企业为AI重选平台，是时候重新理解飞书

2026年，飞书迎来多个值得关注的变化。据《财经》报道，截至二季度末，飞书ARR（年度经常性收入）同比增长超过100%，商业化增速创历史新高。另有报道指出，2026年以来，飞书新增客户中，超九成同步采购了飞书AI产品。行业人士判断，若该增长势头延续，飞书有望在2026年内跃居国内企业协同市场收入规模首位。

与商业化提速同步，飞书客户结构发生重塑。过去两年，其客户群体从互联网、新能源汽车和硬科技企业，持续扩展至消费零售、制造、能源等传统产业，并延伸至区域产业市场。据了解，今年喜家德、古茗、认养一头牛、特步等企业已陆续将办公平台切换至飞书。

此轮客户流动并非简单的存量替换。随着AI进入知识管理、质检、门店运营、营销生产和经营分析，企业正重新选择数字底座：AI能否建立在统一的知识、数据、流程和权限体系之上，正在成为新的选型标准。

这也为企业软件打开增量空间。过去，协同软件主要消耗行政和IT预算；当AI改善质检准确率、门店效率和生产成本，它更可能进入业务和生产部门的预算。

客户边界不断外扩，飞书在部分行业头部企业中形成较高覆盖密度。据飞书方面披露，国内6家上市茶饮企业已全部使用飞书；2025年市值前十的上市车企中，9家选择飞书；具身智能销量前十企业中，8家为飞书客户。

上一阶段，企业协同软件竞争的是用户规模、组织覆盖和管理入口；AI时代，新的竞争标准正在形成：平台能否让AI进入真实业务，能否将头部企业验证的实践复制到更多行业，以及能否成为企业部署AI的基础环境。

按此标准，ARR增长、AI采购率提升、客户跨行业迁移和头部客户聚集，共同说明一件事：飞书不再只是连接员工的协同产品，也开始成为连接AI与企业业务的平台。

三次破圈：飞书如何走到AI业务平台的起点

飞书进入企业协同市场之初，是一家产品特征鲜明的行业挑战者。早期客户主要集中在互联网、科技及消费创业企业。这类公司知识工作者占比较高，对信息透明、跨部门协作和组织效率更敏感。飞书凭借会议、在线文档和协同体验建立产品认知，长期被外界视为更适合互联网公司的办公平台。

飞书第一次破圈，是从数字原生企业走向新能源汽车，以及规模化发展的消费和硬件企业。理想、蔚来、小鹏等汽车企业需要连接研发、供应链、生产交付和销售服务；安克创新、泡泡玛特、元气森林等企业则横跨产品开发、供应链与线上线下销售渠道。相比互联网公司，这些企业业务链路更长、协同对象更多，对跨部门、跨地域和跨系统协作提出更高要求。飞书也开始从办公室里的知识协同，进入研发、供应链、生产交付等真实业务链条。

第二次破圈发生在制造、能源和零售等传统产业。2024年以来，胖东来、美宜佳、双汇、名创优品、东明石化、公牛、雅迪、茶百道等企业陆续成为飞书客户。飞书应用场景进一步从办公室延伸到工厂、门店和供应链等一线现场。这类企业面对的问题已不只是沟通效率，而是复杂组织的运行效率。大型零售企业需要连接总部、区域和大量门店；制造企业需要打通研发、生产、供应链与质量体系；能源企业更关注权限、安全和组织治理。飞书需要承载的，也从人与人之间的协作，逐渐扩展至组织运行中的数据、流程和业务规则。

第三次破圈，是从全国性头部企业走向区域产业集群。随着客户版图覆盖江浙、川渝、河南等地，飞书开始进入更多区域产业，并尝试将头部客户中验证过的产品能力和行业方案复制到更多企业。

至此，飞书过去几年的扩张路径逐渐清晰：互联网企业帮助建立产品口碑，新兴产业验证复杂组织能力，传统产业拓宽业务边界，区域市场推动能力进一步复制。飞书获客逻辑也随之变化，从依靠产品体验赢得少数标杆客户，逐渐转向依靠行业实践和AI落地案例形成示范效应。

对于企业软件而言，真正重要的并非进入多少企业，而是进入企业多少核心业务。过去，这意味着平台能否连接研发、制造、门店和供应链；今天，则意味着AI能否在这些环节中获得信息、理解任务并执行动作。这也是三次破圈留下的真正价值。互联网、汽车、制造和零售行业带来的，不仅是一批客户，也是一套套在复杂组织中运行的知识、数据、流程和权限体系。过去，它们主要用于人与人协同；AI时代，则构成了AI理解组织、参与业务和执行任务的基础环境。飞书过去积累的组织能力，也因此获得新价值。

AI进入业务流，企业开始重新选择平台

客户结构的跨行业扩张，解释了飞书增长的广度；AI进入业务流程，则进一步改变了其商业化的深度。上一个时代，企业选择协同平台主要关注沟通、审批和信息流转效率，产品差异更多体现为办公体验和组织管理能力。进入AI时代，企业提出新要求：平台不仅要帮助员工写文档、总结会议和查找信息，还要让AI进入质检、门店运营、营销生产和经营分析等业务环节，并最终改善经营结果。

奈尔宝的组织调整提供了一个侧面样本。据奈尔宝介绍，今年原CTO徐磊已转任CGO（首席增长官），职责从数字化系统建设延伸至推动AI提效改革和寻找业务增长机会。这一变化意味着AI正在越过单纯的技术部署，进入企业管理层的经营议程。

但AI越接近真实业务，落地难度也越高。面向个人的AI只需理解指令并生成答案；承担企业任务的AI则要准确找到内部信息，识别不同角色操作边界，调用相关工具，并将结果送入后续流程。因此，模型是否足够聪明只是起点，更复杂的问题是：它能否理解组织，并按照企业规则稳定地完成任务。

2025年7月，飞书发布AI应用成熟度模型，将AI应用划分为M1概念验证期、M2早期试用期、M3生产就绪期和M4全面应用期。M1和M2主要验证AI“能不能用”，M3和M4则进一步考察准确性、权限、安全和稳定性，以及能否在组织内部规模化运行。这套框架试图回答的不再是企业“有没有AI”，而是AI是否真正具备进入生产环境的条件。要让AI从M1、M2走向M3、M4，仅靠模型能力不够，还需要连接企业的知识、数据、流程和权限体系。

飞书的协同产品恰好沉淀了这些组织关系：消息、文档和知识库保存企业沟通与知识，多维表格承载业务数据，日历、流程和组织权限连接人员、任务与操作边界。过去，这些产品主要帮助员工协同；Agent出现后，它们也可以为AI提供理解工作、调用能力和参与流程所需的环境。在此基础上，飞书形成了原生和开放两条Agent路径。飞书aily支持企业利用自身知识、业务数据和流程搭建原生Agent；飞书CLI及相关开放接口，则允许外部Agent在授权范围内调用消息、文档、日历和多维表格等能力。年初“养龙虾”热潮中，不少开发者将OpenClaw接入飞书，也反映出开发者对开放Agent入口的关注。“原生Agent+开放接口”的组合，使飞书既可承载企业内部开发的AI应用，也可连接外部Agent生态。

AI进入企业不仅需要技术和平台，还需要找到真正理解业务场景的人。除提供产品能力外，飞书还通过“AI先锋”等机制，帮助企业从业务一线识别和培养AI人才，使AI建设从IT部门主导的专项项目，逐渐变成业务人员共同参与的组织行动。这种机制的价值在于，AI应用更容易从具体问题中产生，而不是停留在抽象的技术展示里。

在东风康明斯，AI被用于发动机连杆视觉质检，识别准确率稳定在99.5%以上，单张图片检测成本约5厘钱。在名创优品，AI进入商品识别、陈列点检和门店巡查，商品识别可在数秒内完成，智慧巡店效率提升51倍。这些案例共同指向一个变化：企业评价AI的方式，正在从“是否接入模型”转向“是否改善业务指标”。当AI的效果可通过质检准确率、运营效率和实际成本得到衡量，企业软件所能触达的预算，也可能从行政和IT部门进一步延伸至业务与生产部门。AI由此不只是一个新增功能，也开始成为企业选择平台、扩大采购范围和推动后续增购的原因。

当越来越多企业在飞书里用AI，“含飞量”开始形成复利

随着飞书在汽车、茶饮、大模型和具身智能等行业形成较高头部客户覆盖，“含飞量”开始成为观察其行业渗透程度的一个指标。“含飞量”并不等同于整体市场占有率，也不能说明相关企业都在全场景使用飞书。但企业更换核心协同平台的成本，通常远高于增加一项单点工具。当一个行业的多家头部企业集中采用同一平台，至少说明这套产品已在一批复杂组织中接受了检验。

第一层复利来自产品能力。大型企业组织层级多、业务链条长，对安全、权限、流程治理和系统连接的要求更高。他们提出的复杂需求，可反过来推动平台完善组织治理和业务协同能力。头部客户因此不只是收入来源，也参与定义产品需要解决的问题。当单个客户的特殊需求被抽象为通用能力，飞书服务下一家同类企业时，不必再次从零开始。

第二层复利来自场景积累。汽车企业在研发协同、供应链管理和销售服务中遇到的问题，往往具有行业共性；零售企业在门店巡查、员工培训和经营分析中的实践，也可为其他连锁品牌提供参考。当相似问题在多个客户中被反复验证，个别项目的解决方案才可能沉淀为行业方法。飞书能够提供的，也就不再只是产品功能，还包括对行业问题和AI落地路径的理解。

第三层复利来自行业信任。企业协同平台的更换成本较高，头部企业的实践可为同行提供选型参考。当一套方案已在同类企业的复杂环境中运行，后来者的验证成本和决策风险也会相应降低。平台获得客户的方式，也可能从逐一说服转向由行业案例和同业经验带动。

三层复利形成一条扩张路径：复杂客户推动产品成熟，业务实践沉淀为行业方法，头部覆盖降低后来者决策成本。飞书由此可从争取个别标杆客户，走向在行业中形成客户集群，并将经过验证的能力沿产业链和区域市场复制。

当然，“含飞量”本身并不意味着竞争结束，但它说明飞书已进入行业领导者的竞争区间。下一阶段，比拼的不再是谁拥有更多标杆客户，而是谁能够推动持续增购、沉淀可复制的行业方案，并把这些能力规模化复制到更多行业、区域市场和中型企业。

飞书增长的意义，也因此不只是企业软件市场中的一次次排名上升。它反映了一条更深的产业趋势：AI正在从办公功能变成组织能力，协同平台也开始从连接人的工具，演变为承载AI工作的业务平台。这或许才是今天需要重新理解飞书的真正原因。