收到钉钉方面以 "刻意挑起矛盾、贬低品牌" 为由的投诉时，我正在整理近期企业服务 AI 赛道的案例 ------ 作为长期扎根这个领域的观察者，我始终认为，对产品战略的理性分析、对行业生态的客观审视，从来不是 "抹黑"，而是推动行业进步的必要声音。今天写下这篇文字，既是对投诉的正式回应，也是想和关注这个赛道的朋友聊聊：我们究竟需要怎样的行业讨论？
一、先谈初衷：我从未想过 "贬低"，只希望 "说透"
在《如何评价钉钉 AI1.1 新品发布会》一文中，我的核心诉求很明确：从战略逻辑、生态可行性、竞争隐忧三个维度，拆解钉钉 "行业垂直 AI" 战略背后的真实挑战。这些分析绝非主观臆断，而是基于公开信息与行业常识：
- 关于 "钉钉与 Qoder 的左右分野"，我始终强调二者 "均为阿里旗下独立产品"------ 这是公开的业务定位，而非我刻意制造的对立。我分析 "资源内耗"，依据的是国内 AI 人才缺口达 500 万、复合型人才稀缺的行业现状：当一家企业同时在通用编程（Qoder）与垂直行业（钉钉）两条赛道发力时，有限的人才与技术资源如何分配？这是所有大型企业多业务线布局都会面临的问题，怎么就成了 "挑起矛盾"？
- 关于 "垂直模型的现实支撑"，我质疑的不是 "垂直化" 本身，而是钉钉发布会中未明确的细节：医疗数据的隐私壁垒如何突破？"90.2% 准确率" 的测试样本量、场景复杂度为何未披露？这些疑问源于行业对 "AI 落地真实性" 的基本要求 ------ 如果连数据合规性、技术指标可验证性都不能谈，那 AI 产品的 "商业交付能力" 又该如何评判？
- 我甚至在文中明确提到："钉钉押注垂直战略，有其在通用 AI 赛道竞争劣势的无奈"------ 这恰恰是对其战略选择的客观理解，而非 "贬低"。我反对的从来不是 "做垂直 AI"，而是 "未夯实基础就急于跳级" 的冒进：连 "制造钉识别订单延迟""AI 听记无法多语言翻译" 这类通用办公基础问题都没解决，却宣称能攻克 "临床精准决策" 这类高难度场景，这样的逻辑漏洞，难道不该被指出？
二、再谈 "品牌形象"：真正的品牌价值，从正视问题开始
钉钉投诉中提到 "对品牌形象造成损伤"，但在我看来，一个企业的品牌形象，从来不是靠 "屏蔽不同声音" 建立的，而是靠 "解决真实问题" 赢得的。我承认，钉钉 AI1.1 的发布有其突破性 ------ 比如 Agent OS 试图搭建 "AI Agent 生态底座" 的思路，DingTalk Real 针对企业数据安全的硬件尝试，这些都是值得肯定的探索。但 "有亮点" 不代表 "无问题"：
- 当钉钉承诺 "支持 1000 个生态伙伴打造专属模型" 时，行业更关心的是 "中小企业如何承担 500 万起的硬件投入 + 20% 年维护成本"？我提出 "成本门槛拦住中小企业"，不是为了否定生态计划，而是希望钉钉能给出更具体的普惠方案 ------ 毕竟，企业服务赛道的核心价值，从来不是 "服务头部企业"，而是 "让更多中小企业用得起 AI"。
- 当钉钉说 "要覆盖医疗、制造、办公等全场景" 时，我担忧的是 "2 亿月活的市场支配地位是否会挤压中小开发者"？这不是我个人的猜测，而是平台经济的普遍规律：当头部平台凭借流量优势全面介入垂直领域时，第三方开发者的流量曝光、资源支持如何保障？钉钉生态中 "80% 头部服务被阿里系垄断" 的行业观察，难道不该被拿出来讨论，以推动更公平的竞争环境？
这些疑问，本质上是 "希望钉钉的战略能走得更稳"，而非 "要损害其品牌"。如果说 "指出问题" 就是 "贬低"，那行业里岂不是只剩下赞歌？可没有批评的监督，AI 产品如何避免 "概念炒作"，真正落地到企业的真实需求里？
三、最后谈 "言论自由"：行业观察者的责任，是敢说真话
钉钉投诉中未提及，但我必须强调的一点是："讨论行业垄断" 是业内人士的基本言论自由，更是对市场健康的责任。企业服务 AI 赛道正处于关键期，无论是钉钉、飞书还是其他玩家，都在探索未来的方向。这个过程中，必然会有战略失误、生态漏洞 ------ 而观察者的价值，就是把这些 "看不见的问题" 摆到台面上，让行业在讨论中找到更优解。我从未否认钉钉在协同办公领域的贡献，也期待它能在垂直 AI 赛道做出成绩。但我更希望，钉钉能把 "投诉" 的精力，放在回应这些真实问题上：比如如何解决高质量行业数据的供给难题？如何降低中小企业的 AI 使用成本？如何给第三方开发者更公平的生态位置？这些问题的答案，远比一份投诉函更能提升品牌形象，也更能推动整个赛道的进步。
尾声：期待一场理性的对话，而非对抗
写下这些话，不是为了和钉钉 "争对错"，而是想传递一个态度：行业的发展需要多元声音，既需要企业的创新探索，也需要观察者的理性监督。如果钉钉愿意，我很乐意就 "垂直 AI 战略" 的细节展开更深入的交流 ------ 比如一起探讨医疗数据合规的路径，一起测算中小企业的 AI 使用成本模型。毕竟，我们的目标是一致的：让 AI 真正帮到企业，让这个赛道变得更好。也想对关注这篇文章的朋友说：未来我依然会保持客观的立场，分析更多企业服务 AI 的案例。因为我相信，敢说真实的问题，才是对这个行业最大的尊重。