黄峥的 AI 哲学：拼多多不跟大模型

就在各家互联网大厂的大模型纷纷从概念走向应用落地的档口，拼多多却活成了这股潮流中的异类：不跟生成式 AI，静观其变。

最近一条关于拼多多大模型的消息是去年年底。2023 年 11 月，多个招聘信息显示，拼多多要高薪招聘 NLP 大模型算法工程师，成立 AI 大模型团队，探索 AI 大模型在客服、对话等场景下的应用。

不过，对于该动向，拼多多内部人士对《深网》解释，“公司在 AI 大模型上暂时没啥布局，内部确实在做 AI 智能客服，但算不上大模型量级。”

拼多多今年的战略重点仍在 Temu，拓展欧美以外更多的海外电商市场。据晚点 LatePost 消息，Temu 今年 GMV 目标为 300 亿美元，是去年的两倍多。

目前 Temu 的高速增长是以 “烧钱” 换来的。据 Sanford C. Bernstein 估计，去年 Temu 经营亏损或达 36.5 亿美元，预计到 2025 年亏损才会缩小。显然，Temu 还处于以亏损换市场的阶段，而自研大模型想要跑到头部需要在算力（高性能 GPU）、算法及数据方面持续高投入，从当下形势而言看，拼多多暂时搁置大模型研发也在情理之中。

当然，能否赚钱并非拼多多投入新项目的唯一标准，核心取决于公司关键人物的判断和决策。

虽然，黄峥已退出拼多多管理层多年，但作为拼多多 “最强大脑”，黄峥的思想及战略已经刻入拼多多的肌理。“没有了黄峥的拼多多依然在稳定运行，核心高管团队一直稳定在一只手到两只手（5 到 10 人）之间，几乎从来没有变化。” 曾有拼多多员工对《深网》透露。

黄峥的 AI 哲学

拼多多何时布局生成式 AI 及大模型，取决于黄峥对 AI 的判断。业内一个未经证实的消息是，卸任拼多多所有职务后，黄峥在哥伦比亚大学攻读人工智能的博士学位。

黄峥对 AI 的理解缘于数学家哥德尔提出的不完备性定理，即在一个有限条公理组成的、自洽（self-consistant）的系统内，总会有无法用这个逻辑系统推断是真或是伪的命题，即总有这个系统不可知/不可判定的问题。

“最近 AI 特别火，很多人开始觉得 AI 将取代人类了，但我模糊的感觉，如果是现在的这种 0101 的确定式（机械式）判定的基础，应该是有巨大局限的。它完全遇到哥德尔证明中说的不可判定问题，以后若有了量子计算机，那会是怎样？我不知道，因为理论上量子计算机可以不局限于有限条公理，不局限于 01 机械式判。” 黄峥 2016 年在自己的微信公号中如此阐述对 AI 的理解。

简言之，彼时的黄峥就认为 AI 存在不可判定问题，难以预判。某种意义上，现在 AI 领域对类似 GPT 这样的大语言模型的判断有相似之处，即生成式 AI 具有不可预测性。

“从 ChatGPT 开始，AI 出现了推理能力，但没人能解读这种能力出现的原因。” OpenAI 的创始人兼 CEO 山姆。奥特曼说。

AI 存在不可判定问题与黄峥坚持的 “用常识做理性的判断，用理性的意念指引自己的行动” 相悖。拼多多创业初期，黄峥对 AI 就有清晰的定位，彼时 AI 就是提升业务的工具。

“未来平台的发展方向是通过机器和算法替代人工选品，要尽可能地减少人工对规则的干预。” 黄峥曾在接受《财经》杂志采访时透露。比如，2019 年拼多多扩充算法团队，是希望通过 “分布式 AI” 技术，研究个体可能存在的消费需求，实现 “货找人”。

黄峥卸任拼多多董事长和 CEO 后，“接棒者” 陈磊对 AI 的定位也颇为 “功利”，即 AI 对公司现有业务能带来多少赋能和提升。比如，AI 在用户习惯分析和商品匹配上的作用；基于用户的购物和交易构建的数据库能否在 AI 的赋能下更精准等。

基于黄峥对 AI 的理解，再回头看拼多多在 AI 上的布局，不难发现，拼多多一切战略的规划还是围绕电商这一主业。

而现在 AIGC 落地和应用主要集中在内容创作、短视频娱乐等领域，一向不喜欢追风口的拼多多或许还看不到 AIGC 对电商的颠覆在哪里。

相反，同样以电商为主业，阿里巴巴和京东在布局大模型方面较为积极。

一个不能忽视的原因是，两者都把云服务作为重要的战略增长点，投入大模型及生成式 AI 可以提升云服务的利润率，而专注电商业务的拼多多还未有这方面的诉求。

电商，电商，还是电商

“拼多多只专注电商领域，不追风口，关键业务都是围绕电商这一内核在拓展。”有拼多多内部员工对《深网》透露。

纵观拼多多近 9 年的发展历程，与阿里巴巴和京东在业务方面 “全面开花” 不同，拼多多所有业务都围绕电商这个原点展开，包括 2020 年上线的多多买菜及 2022 年 9 月份推出的出海项目 Temu，本质还是电商。

黄峥相信 “简单和常识的力量”。在拼多多刚成立一年多的时间点，黄峥就相信，凭借新流量分布、新的用户交互形式及新的国际化环境，拼多多有机会做出一个不一样的阿里。

2015 年至 2020 年，拼多多之所以能在阿里和京东的夹缝中快速成长为电商行业的第三极，一个重要因素是，拼多多在移动互联网的基础架构上，二次定义了新供给（农村白牌），并且巧妙的应用了新媒介（微信流量）。

在接近乃至超越阿里巴巴市值的路上，出身谷歌的黄峥相信，“集权” 和 “田忌赛马” 可以驱动没有先发优势的公司在多数业务重都能 “后来者居上”。

作为谷歌早期的员工，黄峥从谷歌得到的不仅是财富自由，还有管理方法论的感同身受。黄峥曾在自己公号透露，“Google 在管理上也和改革开放后的中国有些类似的地方，鼓励基层创新，敢闯敢试，同时在核心权力上高度集中，有集中力量办大事的制度优势。”这与拼多多内部形成的 “高层定关键战略，员工负责高效执行” 一脉相承。

无论是主站业务还是多多买菜，拼多多下场时行业已经巨头林立，但拼多多最终都能成为 “后来居上”，原因之一是团队将 “田忌赛马” 用到了极致。

“田忌赛马，能在整体资源劣势的情况下创造出局部的优势，进而有机会获得整个战役的胜利。由此，平凡人可以成就非凡事。” 黄峥在文章《我的中学和大学》中写道。

回过头看，拼多多之所以 “能在整体资源劣势的情况下创造出局部的优势”，关键因素是黄峥眼里的 “特殊的资产”。

黄峥认为，“创业过程中有一类特殊的资产是在某一种文化下团结起来的人，也有一类费用是用来购买劳力或技能的成本。这两者的分辨和转化是很有意思的事儿，也是 ROI 特别高的事儿。如果费用都变成了可增值资产，那估计我们的 CFO、投资人都要笑得睡不着了。”

说白了，就是在限定资源下追求高人效，当 “人才—效率—结果” 的飞轮效应反复在项目中验证后，本该成为公司费用或成本的人力支出就转换成了拼多多的 “可增值资产” 了。

在众多互联网大厂中，拼多多的人效是出名的高。截至 2023 年 9 月底，拼多多员工人数保持在 1.3 万人左右，是阿里的 1/18、京东的 1/35（据 Wind 数据）。曾有拼多多员工陈述，拼多多社区团购的仓内人效一度是其他竞品最高水平的 1.8 倍。

Temu：一场必须要赢的战争

眼下，拼多多的集权决策 + 高人效的方法论正在 Temu 中运行。“拼多多一直以来的打法是，高层制定目标后，下面执行层一定要有结果。” 在拼多多工作多年的员工对《深网》透露。

在多多买菜成为行业第一后，拼多多 2022 年 9 月推出的 Temu 就成了内部优先级最高的项目。

成立不到两年，Temu 已经成为跨境电商巨头 Shein 最大的竞争对手。虽然从营收上看，Temu 和 Shein 的差距还很大（瑞恩资本透露，Shein 去年营收远超 300 亿美元），但在单个市场，Temu 已经有了超越 Shein 的苗头。

以 Shein 看重的美国市场为例，自去年 5 月在美国的销售额首次超过 Shein 后，Temu 在美国的销售额每月都在扩大，9 月其在美销售额已是 Shein 的两倍多。

今年，拼多多还会加大对 Temu 的投入，拓展欧美以外更多的海外市场。据晚点 LatePost 消息，Temu 今年 GMV 目标为 300 亿美元，是去年的两倍多。

为提高物流时效并助力平台扩充品类，据《深网》获悉，Temu 将面向在海外仓有备货、有海外现货、能履约的卖家推出 “半托管” 模式。

在部分拼多多员工看来，Temu 是继多多买菜后必须要赢的 “战争”，因为 Temu 不仅是黄峥阿布力推的项目，追本溯源，跨境电商也是黄峥对 “从需求侧变革做文章” 的思考。

2017 年 9 月，黄峥在文章《关于供给侧改革的一点想法》中反思：供给侧的变革总应该有其对应的需求，延伸一点看，存在着大量的可能性，拿时间和空间的统一来换取整体效率更高，成本更低。

黄峥拿外贸来举例，传统外贸的主体工厂主要依赖沃尔玛、家乐福。线上纯流通侧的极度市场化也不改变生产侧计划的滞后性和高度计划性。那存不存在一种模式能改变生产侧的滞后性和高度的刚性计划性呢？

这正是 Temu 全托管模式要解决的问题，通过平台打通前后端信息（用户和工厂），消除需求和生产的错配，把每个人个性化的需求归集成有一定时间富裕度的计划性需求，从刚性走向柔性。

回到文章的开头，生成式 AI 和 Temu 业务有自洽之处吗？跨境电商是一个多链条、重运营的生意，无论前端整合工厂等供应链，还是中间的仓储、物流环节，抑或是提升终端用户体验和服务，AIGC 的智能涌现都难说有用武之地。

需要指出的是，虽然拼多多缺席生成式 AI，但并不妨碍其被资本市场看好。去年一年，拼多多总市值涨幅高达 81%，从 2023 年 1 月 2 日的 1076 亿美元，涨至 2024 年 1 月 1 日 1944 亿美元，涨幅并不逊于 all in 生成式 AI 的微软、谷歌等科技巨头。

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