一位知情人士告诉数智前线，拼多多此前都是在复用别人做好的基础设施，在 AI 上也是这个逻辑。

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文｜安瑞

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编｜石兆

上周，拼多多发布 2025 年第二季度财报，不出所料，依然没有提及 AI。甚至在后面的财报会议上，拼多多的管理层也对 AI 只字未提。反观腾讯，在最新一季财报中 16 次提及 AI，而阿里则已经把 AI 当成增长的两架马车之一。

在巨头竞逐 AI 的喧嚣中，拼多多展现出一种近乎离经叛道的沉默。

不过，没有做通用大模型的拼多多，并非没有在 AI 上的投入。有消息称，拼多多已从百度凤巢等重点团队引入核心人才，以数倍年薪组建电商大模型团队。今年 8 月，拼多多也在密集招聘机器学习工程师、CUDA/GPU 开发工程师、大模型 Infra 架构工程师、多模态算法工程师等，职责明确指向 " 电商场景落地 "、" 商品理解 " 和 " 属性识别 " 等。

这些迹象都表明，拼多多正在构建电商垂直领域 AI 能力。

然而，这条路径既有挑战也有机遇。一方面，如果 AI 应用仍围绕低价策略深耕，恐难突破现有用户认知边界；另一方面，拼多多的运营逻辑是 " 效率至上 "，在电商企业纷纷试水 AI 赋能场景，已逐步探索出有效路径后，拼多多 " 直接上手 "，借助海量消费数据积累，也不失为一条捷径。毕竟，此前它在做电商之初，没有做云，没有自建物流、金融，都是复用别人做好的基础设施，这也算得上一条它自身的路径。

最新财报显示，拼多多营收增速放缓至 7%，净利润同比下滑 4%，连续两个季度呈现下行趋势。用户增长几近停滞，两年仅净增 300 万人。在阿里、京东、美团纷纷凭借 AI 与即时零售实现营收增长的对比下，拼多多在业务上会有怎样的新动作，AI 能否为其带来新的增长空间，来抵御住电商行业今年来势汹汹的厮杀？

01  

拼多多不爱自建基础设施

尽管拼多多极少公开宣扬自己的 "AI 电商 " 战略，但财报数据和市场表现，都透露出它在多个领域的技术布局。

从 2024 年下半年至 2025 年上半年，拼多多研发投入持续攀升。其中，2024 年第四季度研发支出达 37.8 亿元，同比增长 31.9%；2025 年第一季度为 35.8 亿元，同比增长高达 40%。进入 2025 年，在整体利润承压的背景下，第一季度研发支出达 35.8 亿元，同比增长 40%；第二季度达 35.9 亿元，同比增长 23.5%。这似乎是一种 " 逆周期 " 投入的举措。

值得注意的是，尽管研发金额快速增长，但其研发占营收比重，始终控制在 3%-4% 区间，例如 2025 年一季度为 3.74%，二季度为 3.45%，体现了拼多多一贯强调效率与结果导向的技术投入思路。

反观其他互联网大厂，腾讯在 2025 年 Q2 的研发投入 202 亿元，占比超过了 10%；而阿里的研发投入 157 亿元，占总营收的比重为 6.3%。无论是绝对值，还是比例，这两家都远高于拼多多。京东因为自营收入比重大，导致研发支出占总营收的比例不高，但京东在该季度的研发投入（53 亿元）也是远高于拼多多。

与此同时，拼多多营收增长已显著放缓，2025Q1 约 10%，2025Q2 更低至 7%。这意味着在短期内，拼多多的技术研发投入节奏，又远远快于其营收扩张速度，这或许预示着，在外部增长红利逐渐趋缓的背景下，技术创新成为公司寻找新动能、打造增长新杠杆的战略，也贴合其 " 技术实用主义 " 与 " 工程驱动 " 的公司风格。

从团队组建上，同样能看出这一战略倾向。当阿里、字节、京东等高调招兵买马之时，拼多多却始终保持低调，极少公开披露 AI 人才布局。

在互联网企业在卷通用大模型时，拼多多选择了一条技术实用主义路线，未参与通用大模型的比拼。作为一家始终扎根于电商业务的平台，其优势在于海量的消费数据、清晰的业务场景。通用大模型投入巨大、周期漫长且商业化路径不确定，与拼多多 " 强业务导向、快迭代节奏、高人效 " 的组织原则存在冲突。

其实，不仅仅是在 AI 或者大模型，拼多多过往也不太喜欢在基础设施上做太多投入，在做电商之初，既没有自建云计算、物流，也没有支付体系。比如，它在云计算上，倚重了字节云、腾讯云和阿里云等，避免了基础设施的重投入。

这一点，从其员工人效和业务布局也能看得出来。拼多多的员工人数只有 2 万多人，人均创收超过 1000 万元。反观阿里的员工总数接近 20 万，京东则在加入外卖大战后，员工总数已经超过 90 万人。这两家企业都在云计算、物流等基础设施领域投入了大量物力和人力。

一位知情人士告诉数智前线，拼多多此前都是在复用别人做好的基础设施，在 AI 上也是这个逻辑。如今，AI 当下已经成为新型基础设施，拼多多应该在初始阶段，不会在这个方向上进行海量投入。

实用至上的拼多多，把 AI 用在了哪里？

拼多多从未公开承认自研大模型，但从其投入方向、团队构建与业务布局来看，这家电商巨头采用的是 " 轻量化、垂直场景、实用主义 " 技术路线，通过围绕电商核心业务场景，以更项目化、工程化的方式进行投入。

这种战略定位可追溯至其创始人黄峥的技术理念。早在 2016 年，黄峥就曾公开表达对 AI 技术不确定性的审慎思考；到 2018 年，他进一步提出 " 分布式 AI" 的战略方向，强调技术必须服务于业务本质，这一思想此后成为公司技术发展的底层逻辑。

我们从市场上的公开资料，也看到了拼多多 " 分布式 AI" 的一些具体的方向。

首先是传统电商市场搜广推的再升级，用于提升转化率。

以搜广推为例，拼多多在 " 货找人 " 层面展现出独特性。其智能推荐系统，不仅分析用户的浏览、搜索和购买行为，更关键的是深度挖掘社交互动数据，如 " 砍一刀 " 带来的裂变关系、拼团行为及社群分享，通过动态图神经网络算法，实时更新用户画像，通过社交链与分布式 AI 的深度融合，实现更高精度的兴趣捕捉与商品匹配。

在商家层面，通过开放 API，让中小商家实现自动化运营与智能决策，降低人力与决策成本。如通过实时联动库存、价格与成团状态，系统可自动启动爆款团购、动态调整拼团人数，并在库存紧张时自动切换替代商品，实现团购自动化；支持跨店比价与选品决策，系统实时抓取竞品价格、库存及店铺评分，通过内置算法进行多维排序与过滤，助力智能比价与选品。

其次是营销策略，以提高广告 ROI。

如 2025 年 8 月，拼多多智能营销升级为全站营销，支持商家设置固定优惠金额，由平台自动匹配流量资源，如首页曝光、推荐加权；系统通过分析头部商品的营销策略，自动为商品分配合适的优惠工具，如立减券、关注券，并在关键页面透出，引导购买决策。

如果上述动作属于传统电商的再升级，那么拼多多最新的业务举措中，也结合了 AI。

比如 Temu 与跨境供应链的建设。拼多多旗下跨境电商 Temu，这两年快速覆盖 40 多个国家和地区，拼多多正在构建跨国跨区域的供应链系统、智能定价系统和物流追踪体系。拼多多在上海与都柏林也设立研发部门 PDD   Innovation，投入农业与电商技术，支撑全球平台。

像即时零售与本地履约能力建设。拼多多通过 " 多多买菜 "，推进 " 线上预售和线下提货 / 配送 " 模式，目前正测试自营仓储以支持即时配送服务。这对仓配调度、订单合单、库存优化等提出更高算法要求，意味着拼多多需要投入物流末端。同时，平台管理强调通过自动化工具，如 " 挽单 " 机制，减少退货率，并减少非必要的售后介入。

在供应链及金融工具支持方面。有研报指出，拼多多在消费金融、供应链金融、支付系统优化方面进行创新，提升商家和商流效率。

农业供应链方面。拼多多发起了 " 百亿农研计划 "，投入 AI 在农业产能提升、商品流通提效等方面。2024 年，拼多多研发支出重点还覆盖了 " 动态定价算法 " 与 " 智能物流系统 "，提高运营效率并应对订单波动等问题。

此外，营销与内容生成方面的 AI 应用，也是目前所有电商企业都在落地应用的场景。拼多多也在支持商家生成产品的营销内容、图片，降本增效。

从以上动向来看，拼多多在 AI 方面布局虽然低调，但也勾勒出一定的轮廓：一是搜广推，用于提升转化率；二是广告投放策略与竞价引擎，以提高广告 ROI；三是多模态生成、图像识别与内容审核，用于提升上架效率与合规；四是全球化业务涉及的供应链系统；五是即时零售仓配调度、库存优化等，六是金融供应链的智能风控、欺诈检测与自动化金融运营等。

03  

对比阿里、京东：三种路径，三种未来

阿里巴巴、京东和拼多多在 AI 战略上呈现出截然不同的路径选择，深刻反映其企业基因、资源禀赋与未来愿景的差异。

早在 2023 年 9 月，刚出任阿里 CEO 的吴泳铭就明确提出 " 用户为先、AI 驱动 " 的战略。

今年 2 月吴泳铭宣布，未来 3 年将投入超过 3800 亿元用于云计算和 AI 基础设施建设，总额超过过去十年的总和。目前，阿里云已建成亚洲规模最大的智算集群之一，其 AI 相关产品收入连续六个季度实现三位数同比增长。

在中间层，阿里以通义大模型为智能引擎，通义千问具备 " 全尺寸、全模态、多场景 " 的开源生态，其模型能力在全球权威评测中位列第一梯队。

在应用层，阿里重点打造多入口的 AI 服务矩阵，推动生态体系智能化转型。ToB 方面，钉钉作为企业级 AI 入口，提供智能会议、智能信息处理、业务流程自动化等能力，飞猪旗下阿里商旅也在发力企业差旅市场；To C 方面，夸克升级为新一代智能搜索与应用平台，通义 App 则面向更广泛的用户提供模型交互服务。此外，AI 全面融入淘宝、天猫、菜鸟、高德、饿了么等核心业务，从电商推荐、物流优化到本地生活服务，实现全场景赋能。

阿里以 " 云 +AI" 为核心战略，构建了从底层算力基础设施、中间层大模型能力，到上层应用的全栈式 AI 体系。最近财报发布阿里股价飙升，市场在进一步认可阿里的 AI 布局投入。

京东的 AI 路径紧密围绕其供应链与物流业务，呈现出 " 软硬一体 " 的特征。在今年 7 月世界人工智能大会（WAIC）期间，京东宣布将言犀大模型升级为 JoyAI 体系，并开源企业级智能体框架 JoyAgent，同时启动 " 百亿机器人加速计划 "，推动智能体在制造、物流等实体场景中落地。

今年 618 期间，在京东总部一场交流分享会上，刘强东强调：" 我们只围绕供应链展开业务创新，跟供应链无关的事情，我从来不会碰。"

京东的 AI 能力已深度融入其供应链的各个环节中。比如智能供应链系统融合具身智能、计算机视觉和运筹优化技术，实现仓储自动化分拣、路径动态规划与智能库存管理；智能客服体系依托自然语言处理技术，高效响应大量常规咨询。

更为关键的是，京东依托其闭环自营物流体系，积累了海量真实、连续的实体运营数据，构建起 " 实体基因 + 技术能力 " 的双重壁垒。

拼多多坚持将资源集中于电商核心场景的效率提升，以 ROI 为导向，其应用深入电商关键环节中。

阿里依托生态与云服务底蕴，赌的是 " 下一代基础设施 "；京东凭借供应链与物流根基，押注 " 实体运营的极致效率 "；拼多多则追求 " 技术服务于业务增长 "，虽然目前其技术投入增速高出了营收增长，是否有新的动向，还有待观察。

三类路径塑造了其 AI 应用的形态与边界，也将在未来的市场竞争中持续受到检验。

结 语

8 月 25 日，拼多多发布第二季度财报，营收 1040 亿元，增速同比放缓至 7%，除却疫情时的影响，这是拼多多多历史最低同比增速，净利润同比下滑 4%。

事实上，从去年二季度开始，拼多多联席 CEO 陈磊和赵佳臻就多次在财报电话会上，强调利润不可持续性，释放业绩下滑预期。相比之下，京东营收同比增长 22.4%，创下近三年来收入增速新高；快手电商 GMV 增速 17.8%；美团营收 918.4 亿元，同比增加 11.7%。

拼多多高增长神话终结的背后，不仅体现出短期业绩压力，更暴露出其长期依赖的 " 低价驱动 " 模式正面临严峻考验。

在此之前，拼多多凭借实用主义和工程驱动的 AI 策略在电商红海中构建的效率壁垒，但其实用主义策略在面临行业竞争维度的转变，开始显露出局限性，其在人工智能时代是否会有新的范式变化，市场还需拭目以待。

© 本文为数智前线（szqx1991）原创内容

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