关于钉钉最近的事件，我的看法
《置身钉内》和《置身钉外》
过去一周，钉钉以一种并不令人羡慕的方式回到了舆论中心。
先是一篇7.5万字的离职长文《置身钉内》从阿里内网流出。作者（花名"幽素"），是钉钉AI核心产品"ONE"的项目负责人。她以近乎编年史的方式，复盘了这款产品从立项、冲高至300万DAU，到最终被新项目"悟空"取代、团队收缩拆分的全过程。文笔克制，但信息密度极高——里面涉及到的产品决策细节、组织运作方式、以及一个年轻产品经理在庞大系统里的挣扎，足以让任何一个在互联网行业工作过的人感到熟悉。
四天之后，钉钉前副总裁、AI产品负责人马锐拉在个人公众号发文《置身钉外》，确认自己已于5月15日离职。他写了一句让人很难忽略的话："我越来越难确认自己是在创造产品，还是只是在消耗身体追赶一个不断前移的节奏。"
两篇文章，一内一外，构成了一个完整的叙事弧——不是关于某个人或某个项目的成败，而是关于一种工作方式、一种管理哲学，在AI时代是否还能成立。
关于"打法"的一个时代拐点
要理解这件事为什么引发如此广泛的共鸣，需要稍微拉远一点镜头。
中国软件和互联网行业的"打法"，大致经历过几个阶段。第一个阶段是蛮荒时代，市场空白，谁先跑出来谁赢，拼的是速度和胆量。第二个阶段是产品时代，用户体验、增长黑客、数据驱动成为核心话语，精细化运营取代了粗放扩张。第三个阶段，也就是过去几年，行业进入存量竞争，效率被推到了极致——OKR层层下压，人效比成为最常被提及的指标，加班文化从一种临时状态固化为一种默认设置。
而在我看来，当前我们正站在第四个阶段的门口。这个拐点的驱动力，是AI。
但这里有一个容易产生的误解——以为AI带来的拐点只是"用AI替代人、进一步提高效率"。如果只是这样，那本质上还是第三个阶段的延续，无非是把对人的压榨换成了对算力的压榨。
真正的拐点在于，AI正在从根本上改变人与人之间的管理模式。
在传统的软件工程管理里，衡量产出的基本单位是"人天"。管理者天然倾向于用投入时间来锚定产出质量——既然看不清楚每个人的真实贡献，那就用可见的工作时长作为代理变量。这是加班文化的底层逻辑，不是某一家的特殊问题，而是信息不对称条件下的一种理性选择。
但AI的介入正在打破这个前提。当大量编码、文档、测试、甚至产品方案都能由AI辅助完成时，"工作时长"这个代理变量的有效性会急剧下降。两个人的产出差距，可能不再是8小时和12小时的差距，而是"会不会用好AI工具"的差距。管理者的核心能力，将从"监督执行"转向"判断方向"和"配置资源"——这两种能力都无法通过延长工作时间来获得。
换句话说，AI不是在替代执行力，而是在暴露管理能力的短板。那些仍然依赖"人盯人、堆时长"来驱动产出的组织，会发现自己正在用最贵的方式——燃烧人的创造力和健康——去追逐一个AI已经能更快完成的目标。
幽素在《置身钉内》中写到的一个细节很能说明问题：为了观察竞品飞书的办公楼几点熄灯，全员被要求12点前不许下班。这个行动被命名为"望舒"——一个充满东方诗意的名字，用来描述一场对加班时长的竞赛。
在蛮荒时代，这种"拼刺刀"式的管理或许有效，因为那时候大家在做的事情相差不大，谁更拼命谁就能多抢一块地盘。但AI时代的竞争逻辑已经变了。方向和判断的价值，正在远超执行速度的价值。当你的对手在用AI辅助做战略推演时，你还在数竞品楼层的灯光——这不是努力的差异，这是认知框架的代差。
年龄与创新
一个值得注意的现象是，这一轮AI浪潮中，大量关键创新来自年轻团队——不是因为他们更有体力，而是因为他们没有"旧地图"的包袱。他们天然地把AI当作基础设施，而不是一个需要被"引入"的外部变量。
但另一个同样真实的事实是，行业里最有判断力的决策者，往往是经历过完整周期的人。他们知道什么是对的但不能做，什么是错的但不得不做——这种洞察无法从AI中学到，只能从时间中沉淀。
所以"年龄与创新"的关系，也许不是一个简单的"年轻人更会创新"或"年长者更有智慧"的二元对立。真正的问题是：在一个AI可以放大任何个体能力的时代，组织能不能让不同年龄、不同经验的人各自发挥最大的价值，而不是把他们全部压缩进同一个"拼时长"的评价体系里？
总的来说
《置身钉外》的评论区里，马锐拉写了一段话：对钉钉爱得深沉才会写自己的真情实感，阿里仍是一家伟大的公司。而在《置身钉内》的结尾，幽素写道，她希望钉钉变得更好。
两篇长文，两种视角，但底色是一样的——不是怨恨，而是一种复杂的、带着遗憾的关切。这大概也是它们能引发如此广泛共鸣的原因：它们触碰到的，不是某一家公司的问题，而是一个行业在转型期的阵痛。
《走向共和》里有一句台词，大意是：一代人有一代人的事情要做。中国互联网的上一代人，在一个几乎没有参照系的荒原上，用速度、勤奋和巨大的个人代价，打下了今天的基础。他们的"打法"是那个时代的产物，也成就了那个时代的辉煌。
但下一代人要面对的，是AI带来的全新的可能性——不仅是技术层面的可能性，更是组织方式、管理模式、乃至"人为什么而工作"这一根本命题的可能性。如果这一代人还在用上一代人的方式做事，那既是对AI的浪费，也是对年轻人生命力的浪费。
一个时代的结束，往往不是因为旧的方法失败了，而是因为新的方法已经不需要旧的前提。
