以下文章来源于王智远 ，作者王智远 王智远 . 商业记录者，主持人、《复利思维》《自醒》图书作者；专注于市场营销、消费心理、AI新科技、精 神生活与商业探索。 本文来自微信公众号： 王智远 ，作者：王智远，题图来自：AI生成 AI没火时，就有不少公司在做知识库了。 钉钉后来上线"端内搜"，想找什么直接搜，还能做智能总结。当时关注的人不多，到今年四月，情况 变了。 大厂突然扎堆进知识库赛道，特别是做平台的，像飞书、腾讯Ima、腾讯乐享这些，开始猛推知识库 功能。 一 大厂为啥突然都开始卷知识库？前段时间，我听到一个挺有意思的说法。 一边是，大家都知道 AI 搜索确实方便，但它爱胡扯，外面信息源太杂，很多时候根本不敢直接用； 对效率党来说，在搜索、写东西、管理项目之间来回切换，早就成了日常。 他们要一个专属空间，把有用的信息筛出来统一管理； 说白了，就是在解决"知识沉淀"的问题：让 信息真正变成能复用的知识。 另一边，有位企业高管跟我说，知识库是当前 2B 领域里，AI 最容易落地的应用之一。 其他付费模式还停留在"SaaS + AI"或者"AI + SaaS"的阶段，改造周期长、见效慢；尤其以云服务为 主的大厂 ...

行业趋势 - 大厂如飞书、腾讯Ima、腾讯乐享近期集中发力知识库功能，推动行业竞争加剧 [1] - AI搜索因信息源杂乱存在可靠性问题，企业需求转向专属知识管理空间以解决"知识沉淀"痛点 [2] - 知识库成为2B领域AI落地最快场景，相比SaaS+AI模式具备短平快优势，契合中小企业信息化转型需求 [3][4] 应用价值 - 知识库实现跨部门数据整合，例如客户信息全链路沉淀，AI可快速生成收入贡献、沟通记录等结构化报告 [5] - 激活企业非结构化数据价值，为垂直小模型建立"知识主权"，加速决策效率并降低信息孤岛效应 [6] - 信息化转型将分散资料系统化存储，典型场景包括销售数据汇总、跨部门协作等高频需求 [4][5] 潜在问题 - 过度依赖历史数据可能导致"AI式平庸"，如家电企业因知识库倾向传统业务而错失智能家居转型窗口 [8][9] - AI强化历史最优解但缺乏前瞻性，易忽略新渠道、用户偏好变化等动态因素 [10][11] - 麦肯锡等机构指出，传统数据架构可能限制创新响应速度，历史经验无法完全预测未来趋势 [11] 技术瓶颈 - 知识库维护成本高企，AI当前仅实现搜索/问答功能，尚未解决版本混乱、内容过时等治理难题 [13][17] - 共享型知识库存在信息冗余问题，人工更新效率低下导致使用率衰减 [16] - 主流平台如飞书、钉钉的AI语义理解能力仍处初级阶段，无法实现智能化的内容筛选与版本管理 [17] 组织协作风险 - 个性化服务可能导致"数据鸿沟"，不同部门获取差异化的AI筛选内容，引发认知偏差 [19][21] - 跨部门协作时市场、销售、运营团队因知识库视角不同产生决策分歧，形成新型信息壁垒 [20][21] - 非结构化文档的"视角偏差"问题比结构化数据更突出，可能反向加剧组织割裂 [21]