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，世界上第一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，汽车第一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绝对优势。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，占据具有绝对优势的市场份额；

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，头条搜索是其最大的动作。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，第一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，互联网最大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领袖。”

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