平台经济是“发动机” 如何升级才能堪当大任

7月12日，李强总理主持召开平台企业座谈会，听取对更好促进平台经济规范健康持续发展的意见建议。参会的企业既包括阿里、美团、拼多多、抖音等消费互联网平台，也包括欧冶云商、航天云网、卡奥斯等工业互联网平台。他们有一个共同的归类——“平台企业”。

这次会议对平台经济高度肯定、高度重视，既圈出了重点，又提出了瞩望。可以用“四新”特征来概括：平台经济为扩大需求提供了新空间，为创新发展提供了新引擎，为就业创业提供了新渠道，为公共服务提供了新支撑。平台经济还有“五个重要”属性：平台经济是构筑国家竞争新优势的重要依托、抢占新一轮科技产业革命制高点的重要机遇、激发各类经营主体活力的重要引擎、促进公平竞争的重要场景、畅通国民经济循环的重要抓手。

过去，学术界把平台企业称为新基础设施、新经济底座；当下，平台经济更是新一轮发展的一个“发动机”和一面“承重墙”。平台企业是否能堪大任？或者说，平台企业需要进行怎样的升级才能担起这个重任？

平台经济的家底

我国的平台经济具有鲜明的特点，主要表现为智能手机链接的各种APP使用难度和分发成本几乎为零，中国超10亿网民变成了潜在的10亿消费者，形成了世界上单一规模最大的网络消费市场。

APP几乎覆盖了包括生活和工作场景在内的所有领域，理论上每一款APP对应一个平台（后台）。消费者在智能手机上熟练地穿梭于不同的应用之间，如电子商务、在线教育、金融科技、数字媒体、本地生活、物流、医疗健康、交通出行、社交网络、旅游、信息资讯等。微信、企业微信、抖音、小红书等平台提供了链接的“数字基础设施”，而阿里、京东、拼多多等电商平台形成了交易的“数字基础设施”，提供包括支付、物流、商业信贷、供应链管理、商家数字化升级等服务。在这套基础设施之上，曾经极度分散的服务业被数字平台整合，大量新事物正在生根发芽。

平台经济与实体经济进行了深度融合，为全国5000多万户企业、1.1亿个体工商户和200多万农民专业合作社赋能。平台企业已经成为科技创新的主力军，同时也创造了大量新就业岗位，吸纳了包括网约车司机、快递小哥、直播店主等在内的大量新就业形态劳动者。

平台经济不断催生的新业态和新服务不仅满足了消费者个性化、多样化和品质化的消费需求，更推动了消费扩容提质，打开了新增长空间。依托于平台的订单驱动和个性化定制逐渐成为主要的生产和消费模式，推动中国经济结构由生产驱动转换为消费驱动，而这种转换正是高质量发展的重要组成部分。

平台经济的升级方向

平台经济的进化具有两方面属性，需要密切关注。

一方面，平台企业具有生态属性，多重产业链在平台生态中交融，从而产生价值。平台的算法或软件化工具都可以被重复调用和封装，平台会自然而然地将现有的价值链面向不同的场景进行复制和扩展——类似的逻辑和服务可以从一个产品品类复制到其他产品品类，这使得围绕着场景的多元化产生了越来越多、越来越长的价值链条。这些多元的价值链条会产生通过共用、复用、集成来进一步提升效率的需要，平台企业由此跨越产业边界提高全社会的效率。

另一方面，国内大部分平台企业主要关注C端数字化，专注C端用户。随着人口流量红利减弱和渗透率渐趋饱和，业务已触及天花板，面临着增长减缓的压力。在这种情况下，平台常用的手法就是“低价补贴”，进行低水平同质化竞争，这压缩了整体产业链的利润空间。当前，各种电商平台有向“拼多多模式”靠拢的倾向，需要引起注意。

鉴于平台经济进化的这两层属性，升级过程中应该主要考虑如下四个方向：

第一，平台内部优化方向

通过创造更多的业务场景与应用机会为整个生态带来增长，从而有效缓解零和博弈的现象。优化的核心是要将线性产业价值链变成生态价值链。传统背景下，产品要经过产业链的上游—中游—下游，然后才到消费者。这种线性模式可能会导致所谓的“牛鞭效应”，造成大量的浪费。

通过平台搭建产业链，可以形成产业价值生态圈，将各行各业的不同终端用户群体纳入这个圈。企业可与更多的合作伙伴实现产品、服务和资源的共享和协同。通过此举，企业可以推动产品和服务向更大范围、更深层次、更高效率的方向发展，与全球各地客户直接沟通、合作。同时，受益于更灵活和高效的管理方式，企业可以更好地应对市场变化和挑战。

第二，行业平台化方向

现在越来越多的传统企业开始数字化转型，将业务转移到线上，这带来了工业互联网平台爆发性增长的机会。工业互联网平台需要丰富多样的企业管理功能和个性化定制场景。平台企业能够有效带动中小企业联动创新，与产业链上下游全方位对接，增加服务要素在投入和产出中的比重，从而获得新的增长空间。我国企业信息化正在依托平台企业，开拓出不同于其他国家的路径。

行业平台化不仅对平台公司来说是个机遇，对于行业头部企业来说也是拓展盈利空间、重塑竞争优势的好机会。我国工业门类齐全，每一个门类都可以走出一条平台化发展的特色之路：从专职卖产品转为兼职做平台；从提供整体解决方案转变为创立行业操作系统，为同行企业打造协同、高效、低成本的特定场景，从而开拓平台经济的新蓝海。

第三，元宇宙营销方向

元宇宙与数字营销的结合也正在成为平台的“新赛道”。元宇宙业态中的数字人、数字文旅、数字展销会已经是比较成熟的业态。国内的热门景点 时常在节假日“人满为患”，而通过AR、VR、3D建模等手段，可以破解物理空间“拥挤”的难题。与此相对应的元宇宙旅游是一个高速增长的领域。国内灵活就业人员越来越多，且具有物理分散性，可以通过元宇宙平台对其进行培训、实现交流。元宇宙平台也可以助力从事国际贸易的中小微企业实现数字营销。 

第四，“双中枢”叠加方向

最近10年，在全球主要经济体中，我国经济增长强劲。其中，平台经济扮演了不可或缺的角色，贡献了大约10万亿人民币的经济体量。在社会化大生产高度成熟、产能溢出的后工业时代，经济运行效率很大程度上取决于流通效率。平台企业为经济体系的循环注入了强劲的流通动力。可以形象地比喻为：创新、制造、基建等属于经济体系的“国之重器”，就业、消费、出游等属于经济体系的“民之所欲”。平台经济处在两部分的中枢位置。两部分循环畅通，经济欣欣向荣；反之，经济磕磕绊绊。

未来10年，笔者预计以大模型为核心的智能经济也将带来10万亿级别的经济体量。智能经济就是“算力、算法、数据”三要素在场景中的应用，数据被认为是核心环节。自带场景、数据和用户的平台企业可以有效填补基础模型和场景之间的认知鸿沟，因此成为从平台经济过渡到智能经济的中枢。以数据作为生产要素进行资源配置，正是从平台经济过渡到以大模型为基础的智能经济的关键点。“平台增强型”的行业大模型将是未来智能经济的最大蓝海。在平台企业动态进化过程中，一方面平台要将自己嵌入到产业生态中，转换成“商业基础设施”，就像水、电、煤气等基础设施一样，为整个商业体系提供高效率的支撑；另一方面，平台的运行会产生大量数据，以此为基础发展成大模型主导的智能经济。就此，通过完成“双中枢”叠加，我国经济的高质量发展和智能经济融为一体，获得倍增效应，就能在国际竞争中一马当先。

“双中枢”模式的落地

在平台经济的升级方向中，“双中枢”模式无疑是最具有战略价值的。因此，必须对大模型的商业模式进行前瞻性分析。

大模型的设计主要是为了回答全球数十亿用户各式各样的问题，而非在某一个专业领域解决某一种特殊的行业问题。大模型的语料来源一般是广泛的公开文献与网络信息。网络信息可能有错误、有谣言、有偏见，许多专业知识与行业数据也可能有积累不足的问题，导致模型的行业针对性与精准度不够。因此，我们应该先从小概率风险的角度着手切入，将大模型先应用于容错率较高的行业，如聊天、游戏、社交、购物等；另外，可以用大模型辅助决策，如办公场景中的会议摘要等。目前，这些应用的最终产品触达用户之前，需要专业人士参与把关。

可以预计大模型会有两种商业模式，一是面向个体用户的ToC模式；二是面向企业用户的ToB模式。

ToC模式主要在本地运行，是体积较小的“小模型”，部署在手机/电脑中，直接借助于设备本身的算力来完成一些简单的生成式 AI 工作。服务于C端用户正是我国平台公司的强项，满足 C 端用户娱乐、创作等基础需求，主要包括如聊天、语句优化、文案创作等通识属性较强的场景。

ToB 模式是当下巨头们的热门选择，催生出众多不做通用大模型，而专注于行业大模型的厂商。华为发布的盘古大模型就是一个典型，其主要方向是 AI for Industry（AI赋能产业），为煤矿、水泥、电力、金融、农业等创造产业价值。

ToB 模式需要私有化部署的形态，即大模型要根据客户的实际需求进行深度定制。行业大模型的关键在于“能不能解决问题”。将大模型能力迁移到需求更大的产业领域，不可避免地会遇到更低频、长尾的复杂场景以及大规模协同的需求。这些场景样本少、数据分布不均，可能意味着更高昂的研发成本。但如果私有化部署直接借助于现有的通用大模型产品，并依托工业互联网平台可以提供的私域数据——大模型所需的原材料，这能够让现有的人工智能与用户的实际需求更好地匹配。这样一来我国就将建设工业互联网平台和训练行业大模型融为一体，可以获得“一鱼两吃”的效果，有效地降低成本。

平台公司开发大模型的路径

2022 年工信部发布的《国家人工智能创新应用先导区“智赋百景”》，涉及AI在公共安全、交通运输等十大领域的落地。但这些领域，场景渗透率较低，数据资源存在不足的问题。事实上，最好的转移路径可能是首先选择我国平台经济比较发达的C端领域“衣、食、住、行、娱”布局，取得经验以后，再向“制造、教育、医疗、公共服务”等B端领域推广。

首先要关注大模型带来的交互界面变化。过去人们通过某个应用软件与某种数据交互，现在变成了人和大模型交互，更直接、统一。大语言模型处于人机交互的中心位置，复杂的中间过程会隐藏到幕后。需要指出的是：就是因为APP的易用（比如发红包的便利）才使平台经济爆发式增长，而自然语言更加“易用”，将带来平台行业的重新洗牌。虽然现在APP的服务功能确实非常强大，但设想这样一个场景：消费者给出一个“为我预订从北京到深圳的航班，并为我预订600元左右的酒店房间”的简单指令，大模型就会自动执行任务。可以预见，很多应用程序和平台会被颠覆。

这种颠覆是国内很多平台企业需要积极应对的。一是选择现在企业还拥有分销和数据优势的领域开发行业大模型。也就是说可以利用现有的数据来训练他们的模型，或者建立特定行业的模型，甚至是针对特定客户的模型。二是积极地将行业大模型融入到产品中。比如微软将生成式人工智能集成到微软的浏览器中。

公共政策的有效作为

在开发“衣、食、住、行、娱”等行业大模型的过程中，仅仅在技术架构上做改变远远不够，还需要公共政策的支持。下面两项可以作为优先项考虑：

第一，建立公共数据池

大模型的训练不是孤立存在的，而是从业务数据中来，再回到业务流程中去，需要多家平台公司配合。数据之于大模型，首先是原材料，同时，数据的数量、质量、多样性乃至清洗能力，又是影响着大模型性能表现的关键性要素。以个人“出行大模型”为例，需要打通共享单车、网约车、公共交通、12306、OTA、地图等平台的数据，建立市场化机制的公共数据池，这是此类行业大模型成败的关键。

第二，塑造大模型衔接的统一市场

从应用出发，比较高效的方式是将基础大模型的通识性能力与行业的特定数据相结合，以微调或嵌入等方式得到自身领域的专属模型。基本逻辑就是通用大模型为行业大模型提供调用服务，行业大模型为企业或个人服务。因此通用大模型和行业大模型的衔接以及对先期用户的政策性补贴，是大模型能否快速落地的关键。

总之，对于我国来说，支持平台经济向智能经济转型，可以有效地发挥地方政府开发行业大模型的积极性；与此同时，通过相关部门的协调，在不同省市之间，在“衣、食、住、行、娱、教育、医疗、公共服务”等领域避开集中竞争，发挥优势找到适合各自的赛道。我国的平台企业定能助力经济发展接力赛，促进经济高速、优质发展。