拼多多|拼多多首次盈利，陈磊做了什么？( 二 )
对企业来说 ， 用户是由一个个“标签”组成的画像 ， Netflix在一期纪录片将这种模式称之为“监视资本主义” 。 
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▲陈磊曾总结 ， 全球互联网巨头尤其是传统电商平台的发展从技术角度来说 ， “万法归一” 。
在加入拼多多之初 ， 陈磊便判断 ， 这一“中央大脑”模式并不可持续 。
首先 ， 由于公开数据和隐私数据边界模糊 。 政府的监管政策随之收紧 ， 互联网获取用户信息的渠道被迫收窄 ， 中央大脑将会面临数据饥渴 ， 传统电商也将陷入流量瓶颈 。
其次 ， 集权式AI的机器学习还存在“偏好囚笼” ， 基于消费者片刻的购物冲动之上的预测 ， 往往将其限制在乏味的单一喜好之中 ， 消费者会变得愈发挑剔 ， 越试图通过关键词猜你喜欢 ， 却越猜越不准 。
如果有一种技术架构能够将购买同一类商品的用户需求之间的差异性体现出来 ， 是否更像是在模拟用户之间的需求互动？
比如说 ， 在购买无锡排骨的人群中 ， 或许还存在一群人同时更喜欢“四喜丸子” ， 是否有可能把同类商品背后不同人群的需求差异也呈现给用户 ， 而不是单纯地把不同类型的排骨关键词推荐给用户？
因此 ， 陈磊主导建设的分布式人工智能体系 ， 核心目标是在社交互动的推荐基础上 ， 通过分布式算法理解每个消费者的个体差异 ， 将所有算法、数据、AI都独立呈现给每个用户 ， 让每个用户都有自己的算法体系 ， 模拟和增强用户之间的互动 。
他坚信 ， 分布式人工智能将成为下一个十年的“水电煤” ， 成为互联网的底层公共服务平台 ， 整体的逻辑循环也将发生巨大变革 ， “每个人可以随意调取自己的云计算代理 ， 每个月都能收到云计算账单 ， 就像收水电煤的账单一样 。 ”
在黄峥的第二封股东信里 ， 将拼多多要走的道路归纳为三个字：人为先 。
而对于陈磊和他建设的分布式人工智能体系来说 ， “人为先”意味着 ， 要让技术服务于用户 ， 互联网公司要尝试理解用户、为用户创造多样性的场景 。
将战略定位分解为框架性的技术问题 ， 再通过场景落地不断接近战略目标 ， 这正是陈磊过去作为CTO的典型思路 。
在掌管拼多多后 ， 这套思路和打法也同样被植入了拼多多的日常业务之中 。
一个细节是 ， 拼多多直到这一季财报才扭亏为盈 ， 但从未停止对技术研发的投入 ， 研发费用持续上升 ， 2018年同比增长超过7倍 ， 2019年超过6倍 。 今年第三季度 ， 拼多多研发投入18亿元 ， 同比增长了60% 。
新CEO首战：深入田间地头
据接近拼多多的行业人士观察 ， 在陈磊接棒后 ， 拼多多的最大变化是 ， 战略目标上更加聚焦 。 “一切动作的最终目标 ， 都是为了将拼多多新电商模式彻底落地 ， 找到最合适的应用场景 ， 然后扎根下去” 。
2020年之前 ， 拼多多解决了“找到用户”的问题 ， 但在陈磊接管时 ， 拼多多需要解决的问题变得更复杂：在找到和聚集用户之后 ， 还要找到模式落地的最佳场景以满足用户的深层需求 。
农业 ， 正是陈磊找到的答案 。
从公开报道看 ， 拼多多在2020年不断加大对新农业体系的投资 。 拼多多正在不断进入中国各大农产区 ， 和更多农户建立联系 。
公开报道显示 ， 在2020年9月之前 ， 拼多多官方上线的市县长助农直播已超205场 ， 这也意味着 ， 平均每天就有1场农产品(000061,股吧)的官方直播上线 。
对比更能凸显这组数据的意义 。 在直播电商热战的同时 ， 各大电商平台疯抢的主播是罗永浩、薇娅、李佳琦、辛巴、刘涛等等明星网红主播 ， 各大平台也将珍贵的流量资源纷纷灌入这些带有话题效应的明星人物直播间 。 
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