2026年10月6日，OpenAI公布一批内部前沿模型完成的数学研究，并披露一项结果平均消耗相当于ChatGPT Pro思考约三小时的计算量。次日Anthropic发布小模型Haiku 5.5，主打摘要、分类、数据库查询等高频重复任务。同一天OpenAI把GPT-6推给更多用户，免费档却切换到更轻的Luna。前沿模型继续探科学，日常请求开始分给了便宜算力。
希鸥网观察到，这条分岔路在中国大厂产品里同样清晰。阿里千问办公在门店场景里回答员工操作问题，腾讯让WorkBuddy承接工作任务、让Marvis替个人清理电脑和找文件，字节把豆包工作接进飞书读取有权限的团队资料。成立于2015年的企业协同办公赛道，正被AI重新切一遍蛋糕。谁交付得刚好够用，谁就能把越来越重的AI投入摊薄。
先看价目表。GPT-6 Astra标准档每百万输出Token定价50美元，Luna仅0.5美元，表面差100倍。Haiku 5.5对10万Token以内提示词，输入0.1美元、输出0.5美元。一万名员工每天各拿1000个Token输出，一天1000万Token，Astra是500美元，Luna是5美元。企业实际采购远比这复杂，但差距会进预算表。
成本账背后是商业模式重构。模型供应商把同一种能力越卖越便宜，做应用的人少了成本，也少了仅凭模型能力收费的理由。客户今天为自动整理会议记录买单，明天协同软件就可能把它变成免费功能。只有找得到公司正确资料、走得通审批、出错时找得到负责人，能力才留在采购清单上。可规模使用的智能越普及，产品外那圈服务越要扎实。
供给端的压力写在资本开支里。阿里上一季度资本开支676.78亿元，腾讯528亿元，同比分别增长75%和176%。口径不同，也含非办公智能体的长期投入，但信号明确：算力、模型和产品开支需要更多业务来承担。把适合日常任务的智能做成常用产品，是分摊投入的一条路径。但这条路是否通向增量生意，取决于合同能否落地、UE能否维持在健康水平。
希鸥网认为，这场博弈的受益方是掌握组织关系的平台。企业采购者要的是可预估上限和可核对记录，供应商要防一张固定年费合同被少数重度任务吃穿。原来每年买协同软件的那笔预算，若只是从旧版挪到新版，平台添了推理、数据接入、权限、审计和交付成本，收入却不见增长。真正拿到增量，AI得进入办公软件难收费的工作，如仓储物流包装企业富立卡让数字员工处理询盘、报价和审批。
这让人想起桥水的管理原则：原则最开始很少，后来逐渐增多，遇到新情况就总结应对方式，最终形成一套“决策库”。AI办公产品也在经历同一过程。早期所有人都互相认识，极度透明容易实现；规模扩大后，靠人盯人不再可能，只能把判断沉淀为规则。企业把AI接进流程，本质也是在做一套决策库，把重复判断交给系统，把例外留给人。
但决策库要生效，前提是管理者知道员工怎么思考。就像工程领队不知道设备如何工作，就不知道它会怎样处理不同情况。2006年桥水第一次用MBTI测试员工倾向，后来又给员工做“棒球卡”，列出各项指标。不会安排打击率0.160的外野手打第三棒，也不会安排宏观思维的人做细节活。AI办公的采购逻辑相同：先看清岗位的真实任务分布，再决定哪类请求交给哪档模型。
这个道理直接对应AI产品的定价设计。千问办公企业版按坐席售卖，每席每月带2000积分，组织共享，超量买积分包。共享额度是在适应办公室里极不平均的使用：财务月底批量核对，法务集中审合同，销售旺季处理大量询盘。真正把任务交给智能体后，成本还取决于它读了多少文件、跑了多少轮、调了哪档模型。腾讯Marvis团队称，建立索引、提高缓存命中、按难度选模型后，每个日活用户成本降到上线首月的约十分之一。千问办公也称专用模型让平均Token消耗减少75%。省下的每一分钱，都是下一份合同里的谈判空间。
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