文 | 象先志

拼多多是國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)大廠中的異類。

它的特異性體現(xiàn)在兩點。

第一，時至今日它仍然未向用戶提供貸款業(yè)務(wù)，在這個網(wǎng)貸遍地走、催收多如狗的時代，拼多多的選擇相當(dāng)難得。

如果你再考慮到它是一家電商公司，手捏全國人民的交易數(shù)據(jù)，那不搞大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)放貸這事，就更加值得一句瑞思拜。

第二，當(dāng)所有公司都巴不得把AI貼在臉上，渴望參與或者假扮參與這場狂熱的party時，拼多多不只保持了沉默，甚至在刻意疏遠(yuǎn)自己跟AI概念的距離。

我們曾對拼多多的Q2財報發(fā)過一篇快評，摘要是“含艸量最高的財報會，含AI量最低的中概股”。

黃崢曾對拼多多的價值觀概括為本分，他解釋說本分就是在你的位置上做你該做的事。

所以如果要對這兩個特異性找個共同的理由，那創(chuàng)始人本分的價值觀是個看起來有吸引力的解釋。拼多多是電商公司，價值在于撮合買賣雙方達(dá)成交易，并提供享到實惠收獲樂趣的購物體驗。

但只談本分有個問題，就是這個概念太過抽象，抽象到它可以裝下太多具體的東西。

比如從電商公司的定位出發(fā)，你顯然可以給放貸和AI這兩件事都找到它們屬于本分的邏輯：放貸是為了滿足群眾對美好生活的需要，AI則可以全面革新平臺的消費體驗。

不過同樣是在《財經(jīng)》那篇采訪里，黃崢還說了這樣一段話：“做商業(yè)不去賺錢，我覺得是不道德的，應(yīng)該按照商業(yè)的邏輯去做一個本分的商人?！?/p>

所以相較于本分這個抽象的概念，拼多多不做網(wǎng)貸或者不做AI更準(zhǔn)確的解釋，可能是做這兩件事情，在商業(yè)上是劃不來。

網(wǎng)貸確實是很掙錢的生意，不掙錢就不會成為幾乎所有APP的標(biāo)配。

但拼多多是出了名的人效高，比網(wǎng)貸還要高。

比如樂信的員工數(shù)量在四五千，去年營收為142億元人民幣。拼多多員工數(shù)量為2.3萬人，去年營收卻超過3900億，人均創(chuàng)收能力遠(yuǎn)超樂信。既然電商主業(yè)經(jīng)營效率這么高，那還有什么搞網(wǎng)貸的必要呢？

拼多多不放貸的邏輯，跟蘋果不造車的邏輯有相似之處。

以蘋果的品牌能力，任何一款車型只要貼上蘋果的車標(biāo)，必然能夠賣出溢價。

賺錢不是問題，問題只在于賺多少。

在投入百億美元過后，蘋果仍然放棄了造車，是因為庫克知道如果不能推出顛覆性的汽車產(chǎn)品，那造車業(yè)務(wù)會大幅拖累蘋果的利潤水平。與其花錢去造一款不酷的產(chǎn)品，不如設(shè)定合理的業(yè)務(wù)邊界，把錢拿去回購股票。

那拼多多對AI缺乏熱情是否可以套用同樣的思路去解釋呢？

當(dāng)然是可以的。

目前，AI創(chuàng)造的產(chǎn)出仍然很難justify行業(yè)整體在計算基礎(chǔ)設(shè)施上的投入，也沒有任何一家頭部的互聯(lián)網(wǎng)公司被AI掃進(jìn)垃圾堆。

在AI面前，拼多多知道或者認(rèn)為自己是安全的，于是就愿意成為保守的，只需要跟進(jìn)一些成熟的必要的做法就夠了，比如改進(jìn)推薦算法、構(gòu)建營銷物料、幫助商家提效等方面。

這種務(wù)實策略體現(xiàn)了拼多多一以貫之的工具理性，工具本身并不重要，重要的是如何有效地實現(xiàn)特定目標(biāo)。

然而除開這個理由，拼多多的AI“反骨”背后還存在其他因素，包含黃崢本人的信念和一個自信的假設(shè)。

黃崢不信AI

黃崢關(guān)于AI的理解，有兩個重要的參考文獻(xiàn)。

第一個是他本人寫的文章，題目叫《測不準(zhǔn)的愛情 -- 佛、量子力學(xué)、邏輯和AI》。

這篇文章寫于2016年4月，就在上個月，AlphaGo擊敗了圍棋世界冠軍李世石，這成為AI能力大幅躍遷的證據(jù)，并引發(fā)了關(guān)于AI是否會取代人類的大討論。

黃崢的思考是，鑒于哥德爾定理所描述的情況，他直覺上認(rèn)為現(xiàn)有的計算機存在巨大的局限性，所以運行在這種計算機上的AI算法其實是難以取代人類的。

哥德爾定理是個很有意思的東西，我本科的時候也看過內(nèi)格爾的那本小冊子，大家有興趣也可以找來看看。

數(shù)學(xué)家們一直有個理想，就是從有限條基本的公理出發(fā)，推導(dǎo)出一個完整的數(shù)學(xué)體系。哥德爾證明了這個事不可能，這種從公理出發(fā)的形式推導(dǎo)不可能覆蓋所有的真命題，也就是所謂的不完備。

其實很難說哥德爾定理跟智能的局限有什么直接的關(guān)系，直到現(xiàn)在我們也面臨黃崢當(dāng)年的模糊和混沌。

哈薩比斯前不久在一檔播客中提到，他也并不知道圖靈機定義的經(jīng)典范式能走多遠(yuǎn)，能建模的系統(tǒng)類型是否有局限。

但這個問題的答案在這里并不重要，黃崢的推理過程是否正確也不重要，重要的是我們看到了黃崢對于AI的態(tài)度，一種懷疑和質(zhì)疑的態(tài)度，一種更看重AI局限、邊界而非能力的態(tài)度。

第二個是拼多多IPO時黃崢寫的致股東信。

他提到拼多多將是“一個由分布式智能代理網(wǎng)絡(luò)（而非時下流行的集中式超級大腦型AI系統(tǒng)）驅(qū)動的“Costco”和“迪士尼”（即集高性價比產(chǎn)品和娛樂為一體）的結(jié)合體”。

“超級大腦型AI系統(tǒng)”顯然指的是驅(qū)動全平臺行為的一套算法，而“分布式智能代理網(wǎng)絡(luò)”應(yīng)該是指具備智能的用戶通過社交、娛樂這樣的行為來塑造平臺模式。

比如一個火爆的拼團(tuán)商品，背后依賴用戶通過微信等渠道進(jìn)行社交擴散。

毫無疑問，這仍然是在強調(diào)AI系統(tǒng)的局限，強調(diào)拼多多的成功不是靠比阿里或者京東更牛逼的推薦算法。拼多多的過去和未來都不強依賴于AI和算法，而是建立在一套用戶與平臺互動的特殊機制。

所以到今天拼多多不宣傳AI、不在AI領(lǐng)域押注大量資源，也在某種程度上跟黃崢不信AI有關(guān)系。

因為哪怕黃崢覺得拼多多不應(yīng)該有過多的個人色彩，并且盡早盡力從管理中抽身，拼多多仍然是牢牢打上他個人烙印的產(chǎn)品。

他創(chuàng)造了拼多多，也擁有絕對的影響力。

假設(shè)自信，也可致命

工具理性構(gòu)成了當(dāng)下拼多多AI務(wù)實主義的基礎(chǔ)，黃崢不信AI的創(chuàng)始人觀念強化了這個基礎(chǔ)。

但在我看來，拼多多對AI毫不感冒的超常淡定，還隱藏了一個支撐上述基礎(chǔ)的假設(shè)。

我們不妨代入一下黃崢、陳磊和趙佳臻這些高層的視角。

你當(dāng)然可以判斷說，AI還沒有產(chǎn)生足夠的價值，現(xiàn)有的討論大多都是hype，所以我們暫時不要對這個方向押注太多資源。

但要注意，你做這個判斷的同時，OpenAI的估值三年漲到了5千億美元，英偉達(dá)市值突破了4萬億，DeepSeek上了Nature封面，Hinton和Hassabis等人橫掃諾獎。因為投資AI和外賣阿里市值今年翻了一倍，變成了你公司的兩倍，而一年多以前你還曾超過它。

好了，現(xiàn)在能告訴我，看著這些新聞，你真的有100%信心認(rèn)為暫時不跟AI是正確的嗎？

我覺得很難。

所以考慮這一點，黃崢、陳磊、趙佳臻之所以不慌，我認(rèn)為是因為他們還有個自信的假設(shè)：哪怕后續(xù)AI變革成為現(xiàn)實，拼多多也能迎頭趕上，做到后發(fā)不制于人。

他們有這個假設(shè)可以理解，因為拼多多已經(jīng)有過好幾次這樣的成功經(jīng)驗。從國內(nèi)電商突圍，到社區(qū)團(tuán)購，再到海外電商Temu，都是別人先做拼多多后做，結(jié)果反而做到了最好。

但到AI領(lǐng)域，這或許是錯誤的路徑依賴。

現(xiàn)在不做后來能趕上的構(gòu)想，可能成為黃崢和拼多多一次致命的誤判。

因為搞AI是個不同的游戲。

劉潤曾在一篇文章中提到，拼多多把“招1個人，付3個人的錢，干5個人的活”這個模式做到了極致。于冬琪把拼多多執(zhí)行力強的核心歸結(jié)為：指標(biāo)單一、不斷賽馬、舍得給錢。

這個模式導(dǎo)致在拼多多工作的壓力和強度很高，用環(huán)境和氛圍篩選出一群對錢有最高渴望的人。

對于目標(biāo)明確、路徑清晰、高度依賴執(zhí)行效率的業(yè)務(wù)來說，這樣的組織方式是一臺動力強勁的增長機器。 無論是開拓一個下沉市場，還是優(yōu)化一套供應(yīng)鏈，亦或是用極致的性價比邏輯去攻占海外，這套系統(tǒng)都能展現(xiàn)出驚人的戰(zhàn)斗力。

但搞AI研發(fā)不同，要的是頂尖的人才，要的是頭腦碰撞、合作探索的開放氛圍。

沒人會覺得DeepSeek跟拼多多很像，因為它們本來就不像。

有人因為單純不想為扎克伯格工作拒掉了Meta的offer，那會不會也有人看多了網(wǎng)絡(luò)吐槽形成偏見，認(rèn)為拼多多工作環(huán)境有問題，搞出同樣的行為藝術(shù)？

甚至拼多多體系里最管用的砸錢，也只是這行招人的必要條件，除了保證別人不會因為錢少拒絕你，保證不了任何其他東西。

如果覺得砸錢有用，那不妨看看Meta和蘋果。