Краткое содержание анализа
Офисные AI-агенты (AI-системы для работы) стали новой сферой конкуренции для таких гигантов, как Alibaba, Tencent и ByteDance. Однако компании-“малыши”, такие как Zhipu, Yuezhi Dianmian и MiniMax, не последовали их примеру. Причина не в отсутствии желания, а в особенностях их структуры, масштабов бизнеса и требованиях к управлению корпоративными сервисами. Преимущество гигантов не в более совершенных моделях (хотя модели малых компаний демонстрируют лучшие результаты в тестированиях), а в контроле над корпоративной информацией (правами доступа, процессами утверждения и данными) и системами выполнения задач (Runtime). Компания DeepSeek выбрала путь открытого исходного кода, используя общий фреймворк для входа на рынок. Рынок растет быстро, и действия гигантов направлены как на завоевание новых клиентов, так и на защиту своих основных позиций на рынке корпоративных приложений (DingTalk, Lark и др.). Малые компании либо разрабатывают инструменты для личного использования, либо, как DeepSeek, ставят на стандарты открытого исходного кода; у каждой свой подход, но они не прямо вступают в борьбу с гигантами.
Почему малые компании не могут следовать за гигантами? Основная разница в “организации” и инфраструктуре
Офисные AI-агенты приносят доход от покупок корпорациями, и средний размер заказа высок и стабилен, поэтому малые компании не могут не заинтересоваться этим рынком. Однако они не могут следовать за гигантами по двум причинам:
- Отсутствие контроля над корпоративной информацией: Корпоративная работа — это не использование программных средств в личных целях, а интеграция в организационные процессы. Кто имеет доступ к финансовым данным и как проходят процессы утверждения? Эти данные хранятся на серверах таких приложений, как DingTalk, Lark и WeCom, и малые компании не могут их получить для обучения своих моделей. Агенты гигантов работают в рамках существующих систем прав доступа; инструменты малых компаний (например, Kimi Work) являются лишь личными помощниками и не могут управлять корпоративными процессами.
- Невозможность справиться с сложными процессами управления: Процессы покупок в корпорациях очень длительны: от формулировки требований бизнес-отделами, выбора технологий IT, проверки предварительных версий программ до проведения тендеров, юридической проверки контрактов и тестирования на безопасность информации, а в конце все это требует подписи руководителя. После заключения сделки необходима специализированная команда для обслуживания (2–5 человек), а также адаптация системы к изменениям в организационной структуре и индивидуальным требованиям. У малых компаний нестабильный денежный поток, и они не могут позволить себе такие длительные и сложные процессы.
Офисные AI-агенты — это не просто чат-боты, это “AI-сотрудники с физическими возможностями”
Многие считают, что офисные AI-агенты — это просто программы для общения, но на самом деле это комбинация “мозга” и “тела”:
- **Модель является “мозгом”: она понимает команды (например, “составь отчет о прошлой встрече и отправь руководителю”), но одного мозга недостаточно — без возможности получения доступа к файлам и отправки электронных писем система бесполезна (это чисто текстовая система, которая может только думать, но не может действовать).
- **Система выполнения задач (Runtime) является “телом”: она предоставляет возможности для реализации мыслей. Например, когда модель говорит “прочитай этот файл”, система выполнения открывает файл и извлекает содержимое; когда модель говорит “отправь отчет”, система отправляет письмо. Этот цикл “подумать → действовать → получить обратную связь → снова подумать” является основой работы системы выполнения задач.
У гигантов системы выполнения задач являются частью корпоративных инфраструктур (например, система Qiwen Office использует возможности DingTalk, а система DouBao Work использует облачные компьютеры); у малых компаний системы выполнения задач предназначены для личного использования (например, Kimi Work использует локальные ресурсы).
Рынок растет быстро, но гиганты тратят деньги на завоевание новых позиций и защиту своих основных рынков
Рынок офисных AI-агентов растет стремительно:
- В июне количество посещений 17 офисных AI-агентов в Китае превысило 60 миллионов (в марте их было всего 20 миллионов); Tencent WorkBuddy занял первое место с 20,97 миллионами посещений;
- Ожидается, что рынок корпоративных AI-систем вырастет до 44,9 миллиардов к 2026 году (21,2 миллиарда в 2025 году) и может достичь 332 миллиардов к 2029 году;
- Gartner прогнозирует, что к 2026 году 40% корпоративных приложений будут включать AI-агентов.
Почему гиганты так спешат? Потому что меняются условия рынка: если пользователи привыкнут общаться напрямую с AI-агентами, без использования таких приложений, как DingTalk и Lark, их организационные ресурсы могут потерять ценность. Поэтому гиганты одновременно атакуют новые рынки и защищают свои основные позиции. Например, DouBao Work предлагает бесплатную подписку на 30 дней при регистрации, Qiwen Office проводит бета-тестирование бесплатно, а WorkBuddy предлагает токены в рамках программы Hy3.
Особенный подход DeepSeek: отказ от создания полноценных продуктов в пользу стандартов открытого исходного кода
Компания DeepSeek выделяется среди малых компаний: она не создает полноценные офисные AI-агенты, а предлагает инструмент для их разработки (DeepSeek Harness) в формате открытого исходного кода:
- Этот инструмент позволяет пользователям добавлять собственные функции (например, плагины для обработки изображений); он стал одним из самых быстрорастущих проектов с открытым исходным кодом: количество звезд на GitHub увеличилось с 20 тысяч за первый час до более чем 180 тысяч за 9 дней.
Цель компании — стать общим фреймворком для разработки офисных AI-агентов, подобно системе Android, которая используется многими разработчиками. Однако это сопряжено с рисками: согласно условиям лицензии MIT, любой может изменить код, и пользователи могут заменить используемые модели на другие (например, GLM, Kimi или GPT), что может привести к потере доходов для DeepSeek.
Малые компании не сдаются: они выбирают пути, подходящие их потребностям
Малые компании не отказываются от разработки офисных AI-агентов, а выбирают подход, соответствующий их возможностям:
- Разработка инструментов для личного использования: например, Kimi Work и Zhipu AutoClaw сосредоточены на личных рабочих сценариях (организация файлов, обмен информацией) и не стремятся к созданию полноценных продуктов.
В целом, рынок офисных AI-агентов продолжает развиваться, и компании, использующие открытый исходный код и инновационные подходы, имеют большие возможности для успеха.