一批大客戶轉向飛書，AI是分水嶺

AI提效開始普及的背景下，飛書正成為國內增長勢頭強勁的AI工作平臺之一。

2026年第二季度，飛書商業化明顯提速。據《財經》報道，截至第二季度末，飛書ARR同比增長超過100%，商業化增速達到歷史最高水平。新增大客戶簽約、AI產品采購和傳統行業拓展，成為這輪增長的主要變量。據行業人士預計，若當前增長勢頭延續，飛書有望在2026年內躍居國內協同辦公市場收入規模首位。

相比增長速度，更值得關注的，是一批已經使用固有協同系統多年的企業，開始重新選擇。

《財經天下》了解到，最近幾個月，古茗、認養一頭牛、宇樹科技、明月海藻、邁金科技等一批行業不同、業務模式各異的企業，陸續開始使用飛書。類似的遷移并非始于今年。據界面新聞報道，自2024年以來，伊芙麗、Insta360、好想來、珀萊雅、茉莉奶白等消費零售企業也先后從釘釘遷移至飛書。

企業辦公平臺連接全體員工，沉淀著組織架構、業務流程、歷史文檔和工作習慣，通常是企業最不愿意更換的軟件。當一批頭部企業在相近時間重新選型，它所釋放的信號，已經不只是幾家廠商之間的客戶得失。

與客戶流動同步發生的，是飛書在部分行業頭部企業中的覆蓋率快速提升。在出行領域，新能源汽車銷量TOP 30企業中超70%選擇飛書；在大消費領域，酒店規模TOP 3企業均全員使用飛書，上市茶飲品牌實現100%覆蓋，國貨美妝營收TOP 10中80%使用飛書；在AI賽道，頭部國產大模型公司DeepSeek、智譜、月之暗面、MiniMax等全部使用飛書，具身智能銷量前十企業中有8家是飛書客戶。

這些數據反映的是飛書在部分行業頭部企業中的集聚效應，并不等同于整體市場占有率。但當客戶遷移與行業覆蓋率提升同時發生，一個持續多年的市場格局正在出現變化。

推動企業重新選型的一個重要變量是AI。據36氪報道，2026年以來，飛書新增客戶中超過九成同步采購了飛書AI產品。企業不再是購買辦公平臺后“順便嘗試AI”，而是開始用AI落地能力反向評估整套工作平臺。

過去，企業選型主要看考勤、審批、流程和信息觸達；如今，這些能力正在成為基礎配置。隨著AI進入生產、門店、營銷和經營現場，企業開始追問：AI能否理解內部知識和業務數據，能否在組織權限內推動流程，又能否產生可以衡量的業務結果？

企業真正重新評估的，已經不只是一款辦公軟件，而是AI如何進入組織、參與工作。

01、AI時代，辦公平臺市場變了天

回溯中國企業的數字化歷程，辦公平臺的角色一直隨著企業核心問題的變化而變化。

在移動辦公普及初期，企業最迫切的任務是實現“組織在線”和“管理在線”：把員工連接起來，將考勤、審批、通知和管理制度從線下搬到線上，讓信息快速觸達、流程統一執行。這些能力幫助大量企業降低了溝通和行政成本，也推動中國企業完成了第一輪數字化普及。

隨后，企業需求從組織和流程在線走向業務在線。員工和流程雖然已經搬到線上，但一線業務數據仍然散落在Excel表格和彼此割裂的IT系統中。以多維表格、低代碼為代表的輕量業務工具開始進入銷售、門店、項目和生產現場，讓數據與日常協作發生連接。

進入AI時代，企業面對的問題再次改變。考勤、審批和流程管理沒有失去價值，但正在成為辦公平臺的基礎能力。企業開始增加一套新的選型標準：AI能否理解內部知識和業務數據，能否遵循組織權限，能否調用工具推動流程，并產生可以衡量的業務結果。

給辦公軟件增加智能寫作、知識問答和會議總結并不困難。但“擁有AI功能”與“幫助企業落地AI”，并不是一回事。

如果AI只是一個獨立的聊天框，員工仍然需要手動尋找和上傳材料，反復解釋企業與業務背景，再把AI生成的結果復制回工作系統，尋找相關人員推動執行。這樣的AI可以提高個人效率，卻很難改變組織和業務。

當下，企業開始進一步要求，AI能夠理解組織知識，讀取業務數據，進入生產、門店和經營場景；能夠調用工具和系統，推動流程執行；同時遵循組織權限，并產生可以量化的業務結果。

當企業將AI轉型上升到經營和組織層面，原有工作平臺的價值標準也會被重新評估。

行業人士分析，企業采購標準的改變，為飛書帶來了新的增長機會，過去，飛書主要依靠協作體驗吸引客戶；如今，其增長邏輯正在轉向以AI落地能力推動企業重新選型。這也被認為是飛書商業化增速達到歷史高點的重要原因。

“AI驅動的選型變化，帶給飛書的不只是采購規模和客單價的提升，也進一步增強了客戶黏性。隨著AI進入更多業務部門，企業采購逐漸從單點工具轉向一整套工作環境，遷移成本隨之提高，客戶留存也會更加穩定。”該人士稱。

02、為什么企業都在把AI“搬”進飛書？

企業AI落地的難點，并不只是缺少一個足夠聰明的模型。大模型擁有通用知識，卻不了解一家企業內部正在發生什么：誰在負責項目，過去作過哪些決策，業務數據存放在哪里，以及不同員工能夠查看和操作哪些信息。

要讓AI真正參與工作，它首先需要理解企業。這種理解來自企業長期積累的組織關系、項目討論、制度文檔、業務數據和工作流程。如果說大模型提供的是通用智能，那么辦公平臺提供的，就是Agent進入一家企業所需要的組織上下文。

飛書的消息、會議、云文檔、知識庫、多維表格、日歷和審批處于同一個平臺，日常工作中產生的討論、知識、數據和流程，也沉淀在同一套環境中。

對員工而言，這種一體化結構意味著更順暢的協作。對Agent而言，它意味著能夠理解誰在決策、誰在執行、信息在哪里，以及一項工作接下來應該流向哪里。

更重要的是，Agent不僅需要獲得信息，還需要明確的行動邊界。飛書已有的組織架構和權限體系，可以讓Agent沿用員工原有的數據權限和操作邊界。對企業而言，這決定了AI能否從“讀取信息”進一步走向“安全地執行工作”。

在模型能力快速迭代的情況下，企業可以更換模型，卻很難不斷重建組織上下文、業務連接和權限體系。這些長期沉淀在工作平臺中的能力，也因此成為Agent時代新的競爭門檻。

圍繞這一變化，飛書形成了原生與開放兩條路徑。飛書aily是面向企業的智能體搭建平臺，幫助企業將內部知識、業務數據和工作流程連接起來，構建符合自身需要的Agent。飛書CLI則是一套面向開發者和外部Agent的命令行工具，讓Agent可以在授權范圍內調用消息、文檔、日歷和多維表格等飛書能力。

前者解決企業如何在飛書內部搭建Agent，后者則讓外部或自定義Agent進入飛書。飛書不必制造所有模型和Agent，而是試圖成為不同Agent理解組織、調用工具和完成任務的共同環境。

年初OpenClaw興起后，不少開發者主動將其接入飛書；飛書CLI開源后，47天獲得超過1萬個GitHub Star。這首先反映了開發者的關注，也釋放出一個行業信號：當Agent從聊天走向行動，辦公平臺正在成為它進入真實工作的關鍵入口。

企業把AI“搬”進飛書，并不只是選擇了某個AI產品，而是在為不同的模型和Agent尋找一套相對穩定的工作環境。

03、企業加大投入AI，考察業務結果

辦公平臺連接全體員工，也承載著組織架構、業務流程和歷史數據。更換或擴大部署一套工作平臺，意味著遷移成本、員工適應成本和組織調整成本。企業不會僅僅因為一項新的AI功能，就輕易作出決定。

真正推動企業從關注走向采購和部署的，是AI已經在具體業務中產生了可以驗證的結果。

在發動機制造企業東風康明斯，AI已經進入生產質檢環節。發動機連桿的質量檢測過去主要依賴人工，不僅耗費時間，也容易受人員經驗和工作狀態影響。東風康明斯將飛書AI用于連桿視覺質檢后，質檢準確率達到99.5%，全年算力費用不到1000元。

名創優品驗證的，則是AI能力在門店場景的規模化復制。其門店通常陳列4000至8000款商品，上新、促銷、定價和庫存信息不斷變化，單靠人腦根本記不住。他們以飛書為協同底座，店員理貨時借助AI，約5秒即可完成商品信息識別。用名創優品副總裁兼中國運營事業部總經理李立燎的話說，過去一個店員能記住500個SKU就很厲害了。現在，“AI把人的經驗變成了全域的智慧”。

在巡店流程中，AI又將區域經理的一次性現場抽檢，變成可以持續留存、追蹤和復盤的管理動作，使名創優品巡店效率提升了51倍。在李立燎看來，AI不是讓名創推翻重來，而是將其積累的優勢持續放大。

圣農集團的實踐，則體現了AI對經營問題解決速度的改變。圣農集團是中國白羽肉雞全產業鏈龍頭企業，其零售業務負責人吳宗偉和團隊基于飛書aily搭建了AI數字分身“天啟”，將過去主要存在于會議、追問和復盤中的經營判斷，沉淀成一套持續運行的分析框架。

一次，天啟發現財務價格未及時維護，導致供應鏈無法開單。它隨即將相關人員拉入群聊并推動處理。等吳宗偉下飛機時，問題已經解決，訂單順利開出。一個管理者的經驗，由此轉化為整個團隊可以持續調用的方法。

類似的探索正在進入更多企業和部門。雅迪首屆“龍蝦大賽”面向全員征集了447份AI解決方案；賽力斯在使用飛書不到5個月后孵化出174個一線AI場景；南京鋼鐵征集了200余份AI創新案例，覆蓋工藝、設備、質量、安全和行政等環節。

從生產質檢、門店運營到經營管理，這些案例驗證的不是同一種AI功能，而是同一個判斷：當AI的價值能夠表現為準確率、成本、效率和問題解決速度，企業才有理由進一步試點、采購和擴大部署。

這也重新定義了辦公平臺的邊界。下一輪競爭的關鍵，不是誰擁有更多AI功能，而是誰能讓AI進入工作流，并將企業的知識和經驗轉化為可持續、可復制的組織能力。

（文 | 陳大壯，圖片來源 | 視覺中國，本內容轉載自財經天下WEEKLY）