重磅押注 AI，几乎是所有互联网大厂的行动纲领。

阿里巴巴瞄准全栈式 AI，明确其为核心战略。字节跳动宣布将收缩其他业务全力聚焦 AI；腾讯密集推出 AI 应用产品，在构建生态上持续发力。

百度、京东、小米、网易也都在用自己的方式加入这场 "all in AI" 的大合唱。

但唯独拼多多没有。

是不是没有钱投入？恰恰相反，拼多多最新的业绩在任何语境下都堪称亮眼。

今年 3 月，拼多多发布 2025 年全年财报：全年营收 4318 亿元，同比增长 10%；归属于普通股股东的净利润 994 亿元，现金、现金等价物及短期投资合计约 4223 亿元。

但翻遍这份财报的每一章，没有任何 AI、大模型、人工智能字眼。

随后的财报电话会上，联席 CEO 赵佳臻与陈磊花了一个小时，谈 " 重仓供应链 "" 再造一个拼多多 "" 安岳柠檬与义乌饰品 "，但对 AI 也是只字未提。

不止今年，拼多多目前是唯一一家从未公开阐释自身 AI 战略布局、没有独立 AI 产品、没有大模型发布会的互联网大厂。而且其相关成员也没有参与任何公开学术研讨和行业交流，没有发表过相关论文。

不仅宣传声量，拼多多在 AI 的资本投入上也极尽克制。

阿里巴巴宣布三年投超 3800 亿元，字节跳动计划在 2026 年一年投入 2000 亿，腾讯今年 Q1 单季资本开支超 300 亿元，还表示全年的开支将翻倍。王兴更是豪言 " 美团是中国不含云业务的公司里，AI 投入规模最大的。"

但拼多多的整个资本开支常年控制在十几亿，研发投入占营收比在 3% 到 4% 之间，且主要用于电商供应链、产业带、Temu 海外实体投入上。

全员都在 FOMO（因担心错失他人的新奇经历或正性事件而产生的一种弥散性焦虑），为什么拼多多岿然不动？

这就不得不提拼多多灵魂人物、创始人黄峥。

02 黄峥的 "AI 哲学 "

1980 年出生的黄峥，在 12 岁时凭奥数获奖，被杭州外国语学校 " 掐尖 " 录取，随后被保送浙江大学竺可桢学院（混合班）计算机专业，然后赴美在威斯康星大学麦迪逊分校攻读计算机硕士。

值得一提的是，2001 年大三时，黄峥进入计算机科学专家、时任浙大校长、中国工程院院士潘云鹤的实验室学习，而该实验室核心方向正是数据挖掘与人工智能基础研究。

毕业以后，黄峥加入当时还远远称不上巨头的谷歌，担任软件工程师、项目经理，参与 AI 算法的研究工作。正逢谷歌上市，他得以在毕业三年后实现财务自由。

2007 年，黄峥离开谷歌开始创业。2015 年 4 月，黄峥第四次创业瞄准了生鲜水果的产地直发模式，随后，又孵化出全品类的拼团电商，自此，拼多多的故事，正式开始。

黄峥算得上是国内互联网头部企业家中，少有的兼具计算机科班教育背景、顶级科技公司工程化经验，且对 AI 底层哲学深度思考的人。

2016 年时，黄峥曾在自己的公众号上写过一篇文章《黄峥：测不准的爱情—佛、量子力学、逻辑和 AI》

关于 AI，他提到 " 我模糊的感觉，如果是现在的这种 0101 的确定式（机械式）判定的基础，应该是有巨大局限的。它完全遇到哥德尔证明中说的不可判定问题，以后若有了量子计算机，那会是怎样？我不知道，因为理论上量子计算机可以不局限于有限条公理，不局限于 01 机械式判断。"

什么意思？黄峥从数学家哥德尔提出的不完备性定理出发，认为 AI 像 " 盲盒 "，存在不可判定问题。

OpenAI 的创始人兼 CEO 山姆 · 奥特曼也侧面佐证了这一点，他表示：" 从 ChatGPT 开始，AI 出现了推理能力，但没人能解读这种能力出现的原因。"

基于此，黄峥认为，与其赌一个会犯错的大脑，不如把 AI 作为 " 效率工具 "，分散至多个节点和终端，通过去中心化的协作来实现高效运作。

这就是分布式 AI，一个区别于当下主流 AI 叙事的另类范式。

虽然黄峥已卸任拼多多 CEO 多年，但其对 AI 的判断已经成为拼多多的 AI 战略底盘。

公开资料显示，早在 2019 年，拼多多就扩大了算法团队，利用 " 分布式 AI" 技术研究个体的潜在消费需求，实现 " 货找人 "。

2020 年，拼多多推出 " 农地云拼 " 模式，通过大数据、云计算和分布式人工智能技术，将分散的农业产能和分散的农产品需求在 " 云端 " 拼在一起，以此带动农产品大规模上行，直连全国大市场。

2022 年 9 月，拼多多上线跨境电商平台 Temu，直接复用拼多多沉淀多年的轻量化推荐、产销匹配 AI 体系，被业界视为分布式 AI 在跨市场场景的延伸。

今年初，多家媒体报道，拼多多的 AI 功能已经进入 C 端测试阶段，包括 AI 社交、AI 互动剧、多多试衣间以及商品 AI 动态展示等场景。

其中，AI 社交允许用户与不同人设的 AI 好友实时互动；AI 互动剧则通过剧情分支增强用户沉浸感；多多试衣间能够根据用户体型实时生成服饰上身效果；而静态图 AI 转实况功能，则利用 AI 增强商品展示能力。

此外，自 2023 年开始，其持续上线了大模型基础架构、多模态算法等多个 AI 领域岗位，核心方向统一落到了应用层面。

雷峰网、晚点 LatePost 等媒体还报道，拼多多内部已组建电商推荐大模型团队，核心人才来自百度凤巢等搜索广告技术部门，内部采用 " 赛马 " 机制，多个小组在比价、推荐、广告、搜索等场景中进行竞争。

以上种种，可以看出，拼多多 AI 布局没有指向资本市场的叙事，也没有指向通用大模型（集中式 AI）的星辰大海，而是指向了加固自身电商业务的护城河：让交易更快、更准、更便宜。

就如百联咨询创始人庄帅总结的那样：拼多多不做独立 AI 应用抢入口，它的 AI 战略始终作用于现有平台，保障核心商业模式的极速运转。

如此一来，拼多多 AI 叙事上的 " 失声 "，更像是一场刻意保持的 " 战略静默 "。

04 拼多多的 " 本分 " 与智谱的 " 摸高 "

7 月 11 日，市值一度超万亿港元的 AI 企业——智谱公司创始人唐杰发布了一份内部信，直言 " 真正的商业机会，从来不在产品和模式的微调里，而在智能上界的跃迁中。"" 谁能率先将该上界向上推升一寸，谁就能重新定义千行百业的能力边界。

他提出智谱将开启 "Touch High（摸高）计划 "，挑战当前技术的物理与算法极限。未来两年，将不追求短期的应用变现，而是直指 AGI 的下一个高地。

在智谱的叙事里，AI 不仅是 " 超级大脑 "，而是文明级别的跃迁；谁先推升智能上界一寸，谁就握住了下一个时代的钥匙。

它始终选择 " 本分 "。即便超 4000 亿现金在手，但仍拒绝追逐通用大模型的风口，只专注分布式 AI 的工具应用。

两种相左的世界观，注定了两种截然不同的姿态。

未来会奖励 " 摸高 " 的野心，还是 " 本分 " 的耐心？时间自会给出答案。