摘要：2022年末，一个充满叙事张力的场景在Notion上演：联合创始人Ivan Zhao与核心团队闭关一周，争分夺秒地开发出了Notion AI的原型。这款产品的正式上线，甚至比引爆全球的ChatGPT还要早一个月。
2022年末，一个充满叙事张力的场景在Notion上演：联合创始人Ivan Zhao与核心团队闭关一周，争分夺秒地开发出了Notion AI的原型。这款产品的正式上线，甚至比引爆全球的ChatGPT还要早一个月。
图：Ivan Zhao与同事在Notion办公室
对于一家长期以“慢”著称，崇尚精雕细琢和美学优先的公司而言，这次All in AI的果决与速度，显得非同寻常。这不仅是一次功能迭代，更是一场深刻的自我革命。Notion如何在其“慢”的文化底色上，完成这次“快”的战略转身？这背后，是其在产品范式、认知模型、商业策略和组织文化四个维度上的系统性进化。
图：Notion的官网介绍
最初的Notion以自由度极高的文档和数据库工具著称，被誉为“数字LEGO积木”。用户可以用Notion搭建笔记、本领Wiki、任务板等各种工作流。然而，这种纯手工搭建的方式也让不少新人感到“一片空白，不知如何下手”，学习曲线陡峭。引入AI之后，Notion开始突破这种局限：让AI来帮助用户搭建和填充内容，使软件从被动工具变成主动助手。Notion团队近年的产品迭代清晰地展现了这一范式跃迁：
AI写作助手（2022年11月推出Alpha版）：Notion内置生成式AI，可以根据用户提示自动起草内容、头脑风暴点子、改写润色文本或生成摘要。当你面对空白页不知如何下笔时，只需按下空格键让AI先写个开头或大纲，Notion AI就像你的“笔友搭档”，帮你跨过首段难关。数据显示，超过一半用户会在AI生成初稿后继续自行编辑，很少完全照单全收，但AI提供的灵感大大加速了写作流程。不仅起稿，AI还可以一键检查语法拼写、翻译内容、调整语气，这些都是Notion AI用户最常用的功能。正如Ivan Zhao所说，“Notion AI就像你写作前中后过程中的队友”，随时提供协助但并不取代人的创造力。
AI内容总结与提取（2023年逐步推出）：在Notion AI加持下，用户再也不必从冗长笔记中手动提炼要点。你可以让AI阅读一页会议记录，自动生成30秒的行动项总结，相当于把30分钟会议内容压缩成精华。Notion AI支持在数据库中添加AI Summary属性，为每条记录实时生成简介；或用Extract Key Info提取页面中人名、日期、待办事项等关键信息填入字段。举例来说，一份详细的用户采访笔记，AI总结后立刻呈现核心发现和下步行动，极大降低了信息过载带来的“认知负荷”。可以说，AI让Notion从“信息仓库”进化为“信息蒸馏器”，帮助用户高效获取知识精华。
AI数据库自动填充（2023年下半年推出）：Notion进一步将AI融入数据管理层面。借助AI Autofill功能，用户在数据库中新建属性列时，可选择由AI自动填充。除了上述摘要和要点提取，你还可以自定义提示词，让AI在每页内容中抓取特定答案。例如在销售线索库中，设一个“负责人”字段并让AI提取销售代表姓名，或在文章列表中自动生成关键词标签。这些AI属性还能设置实时更新：页面内容改动5分钟后AI自动重新写入最新摘要，保持信息同步。甚至可以一键让AI批量填充整个数据库已有的所有记录。这种自动化大大减少了人工整理数据的琐碎时间：曾经需要团队成员挨个阅读页面、录入字段的工作，如今AI瞬间就完成了。
Notion AI Q&A（2023年11月Beta发布）：这是Notion迄今“最令人兴奋的AI功能”，标志着产品从“协助写”进一步走向“协助想”。有了Q&A，用户可以直接像搜索引擎一样用自然语言向Notion提问，让AI在工作区海量页面中检索答案并整合回应。新员工不必苦苦翻找文档，只要问：“本项目的关键里程碑是什么？”AI便会在几秒内给出总结。Notion把Q&A无缝嵌入工作流：在应用侧边栏的搜索栏增加“Ask AI”，页面右下增添“✨”按钮可随时发问，甚至提供全局快捷键让你不离开当前窗口就能调出Notion搜索知识。Notion俨然成为你的“随身智库”，随问随答。并且，Q&A严格遵守权限，只引用你有权访问的内容，保障企业信息安全。据Notion介绍，试用企业反馈用AI问答查资料比人工搜索节省了至少90%时间（从10分钟降至几秒）。这正契合Notion要减少用户“无效找资料时间”的初衷。
图：Notion的AI界面
如果说过去用户需要辛苦整理、搜索，才能将知识转化为行动，那么现在Notion AI更像一个贴身助手，主动为你搜答案、理思路、填数据，让你专注于高价值的创造和决策。正如Notion官方所宣称的，那些花在“整理资料”的冗杂时间将逐渐成为过去，AI将帮助我们把精力投向真正重要的工作。这一范式转型带来的用户体验飞跃是显著的：如今的Notion“懂内容、会写作、能回答、善整理”，不再只是一个被动记录工具，而更像团队中的智慧型成员。
Notion引入AI后的更深远意义，在于人机协作认知模型的重构。传统的笔记/知识管理软件（包括早期的Notion和Evernote等）存在一个“认知盲区”：它们本质上还是被动的“静态记录工具”：需要人主动输入、分类，信息虽然存下来了，但过后常常“东西在，思路断”。尤其在会议、创作等高信息强度场景下，人们忙于记录就容易错过思考本身。这正是许多知识工作者面临的痛点“认知断层”。引入AI后，Notion尝试打破这个断层，重新定位人和信息的关系：用户不再是资料的整理者，而更多扮演意图的发起者；AI不再只是工具，而成为理解语境、补全信息的“思维伙伴”。
Ivan Zhao在采访中形象地描述了这种角色转变的趋势：“过去软件只是提供工具给人用；而现在有了大型语言模型这种‘盒中实习生’，我们应该把软件设计成教会AI去使用工具，人类只需提出要求，让AI替我们把活儿干了”。
一句话，AI将从“铲子”变为“矿工”：我们负责下指令，AI负责挥锹挖矿。Notion创始团队在不同场合反复表达了相似的理念：Notion不是要套接个现成模型，Notion是要让AI深入理解用户上下文，真正成为工作伙伴。
在Notion AI上线之初的博客中，Ivan Zhao引用了计算机先驱恩格尔巴特的论文《增强人类智力》作为引子。
图：计算机先驱恩格尔巴特
Notion诞生的初衷本就受到这些先驱思想影响，旨在让计算机帮助人类更具创造力。如今借助AI，Notion希望进一步“增扩人的思考”。正如Ivan Zhao博客里写的：“Notion AI 可以看作你的伙伴，它拓展你的思维，帮你更明智地花时间”。Notion联合创始人Akshay在公开访谈也提到：“Notion AI要做的是让用户从繁琐的整理中解放出来，成为“提出问题和想法的人，而杂碎步骤由AI代劳。”
这一认知模式转变在具体功能上已有体现：以前用户想了解某项业务指标，必须亲自从数据库翻找、汇总；现在只需问Notion AI：“上季度销售增长主要原因是什么？”，AI便会调动相关页面信息给出分析结论。用户提出意图，AI执行搜寻和初步分析。
又比如过去搭建团队知识库，需要成员悉心整理分类；而现在Notion推出自动库配置（AI导引功能），新建空间时AI可根据几句描述自动创建所需的页面架构、模板，让团队“开箱即用”。Ivan对此解释道：“AI现在特别擅长把LEGO积木粘起来”，最新的AI功能其实就是让AI扮演那个经验丰富的顾问，帮你把Notion搭建好。这极大降低了新手上手门槛，让每个人都能更专注于表达需求本身，而不用纠结于实现路径。
可以说，Notion正在尝试打造一个“人机共创”的新范式：知识工作从“人——工具”二元关系，升级为“人——AI——工具”三元协作。人在这里聚焦意图和决策，AI作为懂人话、懂业务文档的智能助手，在背后提供信息支撑和执行具体操作。例如Notion AI的Q&A功能让新人在入职第一天就能通过提问获取前人经验，无需依赖同事手把手教导；数据库AI属性则使庞杂数据自己“会说话”，管理者提出想看的维度，AI就自动整理呈现。Notion团队认为，这种模式下“AI就像盒中搭档，帮助我们完成过去需要亲力亲为的工作”。人与AI的关系从主工器具变成了搭档共事，信息也从被动存储变为主动流动起来。
值得注意的是，不只是Notion意识到这一点。市面上一批新兴的“第二大脑”类产品（如Granola、Mem等）生来就将自己定位为用户的智能共创伙伴。例如Granola专注于会议场景，通过AI实时记录对话并理解上下文，使用户无需费神记笔记，把注意力放回判断和创造。它提出的口号是：“从人记录信息到AI保留上下文”。这些产品瞄准的正是“认知增强”的价值迁移。相比之下，Notion身处传统生产力工具领域，必须通过引入AI来重塑自身的认知模型，以免被新范式边缘化。从目前看，Notion凭借庞大的用户基数和全面的平台功能，正快速朝这个方向演进。
Ivan Zhao本人也对AI时代的软件图景充满激情：“我们已经看到AI的潜力，这是完全不同的新材料，可以解决很多经典软件解决不了的问题”。在他的愿景中，未来的Notion将不仅是文档库，更可能成为一个能理解语义、可自行执行任务的智能体，为用户处理各种繁琐事务。虽然当前AI技术仍有许多局限（如与用户预期存在落差），但Notion团队坚信他们正走在“增强人类智力”道路上的新起点上。
引入AI不仅在产品和体验上革新了Notion，也对其商业策略和市场格局产生了重要影响。Notion AI的订阅机制表明了公司借AI推动营收的用心：最初，Notion AI作为附加组件（Add-on）提供，任何付费方案用户都可以额外付费订阅AI功能。标准定价为每人每月 $10。也就是说，一个小团队使用Notion免费版，如果想无限制用AI，需要为每个成员支付$10/月，这相当于把免费用户成功转化为付费用户。这一Add-on模式在2023年帮助Notion实现了一波付费转化：官方曾披露“数百万人已经使用Notion AI”，可见AI推出短短数月即有大规模用户尝鲜，其中相当一部分通过20次免费试用额度后选择付费订阅AI。Notion联合创始人Akshay就表示，公司在推出AI功能后业务增长良好，实现了盈利且增长迅速。不仅个人升级，企业客户也为此买单：许多团队为了获取AI能力，不惜给每个成员都增加AI订阅，从而直接提高了Notion在大客户上的ARPU（每用户平均收入）。
图：Notion的收费模式
进入2024年末，Notion调整了策略，将AI功能直接纳入更高级的方案。据报道，2025年起新用户如果要长期使用AI，需要订阅Notion的Business或Enterprise计划；个人免费或Plus方案不再提供AI Add-on。这意味着Notion把AI作为区分高阶付费用户的关键卖点，推动小团队和大企业升级到更昂贵的版本。如此一来，AI不仅带来功能溢价，更成为撬动Notion商业版图扩张的支点。值得一提的是，Notion在2024年还收购了日历应用Cron和邮件服务Skiff并整合为Notion Calendar和Notion Mail，进一步完善办公套件。AI与这些新功能协同，增强了Notion争夺企业市场的砝码：一个付费的企业客户，现在可以在Notion里完成文档、项目、知识库、日历和邮件协作，再辅以AI总结、自动记录和问答，全方位提升团队效率。这种“一体化+AI”的卖点，正对标微软365和谷歌Workspace等传统生产力套件。
市场表现方面，Notion借助AI东风实现了用户和企业渗透的双丰收。用户规模上，Notion自2019年的100万月活跃用户，爆发增长到2023-2024年的接近1亿用户（这一数字包含大量免费个人用户，但依然反映出其全球普及度之高）。社区自发传播和AI新亮点是两大驱动力：Notion曾经因为TikTok上一则爆火视频导致服务器宕机，不得不暂停新功能开发半年来扩容。这足见其在年轻用户中的人气。而在推出AI后，Notion在国际市场的话题度进一步飙升，不仅科技媒体争相报道，很多不曾使用过Notion的人也慕名而来尝试AI写作助手与问答功能。Notion官方博客分享的数据显示，AI最受欢迎的用途包括头脑风暴、待办清单、生成功能介绍等，显示出用户将之广泛应用于工作创意和日常任务。可以推测，AI的加入为Notion带来了一批愿意付费提高效率的新用户，也挽留激活了部分原本闲置的老用户。
更亮眼的是企业级市场的渗透。Notion起家于个人和小团队，但截至2024年底，已有超过50%的Fortune 500大型企业在内部不同程度使用Notion。这通常是由底层员工或某团队自发引入，再逐步扩散为公司知识管理平台的。据悉，连麦肯锡、耐克这样的传统巨头内部都有Notion的身影。有投资人评价Notion已成为“硅谷独角兽和创业公司标配”，据统计一半以上的Y Combinator创业公司都在用Notion管理信息。AI功能的推出无疑加速了这一渗透过程：对于保守的大企业管理层来说，Notion AI能够快速检索公司知识、自动整理数据，无需担心数据外泄（因为Notion承诺用户数据不会被用于训练AI模型），这降低了他们采购Notion企业版的阻力。同时，相比老牌笔记工具Evernote等，Notion在AI应用上明显走在前列，让注重效率的企业用户更有动力选择Notion。
反观Evernote，尽管也在2023年上线了AI自动润色和总结功能（如“AI笔记清理”和“AI编辑”），但业内评价多认为Evernote只是简单调用了GPT接口，在体验上并未形成像Notion这样深度融合的工作流。更重要的是，Evernote因自身经营不善于2023年被意大利公司收购，其产品创新节奏和生态活力已大不如前。这给了Notion极佳的超车机会：一边吸引Evernote流失的用户，一边通过AI功能抢占“第二大脑”赛道的制高点。
除了Evernote，Notion在新兴的AI知识管理领域也面临后起之秀的比较。Mem、Magical等号称“AI原生”的生产力应用近两年获得资本青睐：Mem主打自动化的笔记整理和语义搜索，号称“无人为标签，所有信息随需找”；Magical则定位为跨应用的AI流程自动化助手，用户可以“雇佣”不同技能的AI代理人完成日常繁杂数字劳动。相比这些专注AI的新贵，Notion的优势在于功能全面和生态成熟。Notion在AI上线前已是集文档、表格、知识库于一体的平台，拥有丰富的模板和庞大的第三方社区。AI的加入如虎添翼，使Notion一下子具备了其他单点AI工具难以企及的协同效应：写作、项目、知识管理环环相扣，AI能统筹地理解和操作。这种“一站式+AI”的体验目前仍是Notion所独有。例如，Mem虽然上手简单、自动化强，但在团队协作和数据库复杂应用上不如Notion灵活；Magical擅长自动执行外部操作，但缺少Notion这样集中内容生产与沉淀的平台，更多是作为其他工具的补充。
可以预见，在短期内Notion将凭借既有产品厚度和AI集成优势，继续保持市场领先。更何况，Notion对AI的商业化模式相当成熟，从个人专业用户（月费几十元）到大型企业（千人规模年费），都有清晰的增值方案，这也是很多初创AI应用尚未验证的路径。
回顾Notion能成功拥抱AI的背后，很大程度上归功于团队独特的文化底色和战略定力。Notion从成立之初就被贴上“慢公司”“重质不重量”的标签：创业早期曾为了重构产品而潜心闭关，在日本京都埋头开发2年，不受外界干扰。这段极客式的创业故事奠定了Notion崇尚“美学+工程”的产品哲学。联合创始人Ivan Zhao是一位设计感极强的产品经理，他痴迷于模块化软件的优雅与高效，并深受日本京都手工艺和LEGO哲学影响（这从他们的办公室设计也可以窥见一二）。
图：Notion办公室一角
Notion在他带领下始终追求有美感的极简体验与强大功能的并存，在竞争中从未盲目堆砌功能，而是像打磨工艺品一样提升每个模块的兼容与灵活。这种文化使Notion在早期虽进展缓慢，却积累了深厚的产品内功和死忠用户社群。
当AI浪潮来袭，Notion展现出了“慢公司中的快速反应”能力：他们没有被大厂的AI军备竞赛吓倒，也没有因小团队背景而保守观望，反而在关键拐点上动作敏捷果敢。前文提到，Ivan和CTO在2022年底抢先试用了GPT-4后，当机立断带队高强度开发，赶在竞品之前推出Notion AI。要知道，那时很多独角兽公司还在观望ChatGPT的前景，而Notion已经率先把生成式AI落地到自家成熟产品中。这种“小步快跑”得益于Notion内部高效的执行文化：公司规模长期控制在不到1000人，追求精干的人才密度和扁平协作。Ivan强调“小公交车才能灵活转弯”，他宁愿少而精的团队也不愿人浮于事。因此当机会出现时，Notion团队能够集中火力、跨职能协作，把一项AI大招在短时间内研发迭代。这与很多大公司层层汇报、顾虑重重形成鲜明对比。
此外，Notion在技术策略上对“自研还是集成”也有着清醒的权衡逻辑。表面看，Notion只是调用了OpenAI和Anthropic的模型作为底层AI引擎。但实际上，Notion非常重视将外部AI深度定制融合进自身产品，而非简单当做第三方插件使用。例如：
与模型伙伴紧密合作：Notion与OpenAI、Anthropic团队密切沟通，共同设计了专门针对Notion场景的安全方案，使AI回答更契合上下文。Notion承诺不将客户数据用于模型训练，确保企业放心使用。这些举措表明Notion在集成外部AI时，依然牢牢掌握着数据和体验的主导权，而非完全受制于供应商。
多模型与快速迭代：Notion的AI基础架构支持灵活切换模型，他们同时接入了OpenAI的GPT、Anthropic的Claude等，并根据任务特点选择最优模型。有报道指出Notion甚至有能力在新模型发布不到一天内集成上线，背后是一套完善的评估和A/B测试体系。Notion AI团队据称将90%的精力花在严格评估、迭代和观察上，只有10%在调教提示词，这保证了AI功能推出后的稳定可靠，避免“一次可用、再用不准”的尴尬。这种工程上的较真，正是Notion产品口碑的来源。
部分自主研发：尽管主要功能依赖大模型，Notion并非全无自研。根据LLMOps社区披露，Notion在尝试微调自己的模型来处理一些特定任务，并打造了内部的提示管理和评估平台。他们还投入人力创建高质量的测试数据集和多语言对照，以提升AI在不同语言环境下的表现。这些投入让Notion AI在实际应用中表现出色，甚至可以根据使用频率自动优化成本，例如在AI批量填充数据库时切换到更经济的模型以节省开销。可见Notion并没有满足于调用API，而是逐步建立起属于自己的AI能力“护城河”。
另一方面，Notion善于借力其用户社区和生态来驱动AI转型。一开始，他们通过邀请种子用户试用AI收集反馈，官方博客多次发文分享数百万用户使用AI的经验和案例，引导大众掌握AI用法。社区高手们则迅速贡献了一批“AI + Notion”模版和教程，如用AI帮会议记录自动生成待办、用AI撰写OKR草案等。Notion团队适时推出了AI模版库，把这些玩法内置为一键可用的组件。这一社区共创策略，降低了转型阻力。也难怪Notion能在保持社区驱动文化的同时，悄然完成向企业服务的扩张。他们并未抛弃原有粉丝，而是让这批铁杆用户成为AI时代Notion最好的布道者和内测员。
图：Notion官网展示的各种社区活动
总的来说，Notion之所以能够成功转型AI，秘诀就在于“慢中有快，张弛有度”：内部保持对产品打磨的匠心和对核心理念的坚守（如Ivan钟爱的“美且有用”准则），外部则在风口来临时迅速抢跑、迭代尝新。从2015年押上全部筹码重写代码，到2022年孤注一掷赌AI前途，Notion的每次重大转折都体现出创始团队既勇猛果敢又耐心笃定的风格。正如Ivan所言：“我们做Notion不是为了赚钱开公司，而是因为我们相信这样的产品应该存在”。也正是这份执着，使Notion在AI转型路上舍得投入、敢于颠覆自己，最终在硅谷激烈的创新竞赛中脱颖而出。
Notion从一个不起眼的笔记应用，成长为估值百亿美元的生产力平台，其在AI时代的转型无疑是科技圈值得深研的案例。
当然，未来Notion仍面临诸多挑战：如何平衡功能丰富与体验简洁的矛盾？如何在AI热潮中持续保持领先且不过度依赖某家模型？这些都将考验这个“美学+工程”驱动的团队。但可以肯定的是，在“AI工作空间为你服务”的时代洪流中，Notion已经踏出了关键的一步。我们不妨拭目以待，看看Notion能否将“增强人类智力”的宏愿真正融入我们的日常工作，兑现它对用户的承诺：让AI像电一样无处不在却又感觉不到，让注意力回归创造本身。
来源：混沌学园
