大廠護城河，正在借AI重構

賽格特約作者 莊北野

2003年秋天的一個下午，馬化騰在香港港麗酒店的大堂咖啡吧，第一次見到劉熾平。當時的劉熾平是高盛亞洲投資銀行部的執行董事，主管電信、媒體與科技行業的投資項目，這次見面談論的話題是騰訊上市。

那會QQ用戶已突破2億，但主要收入還是依靠跟運營商合作的“移動夢網”業務，劉熾平跟馬化騰說，這是一種寄人籬下的業務模式，會讓投資人對未來缺少信心和想象力，“應該在公開募股的時候，強調網絡效應，發掘即時通信工具的發展潛力。”

《騰訊傳》里提到，這一觀察“讓馬化騰有一種找到了知音的快感”。這可能也是網絡效應（Network Effects）這個詞，在中國互聯網最早的一次亮相。

十年后，移動互聯網風起云涌，隨著微信、淘寶、滴滴、美團、抖音等平臺的崛起，網絡效應開始深入人心，成為丈量平臺規模和護城河的代名詞。其中最突出的三家，自然是騰訊的社交、阿里的電商，以及字節的信息分發。

所謂網絡效應，簡單說就一句話：用的人越多，產品就越好用；產品越好用，用的人就更多。 這種正向循環一旦形成，就成為堅固的護城河，這也是“硅谷風投教父”彼得·蒂爾最推崇的護城河類型。

但是，如今正在無差別顛覆各領域的AI，也在對這三道護城河發起猛烈沖擊，三家的應對措施各不相同，AI時代怎樣在C端建立新的網絡效應，也都有著不同的想象——騰訊用元寶派率先開始探索AI社交，阿里用千問幫用戶點外賣購物辦事，字節用seedance顛覆影視行業，都是這種想象帶來的現實效果。

在“三國殺”的當下，這可能是理解中國AI三大核心玩家策略的關鍵支點。

如何挖掘護城河

雖然都建立起網絡效應，但騰訊、阿里和字節的網絡效應卻各不相同。

騰訊的社交是典型的單邊網絡效應，學術名字叫梅特卡夫效應，即隨著用戶數量增加，網絡價值呈現指數級增長。這是最穩固、護城河最深的一種網絡效應，你用微信，是因為你的朋友都在用；你的朋友在用，是因為你也在；大家都在，所以都離不開。

梅特卡夫定律由喬治·季爾德于1993年提出，但以計算機網絡先驅羅伯特·梅特卡夫的姓氏命名

2011年微信推出時，僅用433天就達到1億用戶，到2025年，月活用戶已超過14億。這種網絡效應的粘性極強，因為你的家人、朋友、同事、客戶都在這里，這種關系網的沉淀是任何競爭對手無法快速復制的。遷移成本也極高，如果你想改用其他平臺，意味著要重新建立數百甚至數千個社交連接，這種成本在實際操作中幾乎不可能。

阿里的電商是典型的雙邊網絡效應，賣家越多，買家選擇越多；買家越多，賣家生意越好。買賣雙方互相促進，這種正反饋循環一旦啟動，就會形成強大的增長飛輪。

要形成這種效應，不僅要平衡兩邊的利益，還要設計匹配機制、定價策略、質量控制。淘寶的搜索排名、支付寶的擔保交易、天貓的品質背書，都是為了讓這個飛輪轉得更快更穩。

跟單邊網絡效應相比，雙邊網絡效應更容易復制，在阿里的信任杠桿之外，京東用品質杠桿，拼多多用低價杠桿，也分別建立起自身的網絡效應。

字節的網絡效應，既不來自用戶與用戶之間的互動，也不來自買賣雙方的促進，而是在強化用戶與平臺之間的粘性上，形成的數據網絡效應。抖音和今日頭條的底層邏輯是，你使用得越多，算法對你的了解就越深，推薦就越精準，你就越上癮，使用時長就越長，產生的數據就越多，更多的數據又能幫助算法更懂你。這是一個自我強化的閉環。

建立這種網絡效應的地基，是用戶的行為數據。因此字節極為重視對用戶數據的采集，潘亂在播客里提過，抖音早期在購買數據上非常激進，來源極其復雜。因為在應用早期，自身數據不足，需要把更多外部數據喂給算法，才能跑通“內容-數據-算法”的閉環。

閉環一旦跑通，威力無窮。如今的抖音月活用戶已突破10億，月人均使用時長達到驚人的46.54小時，算起來，平均每人每天刷抖音的時間，超過一個半小時——這是字節商業帝國最堅實的地基。

AI沖擊波下，悲歡并不相通

2022年底，ChatGPT橫空出世。五天用戶破百萬，兩個月，月活過億。這個速度打破了所有互聯網產品的紀錄。更重要的是，它拉開了一個新時代的序幕：AI開始挑戰原來這些網絡效應的底層邏輯。

字節的數據網絡效應，在算法和交互方式上，都面臨AI最直接的挑戰。

過去十年，字節打造的這套“信息找人”的交互，取代了之前“人找信息”的搜索，但在AI時代，當我們獲取信息的方式，從“平臺推送”轉向“AI尋找”時，就不再局限于單一App的算法來決定我們“看什么”，而是可以通過AI助手的檢索與篩選能力，在全網主動獲取信息。抖音、今日頭條背后，那套精心打造的推薦算法就會被繞過，更重要的是，依賴算法攫取注意力的商業模式，很可能就會面臨瓦解。

阿里的焦慮則是“入口的位移”。 以前我們要買東西，第一步是打開淘寶，開始搜索或瀏覽。但在AI時代，如果一個Agent能直接告訴你，哪家的外賣最劃算、哪雙鞋性價比最高，并直接完成交易，這種“去中介化”的方式，會給阿里的商業根基帶來降維打擊——原有的雙邊網絡就會被繞過，平臺作為搜索和展示入口的價值將大打折扣，傳統的搜索排名和推薦位廣告模式會被顛覆。

不過在購物場景中，還有部分需求是閑逛，馬云之前就講過，很多人在網上購物并不只是為了買東西，而是這樣做很有樂趣，“每晚實際有1700萬人在淘寶天貓上只看不買，也不知道他們在干嘛”，有不少交易也是在閑逛中發生的，AI代替搜索和下單并不能取代一切，阿里受AI沖擊的力度，會比字節更小一些。

相比之下，騰訊的網絡效應，受到AI的沖擊是最小的。社交關系鏈具有極強的排他性。AI Agent雖然可以調用各種服務，但難以替代人與人之間的情感連接和社交互動。我們不會因為有了AI助手，就不再需要和朋友聊天、在群里討論、或在朋友圈分享生活。社交的本質是人與人的連接，這種連接的價值不在于效率，而在于情感、信任和社會關系本身。AI可以提升溝通效率，但無法替代溝通本身。

這種人與人連接的挑戰，短期看是AI的理解力、執行力越來越強，人與AI的交流會增多，可能會稀釋人與人交流的時間和頻率；長期看，如果AI時代有取代手機的新硬件和全新交互，在新設備上的社交關系，未必就會沉淀到微信上。

從網絡效應的底層邏輯來看，三家企業受沖擊程度各異，算法可能被瓦解，中介可能被繞過，社交關系遷移雖然最難，但風險襲來從來難以預料。

激進革命與漸進改良

不同的網絡效應和受AI沖擊程度，決定了大家的AI戰略各不相同。

面臨最大沖擊的字節，采取了飽和式投入策略：與其被動等待推薦算法被AI檢索取代，不如主動出擊，搶奪新的AI入口。

2024年以來，字節快速且密集地，推出覆蓋各種場景的AI原生應用，除了豆包這樣的通用Chatbot，還包括即夢（AI短視頻生成）、貓箱（AI虛擬角色聊天互動）、星繪（AI圖像美化工具）、河馬愛學（K12與成人學習）等。

同時，通過各種硬件布局，去探索新的交互入口，比如與中興合作推出豆包AI手機、與龍旗科技研發AI眼鏡、與歌爾股份合作開發AI智能耳機、與安克創新聯合推出AI錄音豆，都是跟成熟的代工廠合作，為AI技術尋找落地的終端場景。

這種軟硬結合的做法，有雙管齊下的功效。一方面在推薦算法可能失效之前，爭奪AI時代的新流量入口；另一方面，無論是應用還是硬件，都是字節在AI時代，希望繼續建立數據網絡效應的數據入口。

入口面臨被繞過的阿里，則進行了一場破釜沉舟的自我顛覆：既然AI可能顛覆傳統電商的匹配機制，那就用AI來重構這個機制，讓AI成為雙邊市場的新一代操作系統。

1 月初在美國拉斯維加斯舉辦的國際消費類電子產品展覽（CES）上，中國 AI 硬件展品云集

商家不再需要懂運營、懂營銷，只需要懂產品，其他都交給AI，只需要上傳產品圖片，AI就能生成多個版本的營銷素材，這極大降低了賣家的運營成本，能吸引更多長尾賣家入駐，擴大了雙邊市場的供給側。

消費者不再需要搜索比價，只需要表達需求，AI會理解這個需求，結合用戶的購買歷史、瀏覽記錄、身材數據乃至價格偏好，推薦最合適的商品，提升了需求側的效率。

在用AI提升供需雙邊效率的過程中，阿里則要牢牢控制著這個匹配的過程——這就是千問目前做的事情，請全國人民喝奶茶的背后，就是用紅包、免單的方式去培養用戶習慣，引導用戶在千問做購物決策，用新入口去替代原有入口。

社交的網絡效應最穩固，入口不愁、場景豐富的騰訊，相對來說最有“穩扎穩打”的底氣，可以同時探索“產品AI化”和“AI產品化”這兩條路線。在產品AI化方面，騰訊采用AI in all的方式，在原有的產品和業務場景里嵌入AI能力，逐步進行AI化改造和重構，只要AI能力能真正服務好社交場景，原有的網絡效應非但不會被顛覆，還會更穩固。至于AI產品化的探索，更多就落在元寶、ima這樣的AI原生產品上。

在如今大開大合的AI敘事里，這種更強調漸進式改良的策略顯得不性感，但對騰訊來說，貿然在社交關系中植入不成熟的AI，反而可能會動搖原本成熟的產品體驗和生態。微信14億用戶的社交生態，既是AI Agent演進的天然容器，也是AI社交的天然載體，在AI化的場景落地中，一旦AI能夠增強而非替代社交互動，就無需尋找新的網絡效應，而是建立一個全新的、人機混合的社交網絡效應。

AI來自人，也將回到人

到這里，我們清楚地看到，AI策略差異不是偶然的，而是各家護城河特性的必然延伸。那未來會怎樣演變，網絡效應依然是個重要的理解維度。

Manus首席科學家季逸超在最近的采訪中提到，目前的AI產品，都還不具備移動互聯網產品所追求的網絡效應，AI更多是附加值，幫人提效或者完成任務的。

這種“純交付狀態”，是目前AI產品面臨的一個普遍困境——用戶提出問題，AI給出答案，交互結束。這種模式下，AI只是一個高效的工具，但無法形成網絡效應。用戶不會因為別人用了ChatGPT，自己就更愿意用，即使跟風用了，彼此連接也很弱，導致產品的價值不會隨用戶數量增加而增長。這一點，還可以通過 Sora2 的高開低走窺見一二。

所以，未來AI產品競爭的決勝點可能在于：誰能率先讓AI生成的內容從”純交付工具”，轉變為”引發互動與連接的內容容器”。換句話說，AI不僅要能生成內容，更要讓這些內容成為用戶之間互動、分享、二次創作的載體，從而形成真正的網絡效應。

目前看來，相比起“通云哥”全棧布局、要成為AI時代基建設施和操作系統的阿里，在構建AI網絡效應上，字節與騰訊做了更多的探索。

在最近的字節全員會上，梁汝波詳細地闡釋了字節做AI的方法：公司剛開始做推薦時，因為每次刷新內容因人而異，非常消耗計算資源，而大量計算依賴數據的快速獲取，因此我們初期采購了大內存機器。如今來到 AI 時代，計算量級更大，并且計算已能產生智能。基于這個認知，我們能更具體地理解使命 “激發創造、豐富生活” 實現的基本方法就是——通過計算換智能，通過智能提升創造力與體驗。這個方法對我們來說一直是一致的，只不過從推薦時代到了 AI 時代。

計算和智能的背后，依然需要大量、快速獲取數據。具體來說，在豆包、貓箱、剪映等 C 端應用上，通過用戶交互沉淀數據，可以反哺豆包大模型的性能優化，進而提升產品的用戶粘性。過去一年豆包的快速進化背后，這個數據飛輪功不可沒。像AI手機、AI眼鏡這種硬件，就算技術不成熟不安全，字節還是強推測試版，也是這個原因：先占領下一代數據入口，拿到用戶的行為數據，讓反哺軟件的飛輪先跑起來再說。

從這個角度看，字節的方法論是一以貫之的，還是希望在AI時代跑通“內容-數據-算法”的閉環，形成新的數據網絡效應，只不過用戶的注意力，以后可能是停留在豆包或即夢里。

這兩天影視颶風Tim評測seedance，就清晰呈現了字節AI高速發展的一體兩面：一面是在數據壁壘的加持下，模型能力突飛猛進，只傳照片就能生成本人聲音等效果；另一面則是Tim所提到的隱私爭議，在自己沒有給過官方授權，也沒有收過錢的情況下，“Seedance 2.0很大量的訓練了我們公司的視頻”。

騰訊則走上AI社交這條更難的道路。這種探索從元寶進入微信公眾號的評論區就開始了，讓AI的回答成為用戶討論的起點，引發更多評論和互動。這種模式下，AI生成的內容不是交互的終點，而是社交討論的開始。

最近元寶推出的元寶派則更進一步，讓AI加入群聊中，可以幫用戶接梗、打圓場、做總結、定提醒，在社交場景里，把 AI 變成共同參與的小伙伴，隨時能參與進來。比如在家庭群聊中，春節面對父母逼婚的年輕人，完全可以召喚AI來幫忙回應，成為溝通的緩沖墊。

AI嵌入社交的難度在于，AI要走出效率工具、內容生成和消費服務這種強確定性場景，走到人與人互動這種高度不確定的場景，讓AI生成的內容，變成人與人互動的新介質。這個過程中，既要保持人的主體性地位，又要用AI的能力，去擴展人的社交邊界，讓每一次AI交互，都沉淀為社交關系的一部分，在 AI 賦能下，讓人與人之間的連接更深度、更愉悅、更有創造性，讓共同想象與共享價值更容易實現。只有這樣，才能從人-人關系，拓展到人-AI-人關系。

在這個過程中，AI的角色是“氛圍組”（如變成"嘴替"）、還是“記憶膠囊”（記住群聊歷史和約定）、還是“服務總線”（提醒和組織），都是有可能的，AI角色會根據場景和上下文需要自然切換。理想情況下，AI 要讀懂群里的關系狀態，每個人在群里的身份和角色，甚至風格和敏感點，以及一些潛臺詞。

不久前加入騰訊的AI首席科學家姚順雨，在最新的論文中，則從技術的角度，透露出騰訊在AI社交上的決心和投入：怎樣提升AI的上下文理解能力，讓AI在不依賴外部通用知識的前提下，精準地理解某段對話中特有的語境、人際關系和隱含邏輯。

AI要融入社交，這是必須攻克的技術難點。如果 AI 能妥善處理群聊這種高密度的上下文，真正融入14億用戶的社交鏈路，不管是在元寶派這樣的新產品，還是在微信這樣的根據地，騰訊都能在AI時代建立一個全新的、人機混合的社交網絡效應。

當然，無論是字節、騰訊還是阿里，在AI時代探索網絡效應的道路才剛剛開始。如彼得·蒂爾所說，網絡效應的關鍵，是“早期積累核心用戶”，初期不應該追求“用戶數量的快速增長”，而應該追求“用戶質量的提升”，服務質量提升帶來的用戶價值和口碑，才是真正的決勝點。

說到底，在AI to C領域，廣闊天地大有可為，但前提是跳出單一的技術崇拜敘事，回歸產品和用戶價值，就像詩人阿米亥說的，“你來自人，也將回到人。”