Meta AI 前总监 Rohit Patel 创办 Ndoc，瞄准替代 Microsoft Office 和 Google Workspace

TechCrunch：AI· Rebecca Bellan·2026-10-27 22:59· 1 小时前AI 评分50

Meta AI 总监 Rohit Patel 离职，将投身 Microsoft Office 与 Google Workspace 领域

AI 导读

在 Meta 开发 AI 八年后，前 Meta Superintelligence Labs 总监 Rohit Patel 创办 Ndoc，定位为 AI 原生的 Microsoft Office 和 Google Workspace 替代品。

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TechCrunch 独家获悉，在为 Meta 开发 AI 八年后，Rohit Patel 即将离开该公司。这位前 Meta Superintelligence Labs 总监已创办 Ndoc，他将这家初创公司定位为 Microsoft Office 套件或 Google Workspace 的 AI 原生替代品。

Patel 是 Meta 一系列高调离职者中的最新一位，此前首席全球事务官 Joel Kaplan、AI 研究员 Andrew Tulloch 以及 AI-for-Work 产品负责人 Emily Dalton Smith 均已离职。

Patel 设计 Ndoc 的目标不只是再做一个叠加在现有工作流之上的 AI 工具。其目标是取代人们在 Excel、Word、PowerPoint、Tableau、Replit 以及“ChatGPT 复制粘贴”等工具之间碎片化的工作方式，用一个统一的工作空间取而代之，所有同事都能访问，即使他们没有注册 Ndoc。 

Ndoc 将三个组件整合在同一布局中。Stage 标签页用于呈现关键发现的展示内容，如幻灯片、仪表盘、模拟或迷你应用。Narrative 标签页包含分析、带编号的引用、生成的图表，以及通常而言数字背后的“原因”。Model 标签页则存放底层数据集和 Python 脚本。 

这一设计反映了 Patel 的背景。在 Meta 任职期间，Patel 专注于强化学习——一种让 AI 智能体通过试错学习决策并最大化奖励的机器学习方式——以及评估 AI 输出是否可信。Patel 认为，如果 AI 要构建公司用于决策的电子表格和幻灯片，就应当有人能够核查它的工作。例如，用户可以找到用于创建文档的 Python 脚本。

“即使你完全不懂 Python，你也可以让 [AI 聊天] 解释，‘嘿，这个脚本是做什么的？我的公式在哪一行？’然后你可以验证那个公式，”Patel 说，“这里没有任何藏在幕后的东西。”

在实际使用中，用户可以上传数据集，并要求 Ndoc 执行分析并撰写关于分析结果的叙述。他们还可以添加文档特定的上下文，包括受众、语气和记忆。“它会在你个人、特定文档、你的团队和你的公司之间保持记忆，”Patel 说。 

Patel 还表示，Ndoc 是使用混合开源模型构建和微调的。由于该平台是从零开发的，他说其运行成本远低于基于前沿 AI 模型构建的替代方案。 

“我原以为人们会对此感到兴奋，但人们并不在意这一点，”他在谈到早期试用用户时说，“人们兴奋的是，他们喜欢在一个地方看到所有端到端的内容。”

Patel 更大的雄心是重塑文件本身。他说，文档可以导出为单个“.ndoc.html”文件，可在任何浏览器中打开。他计划将该格式开源，以便其他开发者可以构建与之兼容的应用，而不必像许多人多年来被锁定在 Microsoft 或 Google 中那样被锁定在 Ndoc 上。 

他之所以想让这个项目开源，部分原因正是他离开 Meta 并决定单干。在 Meta 这样的大公司，要让所有人就一种开源格式达成一致，无疑需要“数百人和各种关于该格式应当是什么样子的意见”参与其中。

Patel 想快速推进。“人类只能以人的速度前进，而……我可以以 AI 能做到的速度前进。”

对于一个只有三人团队、没有资金的创始人来说，试图成为企业工作发生的平台是一场巨大的赌注，尤其是当其他 AI 实验室也在试图占据同一领域时。

OpenAI、Anthropic、Meta、SpaceXAI 和 Google 都推出了企业 AI 工具，允许用户连接 Google Workspace、Microsoft 365 和其他工作场所应用，使其 AI 模型能直接在这些工具中工作。上个月，OpenAI 推出了 Space，这是 ChatGPT 内部的一个共享工作区，对那些成熟工具构成了更直接的竞争。

Patel 承认 Space 可能构成威胁，但表示这些实验室在很大程度上搞错了方向。 

“公司基本上就是把 AI 附加到电子表格上，让它替你填充单元格，”他说。“这简直让我灵魂出窍。这就好比，你刚弄明白电，然后你决定最好的用途是给我的耕牛装上灯。不。去买台拖拉机。”

不过，AI 实验室试图把模型带到人们已经在工作的地方，是有原因的。改变习惯和替换整个工作流程很难。Patel 说他理解这一点，这就是为什么他构建了连接器，让客户可以从他们已经在使用的工具中导入现有数据。 

“我的标准是，我不会发布任何我自己不喜欢使用的东西，”他说。“我为自己做的每件事都优化了 AI 工作流程。如果我开始使用这个工具，却不断回到我自己的工作流程，那就说明我构建的工具还不够好……我有一堆没有达到这个标准的工具。”

Patel 在尝试融资之前，对获得客户关注也有类似的标准。“在有一些证据表明人们喜欢这个产品之前，我不想拿钱，”他说。 

截至周二，Ndoc 正在进行一项企业试点，并向加入等候名单的有限数量客户开放 alpha 版本。注册免费，但客户需要为使用量和 token 付费。他希望在未来几周发布 beta 版本，并计划明年全面上线。 

对 Patel 来说，尽可能快地推进比一开始就拥有完美的产品更重要。 

“执行极其廉价……所以先按一个次优计划去执行，以后再担心，”他说。“等你制定出最佳计划时，执行早就被别人完成了。”

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来源：TechCrunch：AI · techcrunch.com