往外推了一步，正式上线WorkBuddy开放平台，面向智能硬件、行业应用和开发者开放底层Agent能力，首批引入超过百家生态伙伴。

这让腾讯现在同时在试两件事：一边把腾讯系庞大的连接和分发继续往工作深处推进，让WorkBuddy记住“这件工作上次做到哪里”；另一边又试图把自己的Agent运行底座变成其他应用也可以使用的基础设施。如果这两条路能接上，腾讯争夺的就不只是一个AI办公入口，还可能包括持续委托关系和Agent运行层本身。

2、阿里是另一种情况。

钉钉原本就沉淀了组织、审批、流程和大量企业软件关系，千问办公现在又把Skills、MCP、连接器、本地文件、浏览器和定时任务接进来。尤其定时任务已经可以脱离用户当下的一次提问，持续调用文件、技能和连接器完成工作。阿里正在尝试做的，是把原来的组织流程从“Agent可以读取的数据”，变成“Agent能够持续执行的工作方法”。接下来要看的，是这些流程能不能进一步沉淀状态，并让千问获得真正的任务路由权。

3、字节最值得看的，反而是它先在组织上做出了选择。

8月下旬，TRAE、扣子相关团队进一步并入豆包体系，飞书与豆包的生产力路线也在收拢，随后“豆包工作”正式推出。

个人AI入口和企业协同资产第一次被明显压进同一条主干。但组织先合到一起，不等于用户的工作关系已经自然合到一起。字节现在真正押的是：豆包已经建立的个人AI关系，能不能跨过那道门，进入飞书承载的组织工作关系。

4、金山则正在把我们前面提出的一个假设直接做成产品。

WPS灵犀8月开始强化项目空间、文档空间和长期任务，让资料、对话和云文档围绕同一个项目持续保留。过去WPS最硬的资产是“文件一直在这里”，现在它正在尝试往前走一步——项目一直在这里继续。接下来真正有价值的指标，不是项目空间建了多少，而是这种状态和修改历史到底会不会形成迁移成本。

5、百度反而最适合拿来做一次反向测试。

8月27日，百度搭子一口气推出15个行业套件、96项专业技能，并明确把方向压向金融财务、商务法务、产品研发、运营人力等专业工种。它没有飞书、钉钉、WPS那样厚的传统办公底盘，于是干脆绕开“再造一套Office”的正面战争，把稀缺押到专业工作方法和任务交付质量上。如果这条路跑通，会证明旧办公资产并不是进入下一代工作系统的唯一门票。

6、如果把这条路线再往AI原生的一端推，Kimi是更典型的样本。

Kimi Work没有继承一个传统Office帝国，却正在自己长出项目文件夹、会话分支、Agent浏览器、运行权限、技能和插件体系。它试图从任务执行往里长出工作环境。这里最值得看的，是这些Agent原生能力最后能不能沉淀成稳定的State和默认委托，而不只是一组很好用、但也很容易被下一代模型追平的功能。

所以截至2026年9月，中国AI办公至少有三条Power形成路径正在同时接受测试：有人在把旧办公资产Agent化，有人把超级入口往工作的更深处推进，也有人试图从AI原生任务执行反向建立新的工作关系。字节这样的玩家甚至同时踩在两条路上。

现在还没有哪条路线证明自己一定会赢。

它们走着走着，正在越来越频繁地撞向同几个稀缺：工作状态、持续委托、身份权限，以及决定模型、工具和服务流向哪里的路由权。

这个赛道已经进入亿级用户规模。QuestMobile统计显示，2026年7月AI效率办公赛道整体MAU约1.02亿，使用次数同比增长112.4%。这说明它已经不是极客尝鲜。但规模只能告诉我们谁更快占住入口；使用频次开始增加，也还不能单独证明谁已经形成Power。

真正的分水岭，可能要等这些用户开始把工作留下来以后才会出现。

从现在往后，我们会重点看五个信号：

1. 长期工作状态会不会形成真实迁移成本。换一个AI工作系统，究竟会损失多少项目状态、历史选择、纠错记录和工作习惯？

2. 第三方AI调用旧办公资产会深入到什么程度。只是读取，还是会进一步高频写入、执行事务，甚至绕过原来的办公产品前台？

3. 谁最终拿到真正的路由权。用户交出任务以后，模型、工具和SaaS还要不要每次自己选？

4. 身份、权限和治理的控制权最终在哪里。AI工作系统、办公平台、企业IAM，还是企业自己？

5. 价值捕获方式会不会继续迁移。企业的付费会不会从Seat和软件订阅，进一步走向任务、结果、Agent调用、工作状态或治理能力？

这些问题中的任何一个发生明显变化，都可能迫使我们修改今天的判断。

所以这仍然只是2026年9月这个节点的一次阶段性研究。

如果你正在做AI办公、企业Agent或者企业IT，我尤其想知道：哪些今天看起来“可以租、可以迁”的东西，在真实企业里其实根本搬不动；又有哪些今天被当成护城河的东西，已经开始被绕过去。

尤其欢迎能证明本文判断错了的材料。

（完）

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