用AI原生组织的逻辑来打造AI原生产品,用自己团队开发的秒哒工具,去重构秒哒团队本身。
作者/番茄酱
出品/新摘商业评论
今年5月,Create2026百度AI开发者大会上,一个8岁的小孩哥意外“全网出圈”了。
他在AI产品秒哒上“手搓”出了十多个作品,有小游戏、有AI个人操作系统……琳琅满目。
“人类满级幼崽”出圈的同时,也让更多小白知道了秒哒这个平台。
TA是百度旗下的一款AI应用生成平台,在这里,你不需要写一行代码,只需要用自然语言描述你想要什么,平台就能自动帮你生成网页、小程序、甚至是完整的APP。
2024年末,秒哒刚发布时,市场对这类AI生成工具的态度普遍是,又一个AI玩具罢了。彼时,大多数同类产品只能做个Demo,一旦涉及多轮迭代、高并发、多端协同,就全部露馅。
秒哒也没能躲过这质疑,但如今,TA已经经过时间的检验,成为一个每周复制数直线暴涨、孕育着无数长尾应用的生产级平台,各行各业的用户在上面手搓应用,创造着真实的价值。
这不禁让行业好奇:秒哒是如何安然穿越Gartner技术成熟曲线中的“泡沫破裂期”,稳步迈入生产级平台、走入大众视野的?这背后经历了怎样的产品迭代与技术攻坚?
WAIC前夕,我们独家专访到了秒哒的掌舵人——百度秒哒的产品总经理朱广翔,有趣的是,他不仅和我们分享了秒哒从“AI生成平台”向“生产级交互平台”的跃升的过程,还向我们介绍了团队内部组织形态的升级。
用AI原生组织的逻辑来打造AI原生产品,用自己团队开发的秒哒工具,去重构秒哒团队本身。
这种业内常说的“吃自己的狗粮(Eat Your Own Dog Food)”理念,让他们既是产品的设计者,也是产品效能的第一个验证者。
那么,秒哒到底经历了哪些蝶变?AI原生组织,又应该长什么样?
一、从“玩具”到“工具”:
一个生产级平台的战略转身
把时间拉回2024年,AI应用生成工具如雨后春笋般涌现,当时的行业共识中,这些工具普遍面临一个尴尬的标签:玩具。
“当时大家炒得最多的就是做demo。”朱广翔在采访中感慨。
“但我们发现了一个意外的趋势,已经有很多用户在用秒哒‘吃饭、赚钱’了。这意味着秒哒不只是玩具了,而是工具,他们需要生成稳定的、能支持大规模用户使用的、而且能非常方便交付的产品。”
这个“意外的发现”,让团队重新审视了产品定位,也成就了如今的秒哒。
基于这个判断,秒哒围绕这些真实使用场景,强化了生产级的功能配置。最大的变化,来自企业级能力的补齐。
在朱广翔看来,传统AI生成工具最大的槽点是“一个人自己捣鼓还行,一千人、一万人使用就崩了”。
为此,秒哒首次引入了企业级SLA保障,实现了99.99%的可用性承诺。
“我们把AI应用生成也做成了像云一样严肃标准的业务,”朱广翔解释道,“按云的标准设立服务的SLA,如果故障率超出一定程度,我们会给客户赔偿。”
这种将AI生成与云服务标准对齐的思路,在行业内实属首创。它意味着秒哒成为了一个能够承载真实商业流水的生产力平台。
与此同时,多端交付能力的打通也在加速。
朱广翔表示,秒哒已支持生成网页、游戏、小程序、APP甚至同时有多个端的系统,并特别强化了小程序和APP的商业化交付能力。
“传统方式下,创业者需要自己开发、部署、打包、上架,”他说,“很多环节他们根本不知道存在。现在我们帮他们把这条路走通了。”
不止于此,还有更让人惊喜的技术彩蛋。
在被问及AI应用生成最难的地方时,朱广翔提到了一个24年初曾困扰团队许久的难题:“上下文爆炸”。
“用户开发一个养老院的管理平台,有老人端、家人端、机构端,三个端功能不同,开发要几百轮对话,”他描述道,“随着轮数越来越多,代码量越来越多,历史信息也越来越多,一股脑全塞给模型,它肯定就乱了。”
团队解决这个问题的思路,带有一种鲜明的极客气质。
那个时候整个行业还没有Skill机制,他们做了一套类似的逻辑——渐进式加载。
就像人类程序员面对几千万行代码库时,并不会一次性加载全部,而是从报错信息定位到具体文件,再从文件定位到具体函数,每一瞬间只关注当前视野下的局部。
“我用什么就加载什么,不是全给模型,”朱广翔说,“所有的上下文、所有的代码片段都是渐进式加载,需要哪些加载哪些。”
这套逻辑让秒哒从“超过100轮对话就崩”进化到了“多少轮都能hold住”。
而在这个过程中,秒哒团队内部展开了一场更为激进的试验。
用AI原生组织,来打造AI产品。
二、AI原生组织诞生记
何为创新高效的AI原生组织?朱广翔说,有三个关键结果要看:人才密度、组织绩效,还有AI工具效能。
这三个关键结果,对应着一套完整的组织重构逻辑。
首先是人才密度的提升,在AI工具的加持下,每个人的能力边界被大幅拓宽。朱广翔描述了这种变化。
“以前PM就是梳理需求,后面有设计师出交互稿,再后面有前端后端各司其职。现在AI能帮各个岗位的人补齐能力短板,PM也能用AI做视觉设计,前端也能写后端。”
这导致了分工模式的彻底转变。
朱广翔将传统的横向职能分工比作“流水线”。
PM、UI、UE、前端、后端……开发一个应用需要七八个角色介入。
“这么多角色,光是沟通摩擦、信息差就是巨大的损耗,”朱广翔指出,“观点不一样,做出来要返工,这在传统模式下非常常见。”
但在AI时代,朱广翔团队正在推动一种新的组织形态:从横向流程分工转向纵向业务场景分工。
“我们按垂直场景分组,网页是一个组,小程序是一个组,APP是一个组,通用任务又是一个组,每个组里不再区分那么清楚,甚至一个人要同时干前后端,这要求每个人都具备全栈能力,每个团队有独立的业务目标,可以独立上线,不依赖其他团队。”
如此一来,团队可以小步快跑、迭代更快,整个组织也更扁平,沟通成本更低。
重头戏还在后头,那就是“吃自己的狗粮”。
在秒哒的成绩单中,有一组数字很吸引眼球。
秒哒APP约90%的代码由智能体自动生成。
朱广翔透露,团队内部有一个叫“Miaoda Code(秒哒Code)”的工具,相当于秒哒的专业版,面向研发团队使用,并集成了内部的项目管理系统、代码平台、开发工具、部署工具和权限体系,支持20个以上业务的自动研发。在这套工具加持下,团队实现了“用秒哒去开发秒哒自己”。
第一,是为了提效,第二,是为了用自己的产品来打磨自己的产品。
“如果我们自己用起来发现有问题,我们去优化它,让它变好。如果说我们自己做得都不好,那就不叫吃狗粮了,那是吃狗屎。让自己先难受一把,才能真正把这个东西打磨好,再对外提供更好的产品能力。”朱广翔如是说。
这套方法论带来的成果相当可观。朱广翔给出了两组数据对比。
在传统开发模式下,一个中等复杂度的应用需要4人周完成,而在秒哒平台上压缩到了1人天;从行业平均来看,类似项目在一些电商平台需要约4000元成本,而秒哒不到100元。
但更让朱广翔在意的,不只是降本增效本身,而是它背后的不可逆的大趋势。
生产力工具发生质变,生产关系也必须随之重构。而这场组织实验,也正在为秒哒的下一个战略目标积蓄弹药。
构筑一个既有生态活力又有商业闭环的平台。
三、吃自己的狗粮,为他人造广场
“去年,秒哒是工具,今年,秒哒本质上是一个平台。”朱广翔笃定地说。
“平台”远不止于开发工具的范畴,朱广翔向我们拆解了其中的两层含义。
“第一层是云平台,生成完之后帮你提供托管,支撑你长久运营;第二层是流量平台,背后靠百度的开发体系,你在百度搜索能搜到,下一步我们会支持用户自己买流量、接广告。”
这种“工具+分发”的双引擎定位,正在通过一个日益繁荣的生态广场兑现价值。
比如,秒哒广场上,用户随便搜索“ERP”就能看到大量各行各业的企业管理系统,每周的复制数直线上升,繁荣态势明显。
支撑这种生态活力的,是一套精巧的利益分配机制。朱广翔透露了当前的规则。
“开发者做好模板,别人用了他的模板,使用者付100秒点,开发者赚80秒点。使用者用现成的东西,从零开始要花更多钱,现在反而省钱了;开发者做一个工具能被更多人使用,赚到了钱,多方都受益。”
这种双向获益的闭环,让秒哒的社区具备了超越单纯案例库的商业潜力。
在朱广翔看来,秒哒与竞品的区别在于交换介质的差异:“他们的交换介质是代码,别人不一定能看懂;我们的交换介质是应用,是大家都能看懂的东西。”
更值得关注的是,这套生态逻辑正在倒逼分发侧的变革。
“随着应用越来越多,”朱广翔展望道,“未来的应用分发可能不再是现在的陈列柜式,摆上一排应用,你看哪个好就下一个。未来可能是AI智能体帮你做检索,按需索取,帮你判断你需要用什么软件。”
他将这种变化类比为“从门户网站到百度搜索”的跃迁。
“门户网站也是列了很多新闻一条条列上去,但新闻量级无限大之后,有了搜索引擎帮你索引,你只需要对着搜索框说话就行了。未来应用的分发也会从陈列式变成索引式,而掌握应用分发权的,可能就是像我们这样本来就做软件生产及托管的平台,因为我们最清楚软件的逻辑分类怎么做检索。”
不止于此,朱广翔认为,在AI生成足够低成本之后,软件正在从重资产变成快消品。以前软件更像是卖房地产,做一次用几年,做得非常谨慎;现在软件像卖卫生纸、卖矿泉水,需求量一下子被打开了。
“比如,我想做一个记录每天喝了多少水的‘喝了么’APP,以前我不可能招一个开发团队帮我干这种事,不值得,现在因为开发足够简单,我马上就能做一个,用几天不想用了换一个就行。”
在这个变化中,每个人都从“需求方”变成了“集供给方、需求方于一体”的新角色。AI将搭建门槛凿穿地心,让更多小白也能轻松搓出自己想要的应用。
这确实很美好,但我们很想知道,一群靠写代码安身立命的工程师,眼睁睁看着自己最核心的能力壁垒被自己亲手打造的产品一步步凿穿,心里会有失落吗?
朱广翔坦言,看到8岁小孩都能搓出应用时,整个团队都被震撼到了。一方面,产品门槛低到孩子都能上手,是产品力最扎实的验证;另一方面,一群工程师看着一个小孩用AI做完他们当初学了好几年才会做的事,心里多少有些复杂。
"我学了20年代码,走了20年弯路。"他自嘲道。
学20年代码是弯路吗?
或许是,但在我们看来,弯路本身可能也是必经之路。
你得先知道“做出来”有多难,才能真正理解“不用做就能出来”意味着什么,也能更好地打磨产品,把自己的能力灌注到产品中,为更多人撑伞,让更多人吃上AI红利。
以一灯传至诸灯,直至万盏皆明。
朱广翔不用再写代码了,但他接下来要做的事,比写代码难得多。
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