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影响阿里历史走向的四次战略转折( 三 )

影响阿里历史走向的四次战略转折
宁波战略会上画出来的业务架构图（雅虎中国在2007年5月改名为中国雅虎）第二个核心就是开放API 。 我们在这个会议上有过很多争论 ， 最后没有达成共识的就是：在集团层面对外开放数据（这就意味着外面的人可以用我们的基础设施开发一个类似淘宝的平台来跟我们竞争） ， 还是在淘宝这个层面对外开放API（别人可以利用淘宝的基础设施建超市、百货公司和商店） 。 我们当时意识到 ， 如果我们真正能够把数据打通 ， 还能把对外开放API的链接做好 ， 那么阿里巴巴应该会创造一个前所未有的经济奇迹——生态系统 。 这样一个生态系统应该会有千亿美元的可能性 。 ——曾鸣《智能商业》上述战略架构图成为此后十多年阿里战略设计的基本蓝图 ， 可以对照2019年阿里巴巴投资者日的战略图来看：影响阿里历史走向的四次战略转折
阿里巴巴数字经济体版图 ， 摘自Alibaba Digital Economy Strategy, Alibaba Investor Day 2019然而诸如“建设开放、协同、繁荣的电子商务生态系统”的漂亮话提出时大家都拍手叫好 ， 拿回去给团队宣贯定目标做计划后马上就疯狂反扑 。2008-2009年期间 ， 反扑最严重的是“开放” ， 围绕如何“开放”出现了两大争论 。第一个争论是开放的层次之争 ， 也就是曾鸣所说会上没有达成的共识 ， 是底层数据和基础设施的开放 ， 还是上层marketplace的开放 。 直接影响是中国雅虎的站长天下可不可以帮淘宝卖家独立建站 ， 这样卖家不只有淘宝店铺 ， 也有自己的独立店铺 。 用今天的话来说就是卖家不仅有淘系流量 ， 还可以有自己的私域流量 。 对阿里来说 ， 虽然是私域 ， 但是与阿里共享一套数据、IT系统 。 这个争论的实质是开放是否会养大潜在竞争对手 ， 以及能否让淘宝更好（私域交易数据的外部性能不能填回淘宝站内流量竞价的损失） 。第二个争论是开放的主体之争 ， 各子公司是各自独立开放还是以淘宝为中心来开放 。 直接影响有阿里妈妈能不能在淘外独立发展 ， 阿里软件能不能为淘宝做开放平台以及支付宝能不能支持包括亚马逊、当当在内的其他电商平台 。 除了B2B ， 当时所有子公司都与淘宝发生了很大冲突 。 这个争论的实质是两方面 ， 一是在淘宝作为主力舰快速发展时 ， 如何平衡集团内的资源倾斜和竞争关系 ， 二是垂直业务在早期是否有能力在体外独立成长 。或许是为了先占领“购物就上淘宝”的心智 ， 抑或为了让淘宝尽快成为第二家独立上市的子公司 。阿里当时的一系列决定是将所有流量收拢到淘宝生态内 ， 以淘宝为中心对外开放：“将阿里妈妈塞回淘宝的子宫” ， 用直通车加速淘宝体内循环 ， 用淘宝客扩展体外循环；关闭阿里软件的卖家工具并开放给ISV（独立软件开发商）提高卖家运营能力；否掉中国雅虎的站长天下在淘外建私域；撤掉支付宝总裁让支付宝回来支持淘内的支付体验；切断百度的商品信息爬虫 ， 让雅虎搜索团队调到杭州直接在淘宝内升级搜索技术 。可能唯独没有引发争议的是不向百度开放 。屏蔽百度的直接后果就是要断掉30%的流量来源 ， 但如果不屏蔽 ， 就会任由百度掐住淘宝的命门 ， 并且长期也会影响淘宝的广告收入 ， 实际上百度确实在2007年宣布进军电商 。 屏蔽百度的实质是平台竞争之间的侵蚀关系 ， 搜索是否会侵蚀电商 。当时美国电商行业其实是Google+eBay+Amazon+许多B2C电商的格局 ， eBay和Amazon每年都要在Google上投放大量广告（当然这个格局后来变成了Amazon一枝独秀转而遏制Google在电商广告收入的增长） 。 这使阿里管理层意识到搜索是电商的核心技术 ， 网页搜索与商品搜索之间一定是侵蚀关系 。相信：从分享平台到数据黑洞为什么搜索很重要？因为搜索是一个“数据黑洞” 。对数据的认知 ， 起于2007年宁波战略会围绕十年蓝图所提出的CDS ， 即绝对领先的Customer ， 标准化的Data以及成为信息流、物流、资金流的Standard ， 那时阿里对数据的理解更多是Wintel的技术标准联盟以及沃尔玛高度IT化的供应链管理 。马云后来说“沃尔玛之所以成为工业时代商品流通领域的代名词、成为全世界最大的零售公司 ， 关键就在于背后有二十世纪‘Wintel’IT模式为系统支持 。 正是以此为基础进行信息流、物流和资金流的规划和控制 ， 建立起强大的供应链管理能力 ， 沃尔玛才成为零售领域的巨无霸 。 ”2010年3月的组织部大会 ， 马云和曾鸣很突然地宣布阿里是“数据公司” ， 要做“分享数据的第一平台” 。 两个月以后 ， 阿里小额贷款试运行首批是0坏账 ， 阿里的同学才开始逐渐理解为什么说数据是战略资源 ， 而“大数据”这一词的广泛流行则是2011年以后的事情了 。“数据公司”的确受到了Google的影响 。毕竟Google才是公认的数据公司 ， 21世纪的前十年里所有的互联网公司都在学习Google 。 而《智能商业》那本书里 ， 拿掉阿里巴巴的篇幅 ， 剩下来的内容几乎可以当作对Google的解读 。 有些国外分析师会说阿里是“Amazon+Google” ， 也就是电商+广告 。 但更确切的说法可能是 ， 阿里巴巴是一家“用Amazon的商业哲学（基础设施） ， 照着Google模式（数据平台）设计”的中国公司 。不只是学Google ， 拆分支付宝时参考了PayPal ， 创建阿里软件时因为看到美国Salesforce试水App Exchange初见成效 ， 淘宝开放平台和服务市场是学习Microsoft的MSDN以及Facebook的App Platform ， 淘宝客的背景是当时Amazon的Affiliate Program已经非常成功 。 再加上从2009年开始 ， 阿里开启了“双11”这个能够预知未来三至五年的时光机 ， 物流爆仓倒逼菜鸟成立、预售模式催生C2B、大促尾货流转给外部B2C、支付倒逼银行业升级、技术上全链路压测、异地多活等一系列突破 。 不同于马云所言“因为相信 ， 所以看见” ， 阿里真就是“因为看见 ， 所以相信” 。唯独对数据有“先相信”的执着 。 阿里先是在2012年7月任命陆兆禧担任首席数据官统一集团的数据 ， 然后在2013年底启动数据登月项目（从基于Hadoop的云梯1迁入基于ODPS的云梯2） ， 2014年开始数据公共层建设 ， 到2015年的“大中台” ， 整个数据中台的统一和建设是一个长达数年而没有结束的漫长工程 。 甚至沉淀出来的OneData、OneEntity、OneService三大体系方法论都有着顶层设计的宏伟色彩 。而在搜索和小额贷款以后 ， 阿里很长一段时间并没有找到新的完全基于数据的商业引擎 ， 一直停留在数据化运营的阶段 。 这就使得阿里在数据建设上的投入 ， 不止是超前建设 ， 甚至有点过度建设 。


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