2026年，飞书新增客户中有九成同时采购飞书AI产品。

过去两年，企业认为自己“有AI”的方式很简单：接入大模型，做几个智能助手，再发布一套Agent。

但到了2026年，问题变了。

企业不再只问“有没有AI”，而是开始追问更具体的问题：AI能不能进入真实工作流？能不能理解企业内部的权限、知识和业务上下文？能不能参与跨部门协作？能不能把个人经验沉淀成组织能力？能不能被追踪、复用和持续迭代？

我们看到，企业对AI的关注点，从“功能竞赛”进入“组织落地”。

这也是为什么，过去被视为办公协同工具的平台，正在被重新估值，以至于成为各家大厂都输不起的战争。

据知情人士透露，2026年以来，在飞书新增客户中，采购飞书AI能力的比例已经达到9成。这个数据的意义不在于说明企业更愿意买一个AI产品，而在于说明企业采购逻辑正在发生变化：它们不再愿意为“看起来有AI”付费，而是开始为一套能让AI进入组织运行的基础设施买单。

在这个阶段，模型能力依然重要，但它已经不再是唯一答案。企业真正需要的，是让AI能够理解组织、连接流程、调用知识、处理权限，并进入业务现场的能力。这恰恰让协同平台站到了一个新的位置上。

  企业不要更多AI功能  

  而要AI真正进入工作  

飞书最近的线下广告发生了两个细微、却极具信号弹意义的变化。

一个是Slogan的迭代，从过去的“先进团队，先用飞书”，全面演变为“先进团队，AI用飞书”。

另一个是触达半径的扩大。飞书的广告不再局限于一二线城市的机场，而是开始出现在高铁站、区域城市的大众媒介，甚至进入了电视渠道，在CCTV 1等多个央视频道的黄金时间进行投放。能看出，相比过去偏向互联网极客和垂直先进组织的先锋表达，飞书正在加速触达更广泛、更多元的传统企业客群。

广告覆盖半径的扩大，意味着飞书服务的市场基本盘在下沉与泛化；品牌表达的跃迁，意味着其输出的核心价值正在重构。

以往飞书强调的是协同效率；但随着企业AI进入下半场，飞书洞察到大家的关注点变成如何真正进入组织。“AI用飞书”就是飞书对企业AI阶段性跃迁的敏锐回应。

这种变化不仅体现在品牌上。

在今年春季发布会上，飞书用了“全程纯Demo、没有PPT”的方式来讲AI。它甚至直接把真实工作流搬到台上演示，而不是用精心剪辑的视频或概念化的产品图讲故事。这背后其实回应了企业客户最现实的顾虑：比起再多一个AI功能，企业更在意它到底能不能出活。

2025年7月，飞书发布AI应用成熟度模型，将AI应用分成从概念验证到全面应用的不同阶段。这个模型的价值不在于创造了一套新名词，而在于它提醒企业：判断AI的标准，不应该只是功能数量，而应该是它在真实业务中的可用程度。

这件事放在今天看，刚好对应了企业付费逻辑的变化。

不是“我的公司有没有AI”，而是“我的公司有没有能力让AI进入工作”。如果AI缺乏权限体系约束，没有上下文感知，无法串联工作流，也不能实现知识沉淀与数据连接，它就很容易沦为“个人外挂”：员工个体效率提升了，但经验无法复用，知识无法沉淀，协作方式也没有真正改变。

因此，相对于一个模型、一项功能或一款孤立的产品，企业对AI的定位更重要也更精准了，他们需要一整套AI的高维运行环境。这些协同工具，文档、消息、会议、知识库、审批流程、多维表格、业务连接器……也同时成为AI真正进入工作流、组织流和业务流的天然入口。

今年年初火热的开源项目OpenClaw，是一个极佳的观察窗口。表面上看是飞书接住了一波开发者热度，但更底层的逻辑是开发者在“用脚投票”，他们自然而然选择了一个已经拥有真实组织场景、多维数据与天然工作流的闭环平台。

尔后，飞书推出的CLI（命令行工具），在今年5月拿下GitHub star破万的成绩，则进一步证明飞书不仅能“接住一波AI热度”，更是早已布局主动建设Agent时代的下一代工作平台——更深地连接开发者能力、智能体能力、工作流能力与组织协同能力。

在《罗永浩的十字路口》上，理想汽车CEO李想提到，理想内部所有AI Agent入口都放在了飞书上。这句话之所以重要，是因为它讲清了飞书在AI时代的位置：在一些先进企业内部，飞书已经开始承担Agent入口的角色。

先要让AI真正在组织里跑起来，才能让概念、认知和产品落地。

类似变化已经开始出现在真实产业场景中。今年年初，在北汽福田长沙超级卡车工厂，一份运营日报过去需要6个人跨系统找数、汇总、分析，快则2小时，慢则半天。

现在，基于飞书、OpenClaw技术框架打造的智能体“长超小福”，可以在2分钟内完成日报，并把订单、生产、库存串起来，直接给出问题与调整建议。这不是一个典型的“办公提效”故事，而是制造业现场里的AI工作流案例。AI不再只是回答问题，而是开始参与信息汇总、异常识别、决策辅助和持续追踪。

在高合规、强审计的创新药企，AI也开始进入质量管理现场。君实生物在洁净生产区引入飞书aily和多维表格，搭建“GMP-VisionGuard”智能巡检系统。系统通过端侧模型识别违规，再由大模型解释原因，对监控画面进行秒级捕捉，并自动生成包含视频片段和时间戳的证据包，推送到巡检群内。这让异常发现从过去的“小时级”缩短到“秒级”，人工稽核工作量下降50%以上。

飞书在这场竞赛中的身位优势，并不只是因为它更激进地拥抱了AI。更重要的是，它更早准备好了底座。从底层来看，飞书天然具备对知识和工作流进行整理、沉淀、调用和复用的基础设施，这让它成为目前市场上最适合承接AI工作流的“黑土地”。

所以，越来越多企业因为AI选择飞书的答案，未必是功能的多寡。

从这个维度看，飞书交付给企业的，其实是四层渐进的能力：在产品层，提供触手可及、开箱即用的原生AI；在工作流层，让AI与文档、流程、知识、协同天然打通；在组织层，把AI从局部部门的极客试验，转化为全公司的组织能力；在方法论层，帮助企业建立与AI配套的人才机制、使用文化和新型生产关系。今天企业买飞书，买的已经不只是一个AI产品，而是一套让AI真正进入组织并发生作用的方法论。

  过去的协同积累，在被AI重新放大  

此刻，在AI下半场来临时，飞书过去的累积形成了增长复利。这种复利，至少来自三层市场变化。

首先，是先进组织带来的“场景复利”。

过去几年，飞书最早进入的，往往是那些组织变化最快、协同复杂度最高的企业。

在新能源汽车赛道，从蔚来、理想、小鹏，到小米汽车、岚图、智己、阿维塔，飞书覆盖了行业里一批最具代表性的高增长车企；在大模型行业，从DeepSeek、智谱到MiniMax，一批技术最前沿的AI公司也将组织协同建构在飞书之上；再加上元气森林、名创优品等高成长消费品牌，这些企业看似分属不同赛道，但面对的是同一类组织问题：业务变化快、组织扩张快、跨部门协作密集，知识、流程和决策链路都在高速更新。

这些企业最初选择飞书，主要是为了解决高增长阶段的协同效率问题：让信息流转更快，项目推进更透明，跨部门沟通成本更低。但到了AI时代，同一套协同关系开始产生新的价值。

因为AI要真正进入组织，首先需要进入企业最真实的工作现场：研发流程、生产管理、销售运营、门店执行、知识库、会议纪要、项目协同和决策链路。越是高增长、高复杂度的组织，越早暴露出这些问题，也越需要AI不只是回答问题，而是参与流程、调用知识、辅助判断、沉淀经验。

飞书过去积累的先进客户，并不只是品牌意义上的“优质客户”，而是一批天然适合验证组织级AI的高密度场景。在这些企业里，飞书原本承载的是人与人的协同；现在，AI可以沿着这些已经存在的协同链路，进入知识流、业务流和决策流。飞书的价值也因此从“提高协同效率”，升级为“帮助AI进入组织运行”。

这种复利，也体现在时间上。

2025年，物美集团创始人、多点Dmall创始人张文中曾提到，物美是最早一批使用飞书的企业之一。2019年，飞书还没有正式对外开放，物美就在做了大量国内外比较后，判断飞书“走在前面”，并以最快速度迁移到飞书平台。几年后再看，这被证明是一次“非常正确的选择”。

这句话放在AI时代，意义更清楚。

早选飞书的企业，并不是在AI浪潮到来后重新寻找工具，而是在已有的组织底座上继续进化。过去几年沉淀在飞书上的文档、会议、项目、审批、知识库、多维表格和协作习惯，已经成为AI进入组织的现成入口。

所以，飞书的“存量复利”，不是客户名单本身带来的光环，而是这些企业在长期使用中积累下来的工作流、知识流和协作关系，正在被AI重新激活。越早把组织运行沉淀在飞书上，企业越容易在AI到来时，把过去的数字化资产转化为新的组织能力。

其次，是传统产业破圈的“增量复利”。

如果说互联网公司、新能源企业和大模型公司对AI的接受速度更快，那么传统企业的选择，往往更能说明AI是否真正进入主流经营现场。因为传统企业更谨慎。他们更关注稳定、安全、合规和长期确定性。它们不会轻易为一个新概念替换组织底座，除非这个变化已经和经营效率、业务响应速度、组织转型产生了直接关系。这也是飞书最近客户结构变化值得观察的地方。

新的风向在于，飞书的客户名单正在迅速突破互联网，越来越多赛道龙头企业开始因为AI选择上飞书。如海天味业、赛力斯、锦江酒店（中国区）、海信集团、双汇集团等。

不少正在经历深度调改、转型的零售企业，还把飞书放进了组织改革和经营转型的核心链路里。例如，永辉超市CEO王守诚曾表示：“飞书将成为我们第二阶段调改工作的核心引擎项目之一。选择飞书是一次经过深思熟虑和严密验证的战略决策。”

一个更有代表性的变化，来自高合规行业。过去，这类企业更倾向于私有化部署，以确保安全、稳定和可控。但在AI时代，平台的持续迭代能力也变得同样重要。2026年以来，一些过去使用飞书私有化版本多年的客户，开始转向SaaS版本。这不是简单的软件迁移，而是企业在重新平衡安全、开放与技术迭代。对它们来说，AI时代的组织底座，既要守住权限和合规边界，也要能持续接入新能力。

同时发生的还有，一线员工成为AI落地的真正“主角”。

很多企业谈AI落地，容易把它理解成技术部门的事情。但真正进入组织后，AI的最大价值往往不只发生在技术部门，而是发生在最懂业务痛点的一线。因为一线员工最清楚哪里重复、哪里低效、哪里容易出错、哪里需要被标准化。

他们懂业务，但未必会写代码；他们知道流程怎么优化，但未必能搭建工具；他们知道问题在哪里，但很难把个人经验沉淀成组织能力。

在亚朵酒店，一线团队基于飞书多维表格、AI Agent和物联网技术，做出一套“AI食品安全守护计划”。过去，食材贴有效期标签是纯体力活，需要人工打签、核对；现在，通过语音或拍照，就能自动完成打签与入库，将非标作业转化为标准数据流。这套方案为亚朵年提效超过30万小时，节省750万元人工成本，单店每日节省25分钟，并已在门店规模化落地。

这个案例最有意思的地方，不是节省了多少成本，而是做出这套系统的人并不是程序员，而是一线员工。这说明，AI落地不一定从技术部门开始，也可以从最懂业务痛点的人开始。

四维图新的故事同样说明了这一点。过去，产品上市前的审核需要十多位业务同事集中处理，面对成百上千份文档逐一核对，还需要二三十位审核专家长时间人工比对，整个过程往往持续数周。后来，一名并非程序员的员工用飞书aPaaS和AI能力搭建了Smart QMS系统，让AI接管重复审核工作，将原本数周的工作压缩到数分钟，单次审核平均节省300小时，全年成本降低约2500万元。

这类案例比宏大的AI叙事更有说服力。它证明的是：当工具足够贴近业务，普通员工也能把经验、流程和判断转化为系统能力。这对企业客户来说，可能比“模型能力更强”更重要。

因为一家企业真正需要的，不是让少数技术人员变得更强，而是让更多业务人员有能力把AI用进工作。如果AI只能被技术团队使用，它的价值会被限制在少数场景里。如果AI能被一线员工理解、调用和搭建，它才可能真正规模化。

这些一线创新不是零散个案，而是已经开始规模化生长。

据公开数据，自2023年启动“效率先锋”计划以来，飞书已联合640多家企业举办700多场相关大赛，培养了8万多名先锋。2025年飞书AI效率先锋全国大赛中，130家企业、900多位一线员工带来了230个真实业务场景案例；今年4月的飞书AI先锋大赛先进制造专场，又出现了73家制造业企业的146个案例……

这组数据说明，企业AI落地正在从“总部采购工具”走向“组织长出场景”：企业在上层建设统一底座，一线员工则基于真实业务痛点，用AI把经验、流程和判断沉淀成可复用的系统能力。这也是飞书区别于单点AI产品的地方。它不只是提供一个会聊天的AI，而是提供一套让业务人员也能参与AI建设的工具环境。

最后，是采购逻辑重构带来的“范式复利”。

当企业开始真正部署AI，预算逻辑也在变化。过去，AI预算可能来自一个创新项目、一个试点部门，甚至是一场演示性质的探索。但现在，越来越多企业开始把AI当成组织资源来配置，而不是临时项目来尝试。

据新浪财经消息，今年4月初，十几家企业宣布为员工准备了“无限Token”或高额度AI使用预算。一些企业已经开始把AI使用预算制度化，为员工配置更高额度的模型调用资源。这个变化说明，AI正在从少数人的试点工具，变成组织级生产资料。

这也解释了为什么飞书的新签客户中，AI产品采购比例能达到9成。客户真正愿意付费的，是一套能承接组织级AI落地的平台能力。

更深层次的变化，在于平台定位的质变与升维。飞书正在从一个单纯为了提效的协同办公工具，升维成一个驱动全公司运转的组织级AI平台。这意味着，AI采购不再是行政或IT部门的单点预算，而是变成了一项战略投资，让AI真正去接管并优化企业的工作流、决策流、知识流与业务流，实现对生产力的重新编码。

这种升维的终点，让采购竞争的壁垒最终回归到了对“组织力”的争夺。越来越多企业意识到，AI落地的真正门槛在于组织有没有能力把它用起来。如何培养具备AI素养的人才、如何形成敏捷的响应机制、如何建立包容的AI文化，这些在过去被视作“软实力”的软性指标，如今成为企业采购方案中最具含金量的刚性部分。

所以，今天企业买飞书，买的是一整套被先进组织验证过的、让AI真正跑进组织的方法论。

企业选择的不是一个工具

而是AI底座

过去，不少管理者容易把AI理解为一个效率工具，甚至是一个更精细的管理工具：用它更快地统计过程，更细地衡量员工，更高频地追踪执行。但真正进入业务之后，企业会发现，更有价值的AI，并不是增加管理的颗粒度，而是减少组织内部的消耗。

它要解决的，不只是“一个人能不能更快完成任务”，而是一个组织能不能以更低成本获得上下文，以更快速度形成判断，把散落在会议、文档、表格、审批、知识库和业务系统里的信息连接起来，让个人经验变成可复用的组织能力。因此，企业AI的核心瓶颈，也不再只是模型本身够不够强，而是组织有没有能力让AI跑起来。

这点在技术密集型行业体现得尤为明显。在芯片研发中，实验失效分析（Failure Analysis）是一项极度依赖老专家经验的核心工作，这就导致新工程师想要制定一个分析方案，往往需要向老师傅层层请教，耗时耗力。某芯片制造企业选择将AI深度融入飞书aily与多维表格构建的基础设施中，任务完成后自动归档建库，工程师能在一分钟内完成历史高难度失效案例的自助查询，方案制定效率提升了80%，全流程下来年均直接节约近1000个人力工时。

时间、人力成本只是表面，更重要的组织跨部门协作的结构因此调整。

如果一家企业对AI的期待，仍然只是提升个人效率，那么它可以选择很多工具。但如果它希望AI真正进入组织，参与业务流、知识流、决策流和协作流，那么它需要的就不只是一个AI功能，而是一套能够承接知识、流程、权限、数据和协作关系的组织级AI底座。

这正是“AI进入组织，为什么选择飞书”这个问题的答案。企业选择飞书，不是因为AI多了一个使用入口，而是因为飞书原本就在工作发生的地方。文档、会议、项目、审批、多维表格、知识库和日常协同，本来就是组织运行的现场。当AI开始进入组织，工作发生在哪里，AI的入口就应该在哪里。