AI圈也有“爽文男主”，来看大厂们曾经的非核心业务如何一步步走到舞台中央。
最近听潘乱的播客，有个数据让我惊掉下巴：
在拥挤的AI生产力赛道，日活与营收最亮眼的，并非我们熟知的微软office或国内的WPS，而是百度文库。
是的你没听错，就是那个很多人印象里“只用来下载论文和PPT模板”的文库。
我查证了一下，如今文库的AI月活已经逼近一个小目标，去年的营收更是超过20亿，利润甚至接近WPS的两倍。
最新推出的智能体产品GenFlow还登上了沙利文2025 AI Agent TOP10榜单，成了中国AI的门面之一。
要知道，在中国互联网大厂的历史叙事里，文库一直不算核心业务。
它诞生于2009年，最初使命是为学生和打工人提供论文、模板、报告下载，在百度庞大的业务矩阵里，远谈不上战略核心。
然而，没人想到，正是这个曾经的“非核心”团队，在AI浪潮下，凭借从“资料库”到“生产力”的跃迁，走出了一条最彻底的逆袭之路。
故事，或许要从2023年初，一个当时看来相当“大胆”的战略决策说起。
那是AI圈最喧嚣的一段时期，ChatGPT横空出世，几乎所有人都在抢着做chatbot。
文库团队却判断：靠提示词玩花样的门槛太低，很快被拉平，必须找到真正的高频刚需场景。
他们把筹码押在了文档内容生成上。
以前大家来文库下载资料，回去还得打开office修改成自己想要的；现在，文库能不能借助AI，一站式给到用户想要的、拿来就交付的？
比如最刚需的——做PPT。
他们找了大量老师、学生用户调研，发现大家不光想让AI做PPT，还要套用自己公司官方PPT模板，把品牌Logo添加到每一页，甚至直接修改图表里的核心数据。
实现这一切，做AI时代的原生编辑器是绕不开的。比如，PPT模板就要通过编辑器，精准还原模板中的每个元素，然后才能让AI“照猫画虎”。
但开发编辑器，向来是微软、金山WPS、Google Docs这类巨头的专属领域，动辄需要千人团队以年为单位持续投入。
但文库当时能腾出的研发只有20个人，20人PK 2000人，无异于豪赌。
播客中，文库产品负责人有句话：虽然很难走，但我们每个人都充分论证和自我说服了，已经没有更好走的路。
后来，文库智能PPT允许用户上传任意模板和Logo定制化生成，直接引爆了市场，也验证了他们的猜想：不少专业创作用户真的愿意为“效率+专业感”付费。
首战告捷后，他们又沿着“什么是用户要的”继续思考，得出新结论：做单模态生文很快会被拉平，最后大家卷的只有超长上下文输入输出和多模态。
但当时模型上下文容量很有限，换算成汉字就更少了。怎么破题？
模型不够，工程来凑。几个产品拉着算法一起调研各种技术路线、取长补短，最终推出的AI长文工具“橙篇”，据说是第一个能一次性输出10万字的AI长文工具，当时掀起圈子里不小轰动。
两场胜仗，让团队沉淀下来一套突破大模型边界的方法论和信念——“模型并不是我们的边界”。
到2024年底，他们又做了一次完全颠覆AI交互形态的理想主义探索——自由画布。
那时，AI修图、AI海报、AI视频……单一AI工具已经满天飞，但用户需求是复合的，能不能有一个把文字、图片、视频、链接融于一处，自由组合创作的“超级AI工作台”？
自由画布来了。
很多人应该对去年底上线的自由画布有点印象，不用管内容格式，直接选中、拖进去，每个内容都能针对性调整。
这更像一场交互上的探索，很多人被画布式的交互形态、极致自由的创作理念吸引。
但，对普通人来说，门槛有点高。
所有的铺垫、试错与积累，最终在今年8月上线的GenFlow2.0上，迎来了集中的爆发。
试用完GenFlow，我最大的感受是，自由。
举个例子，我明天要紧急完成一个关于“人形机器人”的写作和线上直播，我可以直接让genflow做1份市场研究简报、1篇公众号长文、3条小红书文案、5张文章配图、1个线上直播互动抽奖小游戏。
指令发出后，我布置的所有任务，被迅速分解成多个独立的模块，然后，同时开工。
这种感觉非常奇妙。它不局限于线性的、一步步的执行，更像一个分工明确的小团队协同工作。策略组做研究，文案组写稿，新媒体组构思分发，设计组出图，技术组建网页。
就像自由画布把所有任务平铺在一张画布上，可以同步发出多个指令那样。
更神奇的是，任务进行到一半，我突然有了一个新灵感，直接点“暂停”，输入新指令，它立刻在原有思考路径上无缝衔接新内容，继续执行任务。
正是这个暂停，让AI从黑箱变成我可以轻松驾驭、随时引导的“副驾驶”。这更接近理想中人与AI的协作关系——人始终掌握着主导权。
从最终生成效果来看，你也能看到背后文库在PPT、长文、海报这些垂直领域的积累。
比如它输出的研报，不仅结构清晰、内容丰富，关键是所有重要数据还都标明了出处，一看就是“练过的”；海报和配图也不是简单拼贴，而是风格统一、配色讲究，连字体和留白都显得“很懂设计”。
这些产品工程层面的创新，甚至在海外也吸引了关注。
更惊人的是，我注意到它不光检索了百度文库的资料库，还有百度学术的文献库，甚至我可以让它搜我在网盘存的相关文件，让生成的内容更精准、可靠，符合我想要。
我猜想，genflow不光是文库的能力积累，可能还会成为百度生态toC的最佳入口之一。
写到这里，我颇为感慨。
百度文库的“逆袭”和GenFlow的出现，共同揭示了AI时代一个更真实、也更公平的生存法则。
过去，我们习惯认为大厂竞争中，最终赢家必定是拥有最多资源的部队。但AI似乎让“血统论”开始失效。
胜利的天平，开始向那些真正钻研用户需求，愿意干又苦又累的基础工作，能把产品做到用户心坎里、让用户每次使用都获得确定性价值的团队倾斜。
这是一种用户驱动原则的回归。而在当下的AI圈，技术驱动已经甚嚣尘上。
这或许也解释了，为什么是文库这种曾经的非核心团队先跑出来——他们没那么重的历史包袱，反而能摈弃杂念、深耕场景，再加上国民级产品的用户和场景积累，只要选对路，成功是早晚的。
在AI时代，能赢的不是最有资源的团队，而是最能解决用户麻烦的团队。
而下一个爆火的应用，或许同样，藏在你我意想不到的角落。
