互联网，一场无限游戏

王兴曾推荐过一本书，《有限与无限的游戏》。

纽约大学宗教历史系教授詹姆斯·卡斯在这本书中写到：

世上至少有两种游戏。一种可称为有限游戏，另一种称为无限游戏。有限的游戏在边界内玩，无限的游戏玩的就是边界。有限游戏以取胜为目的，而无限游戏以延续游戏为目的。

在工业时代，企业有着清晰的边界。

“石油大王”洛克菲勒的标准石油公司，业务从原油开采、炼油、石油运输到石油销售，纵贯产业链上下游，但企业的边界始终没跨出过石油行业；将流水线应用于汽车行业，开启工业时代规模化生产的福特汽车，也从未突破汽车公司的边界。

而从上世纪90年代大规模应用至今，互联网却成了一场轰轰烈烈、“横行霸道”的跨界游戏。

无论是互联网先贤谷歌、亚马逊、阿里、百度、腾讯，还是新秀美团、字节跳动、滴滴等，都在不断突破原本的边界。

亚马逊早已不是最初的网上书城，而是以综合电商、云服务为主，业务不断蔓延的庞然大物，并且20年不盈利，挣来的利润全部用来扩张新业务。市值也从1997年上市时的4亿美元，最高上升到2018年9月的破万亿美元；

以搜索起家的谷歌，也已经是一家业务板块涵盖云计算、手机操作系统、互联网服务、人工智能、自动驾驶、智能硬件等领域的巨无霸，是第四家市值破万亿的公司；

阿里如同一座小型生态城，零售、工业、娱乐、医疗，行行业业都纳入其中；如果说美团是围绕“本地生活服务”的超级APP平台，字节跳动就是以“流量”为剑，四处征战，搜索、游戏、教育无所不往......

两个时代，工业化与互联网，纵深与横向，有限与无限。背后的本质，是规模效应与网络效应两种不同驱动力量下的不同图景。

规模效应是生产端的规模化，网络效应是需求侧的规模化，而在未来，新一轮的技术浪潮将使规模贬值，催生与之前相反的商业逻辑——“去规模化”。

工业时代的有限游戏

在亨利·福特将流水线应用到汽车制造之前，汽车工业完全是手工作坊型的。装配一辆汽车需要728个人工小时，当时汽车的年产量大约为12辆，售价4700美元左右，因此汽车在当时是富人的奢侈品。

后来，福特从芝加哥食品包装厂的空中吊运车中得到启发。在他的自传《汽车大王亨利·福特》中，他记录到，“一个工人完成全部操作，一天9个小时能组装35至40台，或者每20分钟组装一台。现在工人的全部工作被分割成29道工序，组装时间也降至13分10秒。”

1913年，他将这种方式应用于装配工序更复杂的汽车制造，世界上*条汽车流水线就在福特汽车工厂中诞生了。

福特将原先需要7882个独立工序的装配过程，拆成84个不同步骤，每一位工人都只需专注于一个环节，汽车在一条流水线上就可以完成组装。

这一革命性创造大大降低了汽车的装配时间，1913年流水线未被应用之前，福特T型车的装配时间是12.5小时，到20世纪30年代，这一时间已经变成了10秒钟，生产效率提高了4488倍。

伴随福特流水线的大批量生产而来的是，汽车*次从富人的奢侈品成为大众消费品，从旧时王谢堂前燕，飞入寻常百姓家。

而其更大的意义在于，流水线带领世界进入到一个规模效应驱动的工业时代。

曼昆在《经济学原理》一书中阐释了规模经济：当长期平均总成本随着企业产量的增加而减少时，存在规模经济。

比如一家公司花费1亿美元开发出一个实体产品并为之建立了工厂，那么均摊到这个产品上的成本就是1亿美元，而如果这个公司生产1亿个同种产品，那么开发的成本便是1美元。

在《国民财富的性质和原因的研究》中，亚当·斯密指出这种规模经济是由专业化分工导致的。

他描述了他参观一个针厂的情况：

一个人抽铁丝，另一个人拉直，第三个人截断，第四个人削尖，第五个人磨光顶端以便安装圆头；做圆头要求有两三道不同的工序......

亚当·斯密得出的结论是：由于专业化，大针厂可以比小针厂实现更高的人均产量和每枚针更低的平均成本。“如果工人选择独立工作，而不是作为一个团队来工作，那他们或许连一枚也造不出来。而由于这种专业化，针厂每个工人每天生产成千上万枚针。”

规模化带给企业巨大的竞争优势。

它使得公司在竞争中具有成本优势。在自传中，亨利·福特列出了福特汽车的价格变化。1909-1910年，福特汽车的价格是950美元，在1913年应用流水线之后，福特汽车的价格连年下降，从1913年的660美元，下降到1917年的360美元，产量也从1910年的18664辆，上升到1917年的785432辆。

规模化也为竞争者设置了很高的准入壁垒。后来者需要花费极高的成本才能建立同等规模，并有效地与已经高度规模化的企业进行较量。

1908年，福特公司的市场份额是9.4％，到1913年，其市占率已上升到48％，在美国汽车行业占据了*优势。1914年福特公司的1万3千名工人生产了26.7万辆汽车，而美国其余的299家汽车公司的66万工人，仅生产了28.6万辆汽车。

在工业时代，波音、GE、西门子等工业巨头，发展背后的驱动逻辑无不都是规模效应。

规模化也创造了更多的工作岗位，在过去近半个世纪内，规模化产业使得世界上很多人摆脱了贫困，数量超过之前500年的总和。

到2017年，全球消费规模达到43万亿美元，占全球GDP的60%。但企业的规模却无法无限扩张。

“当长期平均总成本随着产量增加而增加时，可以说存在规模不经济”，曼昆指出。

比如福特公司在产量水平低时存在规模经济，在产量处于中等水平时规模收益不变，而当其生产规模扩大到超过一定规模时，就产生了规模不经济。

曼昆认为，规模不经济产生的原因，可能是由于任何一个大型组织中固有的协调问题。1937年，后来的诺贝尔经济学奖得主科斯在《论企业的性质》一文中提出了交易成本理论。

简而言之，科斯认为企业的存在是为了节省交易费用。

企业之所以存在，是因为企业利用市场机制要付出交易成本，而企业作为相对于市场形式的一种经济组织可以降低这种成本。从资源配置的效率出发，为了节约交易成本，有些交易通过市场完成，有些交易在企业内完成。

选择在哪里完成，依赖于市场定价的成本与企业组织成本之间的平衡关系。企业规模扩大势必会导致机构臃肿，组织官僚化，信息传递缓慢甚至失真等。

当内部的流通成本超过外部市场交易成本时，规模不经济效应就开始起作用，企业停止扩张，企业边界得以确立。

而互联网的出现，重塑了商业模式，也模糊了企业边界。

互联网公司的跨界生长

2018年，美国工业巨头通用电气（General Electric, GE）被剔除出道琼斯工业平均指数。

而与此同时，苹果、Alphabet（谷歌母公司）、微软、亚马逊和Facebook五大科技巨头市值在2017年的一年中增加了近9000亿美元。

100年间，美国市值排名前十的公司也改天换地。亚马逊、谷歌、阿里巴巴、腾讯等互联网公司取代AT＆T、通用电气、通用汽车等工业巨头，成为当下市值最高的公司。

梳理互联网巨头的成长史，都较为相似地经历了四个步骤：

首先是先进入某一领域，通过免费或者烧钱补贴的方式，率先积累起庞大的用户基数，占据具有*优势的市场份额；

第二步是当企业原有业务扩张到一定规模后，横向扩张至与原业务相近的业务上；

第三步是进军产业链的上下游，进行纵向扩张；

最后的高级阶段，在前期过程中积累起来的技术、人才、资金等凝聚为组织能力，这种组织能力使之可以进入一切与互联网相关、能用互联网技术改造的领域，即便新领域与原业务相关度并不大。

2003年淘宝成立的时候，国际电商巨头eBay已先行进入中国，并率先积累起一定的用户数。此时淘宝对当时流行的交易服务费、登录费、推荐位费等采取全部免费的策略，成功将eBay打败。

淘宝成长至一定规模后，阿里开始将业务逐渐横向拓展至与淘宝相近的业务。2008年推出B2C模式的淘宝商城（后改名天猫），2014年推出天猫国际，2019年收购考拉。

在横向扩张的同时，阿里也进行了产业链的纵深扩张。阿里云成立之前，计算资源由IBM、Oracle等硬件厂商提供和维护，阿里云切入了电商产业的上游，支付宝、菜鸟网络，向下切入物流和支付环节。

这个过程中，资金、人才、大数据、底层的技术能力，逐渐演化为通用的组织能力。凭借着这种组织能力，如今阿里已经成为一个在零售、企业服务、健康、视频、音乐、本地生活服务等方方面面都有布局的生态体。

美团的“超级平台”之路，则是从团购起步。从百团大战中胜出后，美团围绕本地生活服务吃住行玩这一横，布局了餐饮外卖、酒店旅游、收购摩拜，推出美团打车等。

横向布局的同时，美团也开始进行纵向的产业链布局。RMS餐厅管理系统满足商户的管理需求，快驴进货为商户高效匹配供应链，美团小贷为商户提供贷款，馒头招聘满足商户的招聘需求......

当从这些过程中凝聚出组织能力后，美团组织能力的输出也逐渐开始，布局无人驾驶、投资理想汽车.......

如果说美团是围绕本地生活服务打造自己的超级平台，字节跳动则是先凭借推荐引擎下的今日头条，聚集起流量。然后沿着内容载体这一横，先继横向拓展出了抖音、西瓜视频、火山视频、悟空问答等其他内容载体。

同样，今日头条向内容产业链的上下游也进行了纵向拓展，头条搜索是其*的动作。除此之外还有云图数据管理平台（DMP）、广告优化工具、头条动态产品广告（DPA）、用户行为分析产品“数说”等。

2018年4月，今日头条更名为“字节跳动”，意味着今日头条不再局限于信息流产业，开始进行更多的边界探索。

更名之后的一个月，字节跳动先进军教育领域，先继推出了对标VIPKID的GoGokid，主打AI互动课堂的aiKID，还先后对外投资了安心家庭、晓阳教育、The Minerva Project等多家教育培训类企业。

今年年初，字节跳动又组建超1000人的游戏部门，大举进军游戏产业。

在B端，字节跳动也已布局满满：客户关系管理软件飞鱼CRM、对标钉钉的企业协作产品Lark，近日，字节跳动又推出了企业级智能技术服务平台火山引擎。

四个步骤之后，互联网企业突破工业时代企业纵深式的单向生长，成为纵横捭阖，不断突破边界的大型生态体。

网络效应下的无限游戏

从有限到无限的转变，来自于新的驱动力——网络效应，

网络效应，即某种产品对一个用户的价值，取决于使用该产品的其他用户的数量。凯文·凯利曾经说过，一台传真机没有价值，但是有第二台时，两台机子就可以通讯，三台就可以形成网络价值。

网络效应最早出现于电信行业。

1908年，当时AT＆T的总裁西奥多·韦尔发现，一旦AT＆T在某个地方拥有更多用户，该地的其他手机公司就很难与之竞争。换言之，手机的价值在于它与另一台手机的连接，并且其价值会随着连接数的提高而提高。

“AT&T的价值绝大部分是基于我们的网络，而不是手机技术。即使出现了一台技术上更高级的新手机，但如果它不能连接到另一台手机，不能用它联系上朋友和家人时，人们也不会买。”

网络效应也有类别和强弱之分。至今，研究者可识别出的网络效应模型有5大类13种：

直接网络效应，一款产品使用量的上升导致它对用户的价值直接上升。电话、公路、火车、水、电、天然气等社会公共网络，微信、Facebook、比特币等社交网络，都属于直接网络效应；直接网络效应是效果最强、最简单的网络效应。

双边网络效应，其显著特点在于它有两种不同的用户类型，供应方用户和需求方用户。淘宝、亚马逊，美团就属于典型的双边网络；

双边网络效应下，网络的价值不仅仅在于用户的数量，也在于供应方的丰富度和服务能力。C端的聚集依赖B端的丰富程度，而B端的丰富又依赖C端的数量。

理想状态下，双边相互促进，平台规模呈螺旋式交替增长。美团当年从千团大战中脱颖而出，其中一个重要的原因就是不单单把钱花在C端的烧钱补贴上，而是同样注重优化服务于B端的系统平台。

数据网络效应，产品的价值随着数据的积累而提升。用户使用产品越多，贡献的数据就越多，数据越多，产品就越完善，进而能为用户提供更好的服务，用户越有可能回来贡献更多的数据。谷歌、百度等搜索引擎是数据网络效应的典型代表；

另外两种网络效应是技术性能网络效应，随着用户数量的增加，产品的技术性能得到改善；社交网络效应，比如语言、信仰，随着人的心理和人际互动价值不断提升，英语、汉语随着使用人数的增多而变得更有价值，很多小语种由于说的人少而逐渐消失。

与规模效应下，企业价值依靠长期平均总成本的线性下降获得线性增长不同，互联网的价值随着用户规模的指数型增长，也呈指数型增长。

1993年，以太网的发明人、3Com的创始人梅特卡夫，*次提出了量化网络效应的公式：网络的价值等于网络节点数的平方，即网络的价值与联网的用户数的平方成正比。用公式表示就是：V=K×N2；（V为网络价值，K为价值系数，N为用户数量。）

这一定律也被称为“梅特卡夫定律”。

在”梅特卡夫定律”中，存在一个临界点。当一个网络的用户超过一定的阈值，这个网络的用户就会出现指数性的增长，而达到了一定的规模，这个社交关系链所构成的关系网络就会将用户牢牢锁定在这个社交网络当中。

2014年，梅特卡夫自己用Facebook的数据验证了这一定律的科学性。2015年，中国学者在腾讯的增长数据上，也验证了这一定律的正确性。

这也是为什么互联网公司的商业模式是先疯狂烧钱补贴用户，获取一定用户规模后再考虑盈利。亚马逊20年不盈利，然而“一个不亏损的亚马逊，不值得投资。”

因此从理论上来讲，只要积累起一定的用户规模，互联网可以进入到任何一个领域。在这个过程中，企业的边界逐渐迷糊，互联网成为一场不断探索边界、与边界玩的无限游戏。除此之外，互联网“边际成本几乎为零”的特性，也扩展了企业的边界。

边际成本，指的是每多生产或者多卖一件产品，所带来的总成本的增加。工业时代，生产资料的物理性使得企业扩大生产就必须增加生产成本，比如每多生产一辆汽车，就要增加相应的原料、厂房、设备等固定成本。

而互联网产品，当一款产品研发出来之后，100个用户使用和1万个用户使用的成本几乎相同。

另外，从交易成本的角度，互联网*的功能就是消除信息的不确定性，促进信息的交流和流通。企业内部人与人之间、人与物之间、组织流程上，通过信息化的办公软件降低了交易费用，也使得企业的边界在一定程度上得以扩展。

别了，规模化

无论是规模经济驱动的工业时代，还是网络效应驱动的互联网时代，都是依靠规模（互联网是用户侧的规模）建立起竞争优势。

在未来，正在进行的新一轮大数据、AI、生物科技新技术浪潮，将催生与之前相反的商业逻辑——“去规模化”。

技术正使规模生产贬值，基于精准用户洞察，能够为用户提供精准化、个性化、智能化产品与服务，满足每一个用户的个性化需求的企业，将更具竞争优势。如同“千里之堤，毁于蚁穴”一般，旧式规模经济，将逐渐被个性化的智能经济瓦解。

《去规模化：小经济的大机会》的作者赫曼特·塔内佳在书中举了这样一个例子：

2014年，他投资了一家医疗公司利沃戈。糖尿病患者需要经常监测分析自己的血糖才能维持正常生活。以往，患者需要持续购买价格不菲的试纸，并每天数次戳破指尖将血液滴到试纸上来检测。一旦血糖值激增或猛降，患者便有可能昏倒或者发病。

利沃戈通过向患者发放小型移动设备，患者通过该设备测试血糖，并通过云服务将数据传回利沃戈的软件上，如果数值处于不正常范围，软件会向患者发送消息，提醒患者该做什么。倘若系统判定患者存在严重问题，会在几分钟之内安排健康专家打电话。

从大众医疗向精准医疗的转变，不仅改善了人们的健康状况，也为美国节省高达数千亿美元的费用。

事实上，这种精准、个性化的商业模式，正在各行各业发生着。

在教育领域，两千多年前孔子就提出了“因材施教”的教育理念，然而却从未实现。如今，大数据、AI正使得教育从标准化、规模化的填鸭式教学，向个性化教学演变。

2006年，身为对冲基金分析师的萨尔曼·可汗为了远程辅导弟弟妹妹完成学校作业，录制了视频并发布在YouTube上。这样的方式使得他的弟妹可以根据自己的节奏安排学习，在没理解的时候反复观看，不需要观看的时候跳过。

到2010年，这些视频意外地获得了100万的观看。基于此，萨尔曼·可汗成立了可汗学院。

随着AI技术的成熟，可汗学院利用AI检测学生是否理解课程内容，然后根据每位学生的理解情况，调整课程节奏。

当AI对学生的数据积累到一定程度，AI能够了解每一位学生的学习风格和速度，喜欢的课程和不喜欢的课程，并据此为学生设置专属课程。

在中国，好未来、新东方等传统的教育培训巨头，以及松鼠AI、VIPKID、作业盒子等AI创业公司，也在不断探索基于AI的个性化教学方式。

经济范式的转换，也离不开商业模式的转变。近年来，C2B模式正被互联网巨头和新技术创业公司逐渐深入应用。

传统的规模经济是企业组织规模生产，标准化的产品经过流通最终到达用户手中，C2M则是先了解用户需求，再反向组织生产。拼多多正是利用拼团模式，在短时间内促成大规模订单，再用“订单”反向赋能上游工厂。

在《智能商业》中，曾鸣认为C2B模式将是未来的核心商业模式，“谁能把握这一趋势，谁就能成为未来的商界*。”

然而，个性化经济的实现也需要规模化的平台。但它们已被互联网巨头搭建好。

据用友和国家工业信息安全发展研究中心联合发布的《中国企业上云指数(2018)》数据显示，2018年我国43.9%的企业使用了云服务，较2017年增长了8.9%。据工信部印发的《推动企业上云实施指南(2018―2020年)》，2019年，我国云计算产业规模预计将达到4300亿元。

除此之外，提供AI能力的AI开放平台也已搭建好：

百度的AI开放平台，为开发者提供的AI能力涵盖语音技术、图像技术、人脸与人体识别、AR与VR、自然语言处理等多种AI技术；

AI创业公司旷视科技的Face++人工智能开放平台，为开发者提供免费的人脸识别服务；

互联网巨头谷歌、阿里，创业公司依图科技、云知声等，都向开发者免费开放其平台。

无需重复造轮子，为用户提供个性化产品和服务的创新型企业，可以搭乘之前企业建造的规模成果的“便车”，驶向未来的“去规模化”时代。

结语

从有界到无界，从有限到无限，从规模至上到去规模化，世界正在悄然改变。

《去规模化：小经济的大机会》一书中，作者认为，如果说从2007年到2017年，去规模化的能量才刚刚显现，那么从2017年到2027年，它的能量将10倍增长，因为我们正在创造的技术会产生复合效应。

互联网企业无所不在，无所不知，无所不变。我们所经历中的大变革时代，恰如序曲。

参考文献：

1.《有限与无限的游戏》，詹姆斯·卡斯著，马小悟、余倩译，电子工业出版社

2.《汽车大王：福特自传》，亨利·福特，金城出版社

3.《福特：商业的秘密》，亨利·福特，陕西师范大学出版社

4.《去规模化：小经济的大机会》，赫曼特·塔内佳，凯文·梅尼著，杨晔译，中信出版集团

5.《经济学原理》，曼昆著，梁小民、梁砾译，北京大学出版社

6.《智能商业》，曾鸣，中信出版社

7.《网络效应模型研究》，James Currier，NFX

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