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郑磊

网络平台因为具有“赢家通吃”的行业属性，在反垄断中饱受争议。现在看来，这个定性判断可能不够完整，因为它还缺乏一个时间维度。也许准确的说法是：网络平台龙头企业只能在一段时期做到赢家通吃，但难以持续保持这种优势。《平台幻觉：科技巨头时代的赢家和输家》的作者哥伦比亚大学商学院教授、投资银行家乔纳森·科尼对美国五大网络平台龙头（FANGA）进行了细致的案例分析，详细阐释了这些大型科技公司真正强大的原因：结构性优势的组合、精明的收购、强有力的管理以及长期的宣传营造的一副“不可战胜的光环”。这些要素才是真正促成了数字经济时代的巨头企业的韧性和长期盈利能力，而并不只是因为“超自然力量”的加持。此外，作者还提出了一个评估网络平台竞争优势的分析框架。

网络效应是人们认为龙头网络平台的主要优势。网络效应的优势在需求侧：网络效应越大，越容易吸引新客户和增量收入。实际上，网络效应形成的优势是不断变化的，这是网络平台规模扩大的来源，但这种规模是可逆的，需要不断扩大平台的吸引力，减少各种专业平台分流用户，持续保持对用户的粘性。收购兼并是一个主要途径，快速形成和对手同样或更好的功能是另一种做法，前一种会受到反垄断法律的限制，后一种则需要时刻紧盯对手，毫不松懈，不断开发平台新功能。

作者指出，网络平台依靠的是结构化竞争优势。脸书和亚马逊都需要管理其平台用户带来的风险。比如，脸书用户发表的内容和观点是否引发社会争议，亚马逊店铺是否存在出售假冒伪劣商品或欺诈行为等。作为线上的大卖场，亚马逊保持自身优势的一个因素是不断提高固定成本规模，将其转化为服务客户的优势和新进入者难以逾越的门槛。但是规模增长总会有一个尽头。亚马逊通过向店铺抽成的方式获取利润，只有来自商铺的总销售额是自营收入的6倍以上时，这部分的利润才能和自营商品利润打个平手。要发展并管理好这么大的商铺群体，是前所未有的挑战。作者也分析了亚马逊向更多商品品类扩展以及国际业务面临的发展瓶颈，而且指出创始人在企业文化落实在管理实践中具有不可替代的作用。这些因素无疑为亚马逊这类综合性网络交易平台划定了一个发展的空间范围。

谷歌是作者认可的竞争优势最明显而且还未达到峰值的网络平台龙头，这得益于其规模和持续增长的基于大数据的技术与学习带来了结构化的优势。作者还专门分析了大数据人工智能对网络平台竞争优势的影响。作者以互联网金融平台为例，说明大数据带来的优势并不明显。虽然这个选择不太合适，但是笔者同意作者的判断。大数据人工智能对进一步扩大专业化带来的优势，这方面最合适的例子是SAAS（软件即服务）云租用。通过行业垂直深耕，让一个软件可以为整个行业的客户提供服务，这是专业化的极致。不易形成垄断的主要原因是固定成本不高，进入门槛较低，而不断提升的高度专业化才有可能让这类平台保持领先优势。人工智能大模型技术迅速发展，通过专业化数据微调，可以快速生成输出结果更精准、人工成本更低的云服务，SAAS将升级为MAAS (模型即服务)。而我们看到的谷歌、微软等也受到大模型赋能的推动，形成了新的竞争态势。

龙头平台所向无敌、坚不可摧的幻觉来自企业家的想象和夸大的宣传，以及竞争对手的恐惧，作者通过这些案例的分析，指出保持这种幻觉是有害的，尤其是对平台企业家和投资者，这种错误认知将导致大量资源错配，被浪费在不切实际、徒劳无益的无序扩张之中，影响了相关行业的健康发展，而最终将触碰反垄断法的红线，或者造成各方多输的博弈结果、大规模的价值破坏，以及社会福利的净损失。而新进入者总能找到细分市场并形成自己的结构化优势，专业化的垂直市场并没有被网络效应消灭，而是得到更深入发展的机会，这是巨型网络平台无法通吃的竞争领域。

基于这个判断，作者分析了优步、爱彼迎等新兴企业如何在细分赛道精细布局，成长为新的行业龙头。在一个客户忠诚度每年有几个百分点变化，而市场份额需要达到20%才能保本的情况下，网络平台企业可能面临至少十年亏损，才能进入快速发展网络效应的阶段。网约车和民宿行业在客户粘性方面有很大区别。较大的客户粘性可以强化网络效应。从这些案例里，我们可以得出一个分析数字竞争优势的多维模型，即规模（固定成本和网络效应）、客户占有率（搜索、转换和习惯）、成本（学习曲线、大数据和专有技术）。不同行业的网络平台在这些方面是不同的，很难用“赢家通吃”来概括。

（作者系萨摩耶云科技集团首席经济学家）

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