当大模型能力持续提升，软件公司是否会被模型取代，成为AI应用层企业绕不开的问题。

　　金山办公CEO章庆元近日在接受上海证券报记者采访时表示，模型会逐步趋于平权，未来可能像基础云服务一样被随时调用，在这一变化下，办公软件的价值并不只来自模型本身，而在于软件能否沉淀用户和组织的工作上下文，并把AI真正放进业务流程。

　　在他看来，模型提供通用能力，但上下文、知识沉淀、权限和成本管理，决定AI能否在具体场景中发挥作用。

　　上下文是大模型的护城河

　　在章庆元看来，当下不同模型之间仍有差异，但差异正在缩小。一些海外模型能力较强，但并没有形成不可追赶的代差，国产模型的追赶速度也在加快。当模型性能差距收窄，企业选用模型时就会更关注价格、稳定性和词元效率。

　　由此，章庆元提出，模型本身并不是软件公司的护城河。大模型掌握的是通用知识，但并不了解某个用户的历史文档、工作习惯、业务语境和具体任务目标。“今天我们能拿到所有的模型，但它们都是通用模型，具有的是通用知识。它没有你的工作上下文，完全不了解你，所以没有足够的个性化。一旦有了工作上下文，事情就发生变化了。”

　　目前，金山办公用户已有大量文档存储在云端，这些文档构成了办公场景中的工作上下文。他举例说，如果用户要求AI生成一份次日董事会使用的经营报告，真正影响交付质量的不只是模型是否能写作，还包括它能否理解用户过往文档、经营数据、汇报偏好和组织语境。

　　“云文档就等同于工作上下文，有了工作上下文，才能从一个通用的AI，变成一个懂你的、真正帮你提效的AI。”章庆元认为，AI办公产品的重要任务之一，是做好上下文工程，把用户的知识、经验和Know-How转化为可被AI调用的能力。

　　这是他判断办公软件不会因AI消失的原因。在章庆元看来，办公软件经历了文档办公、协同办公和AI办公三个阶段。AI没有消灭软件，反而可能拓宽办公软件的边界。只是传统软件若仍停留在功能叠加，未必能适应AI时代，下一代办公软件需要围绕AI原生交互和任务交付重新设计。

　　企业AI落地要解决三类问题

　　如果说个人侧AI办公的重点是让AI理解用户，企业侧的问题则更复杂。章庆元表示，企业AI落地与个人使用完全不同，企业管理者关心的不只是员工是否使用了AI工具，而是AI投入能否对应到成本节约、收入增长、流程改造和组织效率。

　　他提到，不少企业在AI使用初期并未限制员工词元消耗，但几个月后发现成本压力上升。章庆元举例称，如果一名员工每月消耗1000美元词元，一家企业若有10万名员工，一个月就是1亿美元账单。对CEO而言，关键问题是这笔费用用在了哪里、分配给了谁、为企业节约了多少成本或带来多少业务结果。

　　在他看来，企业AI落地至少要解决三类问题：一是词元管理，企业需要知道AI费用的使用对象、任务类型和产出效果；二是企业知识建设，大模型虽有通用知识，但并不天然理解企业自身的文档、会议、音视频资料和业务Know-How，企业需要把非结构化资料转化为可调用的知识库和业务数据库；三是权限管理，企业Agent一旦调用ERP、CRM、OA等业务系统，甚至访问生产系统，就必须对API调用、数据访问和操作权限进行治理。

　　章庆元认为，这些环节才是企业AI落地的真正门槛。模型可以买到，词元可以充值，但企业知识的结构化、业务系统的打通、权限边界的设定和成本可控机制，都需要长期积累和组织改造。

　　这也解释了金山办公为何把企业级AI办公的重点放在“管好AI、用好AI”上。此前，金山办公发布了面向组织级场景的WPS Comate，并将WPS 365升级为一站式AI办公平台。WPS Comate试图连接企业内部知识、数据、系统和AI能力，并在成本、安全和平台治理层面提供统一入口。

　　“现在是压力较大的阶段，但也是技术变化带来新机会的阶段。”在他看来，未来企业级AI产品的竞争，不只是谁接入了更强模型，而是谁能帮助客户把AI费用降下来、把企业知识用起来、把模型放进业务闭环里。