上周，拼多多發布2025年第二季度財報，不出所料，依然沒有提及AI。甚至在后面的財報會議上，拼多多的管理層也對AI只字未提。反觀騰訊，在最新一季財報中16次提及AI，而阿里則已經把AI當成增長的兩架馬車之一。

在巨頭競逐AI的喧囂中，拼多多展現出一種近乎離經叛道的沉默。

不過，沒有做通用大模型的拼多多，并非沒有在AI上的投入。有消息稱，拼多多已從百度鳳巢等重點團隊引入核心人才，以數倍年薪組建電商大模型團隊。今年8月，拼多多也在密集招聘機器學習工程師、CUDA/GPU開發工程師、大模型Infra架構工程師、多模態算法工程師等，職責明確指向“電商場景落地”、“商品理解”和“屬性識別”等。

這些跡象都表明，拼多多正在構建電商垂直領域AI能力。

然而，這條路徑既有挑戰也有機遇。一方面，如果AI應用仍圍繞低價策略深耕，恐難突破現有用戶認知邊界；另一方面，拼多多的運營邏輯是“效率至上”，在電商企業紛紛試水AI賦能場景，已逐步探索出有效路徑后，拼多多“直接上手”，借助海量消費數據積累，也不失為一條捷徑。畢竟，此前它在做電商之初，沒有做云，沒有自建物流、金融，都是復用別人做好的基礎設施，這也算得上一條它自身的路徑。

最新財報顯示，拼多多營收增速放緩至7%，凈利潤同比下滑4%，連續兩個季度呈現下行趨勢。用戶增長幾近停滯，兩年僅凈增300萬人。在阿里、京東、美團紛紛憑借AI與即時零售實現營收增長的對比下，拼多多在業務上會有怎樣的新動作，AI能否為其帶來新的增長空間，來抵御住電商行業今年來勢洶洶的廝殺？

01

拼多多不愛自建基礎設施

盡管拼多多極少公開宣揚自己的“AI電商”戰略，但財報數據和市場表現，都透露出它在多個領域的技術布局。

從2024年下半年至2025年上半年，拼多多研發投入持續攀升。其中，2024年第四季度研發支出達37.8億元，同比增長31.9%；2025年第一季度為35.8億元，同比增長高達40%。進入2025年，在整體利潤承壓的背景下，第一季度研發支出達35.8億元，同比增長40%；第二季度達35.9億元，同比增長23.5%。這似乎是一種“逆周期”投入的舉措。

值得注意的是，盡管研發金額快速增長，但其研發占營收比重，始終控制在3%-4%區間，例如2025年一季度為3.74%，二季度為3.45%，體現了拼多多一貫強調效率與結果導向的技術投入思路。

反觀其他互聯網大廠，騰訊在2025年Q2的研發投入202億元，占比超過了10%；而阿里的研發投入157億元，占總營收的比重為6.3%。無論是絕對值，還是比例，這兩家都遠高于拼多多。京東因為自營收入比重大，導致研發支出占總營收的比例不高，但京東在該季度的研發投入（53億元）也是遠高于拼多多。

與此同時，拼多多營收增長已顯著放緩，2025Q1約10%，2025Q2更低至7%。這意味著在短期內，拼多多的技術研發投入節奏，又遠遠快于其營收擴張速度，這或許預示著，在外部增長紅利逐漸趨緩的背景下，技術創新成為公司尋找新動能、打造增長新杠桿的戰略，也貼合其“技術實用主義”與“工程驅動”的公司風格。

從團隊組建上，同樣能看出這一戰略傾向。當阿里、字節、京東等高調招兵買馬之時，拼多多卻始終保持低調，極少公開披露AI人才布局。

在互聯網企業在卷通用大模型時，拼多多選擇了一條技術實用主義路線，未參與通用大模型的比拼。作為一家始終扎根于電商業務的平臺，其優勢在于海量的消費數據、清晰的業務場景。通用大模型投入巨大、周期漫長且商業化路徑不確定，與拼多多“強業務導向、快迭代節奏、高人效”的組織原則存在沖突。

其實，不僅僅是在AI或者大模型，拼多多過往也不太喜歡在基礎設施上做太多投入，在做電商之初，既沒有自建云計算、物流，也沒有支付體系。比如，它在云計算上，倚重了字節云、騰訊云和阿里云等，避免了基礎設施的重投入。

這一點，從其員工人效和業務布局也能看得出來。拼多多的員工人數只有2萬多人，人均創收超過1000萬元。反觀阿里的員工總數接近20萬，京東則在加入外賣大戰后，員工總數已經超過90萬人。這兩家企業都在云計算、物流等基礎設施領域投入了大量物力和人力。

一位知情人士告訴數智前線，拼多多此前都是在復用別人做好的基礎設施，在AI上也是這個邏輯。如今，AI當下已經成為新型基礎設施，拼多多應該在初始階段，不會在這個方向上進行海量投入。

02

實用至上的拼多多，把AI用在了哪里？

拼多多從未公開承認自研大模型，但從其投入方向、團隊構建與業務布局來看，這家電商巨頭采用的是“輕量化、垂直場景、實用主義”技術路線，通過圍繞電商核心業務場景，以更項目化、工程化的方式進行投入。

這種戰略定位可追溯至其創始人黃崢的技術理念。早在2016年，黃崢就曾公開表達對AI技術不確定性的審慎思考；到2018年，他進一步提出“分布式AI”的戰略方向，強調技術必須服務于業務本質，這一思想此后成為公司技術發展的底層邏輯。

我們從市場上的公開資料，也看到了拼多多“分布式AI”的一些具體的方向。

首先是傳統電商市場搜廣推的再升級，用于提升轉化率。

以搜廣推為例，拼多多在“貨找人”層面展現出獨特性。其智能推薦系統，不僅分析用戶的瀏覽、搜索和購買行為，更關鍵的是深度挖掘社交互動數據，如“砍一刀”帶來的裂變關系、拼團行為及社群分享，通過動態圖神經網絡算法，實時更新用戶畫像，通過社交鏈與分布式AI的深度融合，實現更高精度的興趣捕捉與商品匹配。

在商家層面，通過開放API，讓中小商家實現自動化運營與智能決策，降低人力與決策成本。如通過實時聯動庫存、價格與成團狀態，系統可自動啟動爆款團購、動態調整拼團人數，并在庫存緊張時自動切換替代商品，實現團購自動化；支持跨店比價與選品決策，系統實時抓取競品價格、庫存及店鋪評分，通過內置算法進行多維排序與過濾，助力智能比價與選品。

其次是營銷策略，以提高廣告ROI。

如2025年8月，拼多多智能營銷升級為全站營銷，支持商家設置固定優惠金額，由平臺自動匹配流量資源，如首頁曝光、推薦加權；系統通過分析頭部商品的營銷策略，自動為商品分配合適的優惠工具，如立減券、關注券，并在關鍵頁面透出，引導購買決策。

如果上述動作屬于傳統電商的再升級，那么拼多多最新的業務舉措中，也結合了AI。

比如Temu與跨境供應鏈的建設。拼多多旗下跨境電商Temu，這兩年快速覆蓋40多個國家和地區，拼多多正在構建跨國跨區域的供應鏈系統、智能定價系統和物流追蹤體系。拼多多在上海與都柏林也設立研發部門PDD?Innovation，投入農業與電商技術，支撐全球平臺。

像即時零售與本地履約能力建設。拼多多通過“多多買菜”，推進“線上預售和線下提貨/配送”模式，目前正測試自營倉儲以支持即時配送服務。這對倉配調度、訂單合單、庫存優化等提出更高算法要求，意味著拼多多需要投入物流末端。同時，平臺管理強調通過自動化工具，如“挽單”機制，減少退貨率，并減少非必要的售后介入。

在供應鏈及金融工具支持方面。有研報指出，拼多多在消費金融、供應鏈金融、支付系統優化方面進行創新，提升商家和商流效率。

農業供應鏈方面。拼多多發起了“百億農研計劃”，投入AI在農業產能提升、商品流通提效等方面。2024年，拼多多研發支出重點還覆蓋了“動態定價算法”與“智能物流系統”，提高運營效率并應對訂單波動等問題。

此外，營銷與內容生成方面的AI應用，也是目前所有電商企業都在落地應用的場景。拼多多也在支持商家生成產品的營銷內容、圖片，降本增效。

從以上動向來看，拼多多在AI方面布局雖然低調，但也勾勒出一定的輪廓：一是搜廣推，用于提升轉化率；二是廣告投放策略與競價引擎，以提高廣告ROI；三是多模態生成、圖像識別與內容審核，用于提升上架效率與合規；四是全球化業務涉及的供應鏈系統；五是即時零售倉配調度、庫存優化等，六是金融供應鏈的智能風控、欺詐檢測與自動化金融運營等。

03

對比阿里、京東：三種路徑，三種未來

阿里巴巴、京東和拼多多在AI戰略上呈現出截然不同的路徑選擇，深刻反映其企業基因、資源稟賦與未來愿景的差異。

早在2023年9月，剛出任阿里CEO的吳泳銘就明確提出“用戶為先、AI驅動”的戰略。

今年2月吳泳銘宣布，未來3年將投入超過3800億元用于云計算和AI基礎設施建設，總額超過過去十年的總和。目前，阿里云已建成亞洲規模最大的智算集群之一，其AI相關產品收入連續六個季度實現三位數同比增長。

在中間層，阿里以通義大模型為智能引擎，通義千問具備“全尺寸、全模態、多場景”的開源生態，其模型能力在全球權威評測中位列第一梯隊。

在應用層，阿里重點打造多入口的AI服務矩陣，推動生態體系智能化轉型。ToB方面，釘釘作為企業級AI入口，提供智能會議、智能信息處理、業務流程自動化等能力，飛豬旗下阿里商旅也在發力企業差旅市場；To C方面，夸克升級為新一代智能搜索與應用平臺，通義App則面向更廣泛的用戶提供模型交互服務。此外，AI全面融入淘寶、天貓、菜鳥、高德、餓了么等核心業務，從電商推薦、物流優化到本地生活服務，實現全場景賦能。

阿里以“云+AI”為核心戰略，構建了從底層算力基礎設施、中間層大模型能力，到上層應用的全棧式AI體系。最近財報發布阿里股價飆升，市場在進一步認可阿里的AI布局投入。

京東的AI路徑緊密圍繞其供應鏈與物流業務，呈現出“軟硬一體”的特征。在今年7月世界人工智能大會（WAIC）期間，京東宣布將言犀大模型升級為JoyAI體系，并開源企業級智能體框架JoyAgent，同時啟動“百億機器人加速計劃”，推動智能體在制造、物流等實體場景中落地。

今年618期間，在京東總部一場交流分享會上，劉強東強調：“我們只圍繞供應鏈展開業務創新，跟供應鏈無關的事情，我從來不會碰。”

京東的AI能力已深度融入其供應鏈的各個環節中。比如智能供應鏈系統融合具身智能、計算機視覺和運籌優化技術，實現倉儲自動化分揀、路徑動態規劃與智能庫存管理；智能客服體系依托自然語言處理技術，高效響應大量常規咨詢。

更為關鍵的是，京東依托其閉環自營物流體系，積累了海量真實、連續的實體運營數據，構建起“實體基因+技術能力”的雙重壁壘。

拼多多堅持將資源集中于電商核心場景的效率提升，以ROI為導向，其應用深入電商關鍵環節中。

阿里依托生態與云服務底蘊，賭的是“下一代基礎設施”；京東憑借供應鏈與物流根基，押注“實體運營的極致效率”；拼多多則追求“技術服務于業務增長”，雖然目前其技術投入增速高出了營收增長，是否有新的動向，還有待觀察。

三類路徑塑造了其AI應用的形態與邊界，也將在未來的市場競爭中持續受到檢驗。

結 語

8月25日，拼多多發布第二季度財報，營收1040億元，增速同比放緩至7%，除卻疫情時的影響，這是拼多多多歷史最低同比增速，凈利潤同比下滑4%。

事實上，從去年二季度開始，拼多多聯席CEO陳磊和趙佳臻就多次在財報電話會上，強調利潤不可持續性，釋放業績下滑預期。相比之下，京東營收同比增長22.4%，創下近三年來收入增速新高；快手電商GMV增速17.8%；美團營收918.4億元，同比增加11.7%。

拼多多高增長神話終結的背后，不僅體現出短期業績壓力，更暴露出其長期依賴的“低價驅動”模式正面臨嚴峻考驗。

在此之前，拼多多憑借實用主義和工程驅動的AI策略在電商紅海中構建的效率壁壘，但其實用主義策略在面臨行業競爭維度的轉變，開始顯露出局限性，其在人工智能時代是否會有新的范式變化，市場還需拭目以待。