作者：蔣校長
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之所以摁了這么久才發出來，是因為在等一個恰當的時機。12月初，官方接連三次發聲，強化反壟斷和防止資本無序擴張。壓榨從業者，殺熟用戶，互聯網巨頭們究竟是如何實現壟斷的？早在2018年，大數據殺熟就榮登“社會生活類年度十大流行語”。美團、飛豬、攜程、京東，幾乎在所有的互聯網平臺上，都存在著不同情況的殺熟情況。有的平臺殺的比較猴急粗暴，打開商品界面，新用戶客戶端顯示的售價就是明晃晃的比老客戶低；有的平臺殺的相對狡猾隱蔽，在結算界面上給老客戶的一堆花里胡哨的積分會員優惠，但加在一起一算，售價還是沒有新用戶的價格低。根據一項調查結果顯示，超過85%的消費者在線上消費時，都遇到過被殺熟的情況。國內消費者所深惡痛絕的大數據殺熟，其實也是個舶來品。早在20年前，亞馬遜就發明了“殺熟模式”。2000年，亞馬遜針對同一張DVD碟片實行了兩種價格模式，新用戶看到的價格是22.74美元，但如果用戶有收藏或瀏覽行為，系統就會認定此用戶有購買意向，然后就會“悄悄地”將售價顯示為26.24美元。但這時的亞馬遜后臺算法邏輯還比較稚嫩粗糙，所以亞馬遜的把戲很快就被用戶揪了出來并多次投訴，這事兒在美國引起軒然大波，逼得亞馬遜CEO貝索斯公開道歉，并反復保證亞馬遜今后將做到價格絕對公正透明，輿論才最終平息。栽了大跟頭的亞馬遜痛定思痛，到今天為止，亞馬遜再也沒有被爆出過利用大數據殺熟的類似操作，而是將大數據運用在整個網站的推薦系統上。為什么在美國，大數據殺熟會受到如此嚴厲的痛恨與高壓監管？大殺熟殺熟的本質，是差異化定價策略，通常情況下，賣方在確定交易價格時，會用到三種定價策略。英國經濟學家庇古對這三種定價策略進行了相對細致的闡述，他認為不同的定價策略本質是價格歧視，而價格歧視可以分為三級。三級價格歧視，是群體價格歧視，即在不同的場合下面向不同的消費群體，最終的定價不同。比如同樣一瓶水，大型超市、寫字樓下的便利店，還有機場貨架上的售價都不一樣。二級價格歧視，是數量價格歧視，即購買的數量不同，交易價格也不一樣，買一瓶水的價格，和買一箱水的價格肯定不一樣，也就是我們常說的零售價、批發價。一級價格歧視，就是完全價格歧視，即針對每一個消費者的價格都不一樣。比如在旅游城市里，商品不掛價簽，本地人買一個價，外地人一開口就被當冤大頭往死里宰。一級價格歧視，會對正常的市場秩序和消費行為造成極大的負面影響，所以在任何國家都是被明令禁止的行為。大數據殺熟，就是典型的一級價格歧視，在商業法規相對完善的西方國家，這就是一條高壓紅線。可能讀到這兒，有人會有疑問，不是在說平臺壓榨騎手，怎么又說了這么半天的殺熟和價格歧視呢？再忍一忍，這塊確實有點枯燥，但讀完這里，會對消費行為有一個很全面而專業的認知，也絕對會幫助你更好的理解大數據作惡的本質。在經濟學領域內，解釋這個問題時用到的名詞叫“交易剩余價值”，相對比較復雜晦澀，所以我們用“討價還價”的這個場景來解釋。在進行一次交易時，買方有一個成交價的心里預期上限，賣方有一個成交價的心里預期下限，這兩個預期價格，實際上就是交易價格的兩個極限邊界。而這個心里預期之間的中間差額，實際上就是雙方討價還價博弈的空間。對于買方來說，他需要把成交價正好壓到賣方的心里預期下限。對于賣方來說，他需要把成交價正好壓到買方的心里預期上限。你要買這件衣服，心里預期是600元以內拿下，商家的心里預期是400以上元賣出，標價800，你砍到500，商家還價到700，這一系列的行為，都是雙方在試探對方心里預期價位的底線。最終，以600元的價格成交，那600-400，這200元實際上就是前面所提到的交易剩余價值。但是......在非常多的情況下，我們是沒有一個明確的心里預期價格的。造成我們心里價格不明確的主要原因就是相關信息的缺失。即人們常說的信息不對稱。第一是向懂行的人獲取信息，比如買菜前家里老人會告訴你“誒雞蛋現在就三塊五一斤，別買貴了嗷?！?/section>第二是同類商品之間的比價，老手買菜一般不買菜市場第一家，進去轉一圈挨家都看看，哪家菜好哪家菜貴，心里有數了再回來下手。但這背后需要非常高的時間成本，消費者不能天天為了貨比三家放著別的正經事都不干了。這就意味著，在市場中買方較于賣方天然就處于弱勢地位。就像老話說的“買的不如賣的精”。所以消費者壓根就不可能掌握全部的信息之后再開始消費行為。只要存在著信息不對稱，就意味消費者在價格博弈中處于弱勢，就意味著商家有機會進行殺熟和價格歧視行為。對于賣方來說，他需要把成交價正好壓到買方的心里預期的最高價格上，而大數據平臺，可以利用強大的算法能力，精準地了解每一個消費者的價格承受上限。算法平臺從購買記錄和消費習慣上精準的洞悉了每一個消費者，然后開始不同人不同價，把每一筆交易的報價都壓到消費者心里預期上限，從而實現交易剩余價值的最大化。本質上，這是同一個內在邏輯。都是對上限的絕對逼近，電商平臺追求著讓報價逼近消費者的價格承受能力極限，外賣平臺追求讓配送時長逼近騎手的配送承受能力極限。電商平臺把熟客的價格提高，是因為知道熟客愿意下單。外賣平臺把騎手的時間壓縮，是因為知道騎手可以完成。馬路上，是騎手在違規超速冒著生命危險完成了訂單，系統里，只有冷冰冰的線路、時長、以及是否超時。“嗯，他們都完成了，是不是還有進一步優化（壓榨）的空間？”在平臺眼中，這是效率的持續優化，在平臺對消費者的口中，這是越來越好的點外賣體驗，但在每一個騎手身上，這是一場越來越窒息的災難。我們前面提到了交易剩余價值，現在來看另一個非常類似的概念，勞動剩余價值。對于工人來說，想要在固定工作時間內盡可能的少干活。對于資本來說，想要工人在固定工作時間內盡可能的多干活。一天工作時間八小時內，工人想多幾次休息，資本想讓工人八小時連軸干滿，工人們的實際工作時間和八小時之間的差額，就是工人的勞動剩余價值，即資本有可能從工人身上壓榨出來，但還沒有實現的價值。所以，勞動剩余價值的本質，實際上就是一個工作不飽和問題。對于這個問題，打工人們早就看透啦：上班工作是在給老板賺錢，上班摸魚才是在給自己賺錢。所以，資本需要盡可能的讓工人們的工作飽和起來，避免出現勞動剩余價值。即避免出現白發工資。所以，資本主義一個“偉大的創造”就是發明了流水線。從生產效率角度上來說，流水線嚴密的分工和熟練操作提高了速度，生產力大大增強。而從勞動利用效率來說，資本最大化的提高了對工人的控制與剩余價值的壓榨。你就負責給產品擰三顆螺絲釘，一顆限定6s，20s完成一個產品，你一小時必須完成180個，不完成，就扣錢，看你怎么摸魚。流水線用強制的工序時間，讓工作強度徹底飽和，消滅了磨洋工的現象，也就把剩余價值壓榨為0。但在現實的生產生活中，能像工廠流水線上一樣進行精細拆解和分工的工作實在是少之又少，因為很多工作本身就不是像流水線上的道道工序一樣只是機械的重復。只要無法對完成工作的必須時長進行精確的規定，那么勞動利用效率就無法做到百分之百。外賣騎手，本質上也屬于這一類工作。因為即使是完全相同的配送路線，天氣因素、交通狀況，甚至是在寫字樓下剛剛錯過一班電梯，這都會導致每一單的配送所需時長不同。但平臺就是用強大的算法能力，給所有騎手限定了一個deadline，強令騎手必須排除萬難的達到這個時間要求，從而將勞動利用效率最大化。你今天干了多久工作，偷懶了多久，還能再給你加多少工作量，這些以往只能靠人力做監管記錄事情，現在都可以通過算法平臺記錄。外賣配送，是第一個應用算法技術將勞動者剩余價值壓榨為零的行業。而未來，我們每一個人打工人在算法平臺的銳利鷹眼之下，都會被一絲不掛的徹底洞穿。今天算法對外賣騎手們做的事情，明天很可能就會用在所有打工人身上。手握海量數據，應用超強算法技術的互聯巨頭們，將會成為高速吸取財富的商業顛覆者。在生產環節，廠家可以在流水線上壓榨工人，賺取他們的剩余勞動價值；在銷售環節，一些小商小販可以坐地起價搞價格歧視，盡可能多的把消費者的交易剩余價值賺走。但如今的互聯網巨頭們，已經具備了兩頭壓榨的超能力，一方面可以掌握每一個消費者的信息從而做到精準殺熟；另一方面可以持續優化消滅勞動者的“摸魚時間”。互聯網企業，真正做到了無差別的兩頭壓榨，形成真正的超級壟斷組織，最終賺取超額利潤。3.監管的關鍵，數據資源究竟是企業私有還是公共資源在過去的十年內，全球股市的主要上漲，幾乎都是互聯網巨頭們帶動的。很多在傳統領域內的投資分析師們，此前對互聯網巨獸們的增速都持謹慎悲觀態度。去年年末，阿里回國剛上市的時候，很多港股投資人認為阿里太大太笨重了，股價有可能下調。但到今年同期，阿里的股價漲了差不多一倍。美團5000億的時候，就有人說他太大了，當他10000億的時候，更有人驚慌失措的說：一個送外賣的三方平臺，簡直是人類歷史上最大的估值泡沫。美國的科技巨頭們更瘋狂。喬布斯在2011年離開的時候，蘋果市值剛果3000億，到現在已經到2萬億了。更可怕的是，蘋果從1萬億到2萬億只用了不到兩年的時間。亞馬遜有機會超過他，2020年的前10個月，亞馬遜的市值翻了差不多一倍。節節高漲的美股，其實70%的漲幅都是這些微軟、谷歌、臉書這些巨頭們撐起來的。反壟斷法是條高壓紅線，導致美國的互聯網生態難出超級巨頭，大家不敢往縱向做交叉整合，只能在自己擅長的領域內做技術深耕，再伺機在技術邊界上做打通。所以，美國互聯網企業的底層技術發展非常快，人工智能、虛擬現實、無人駕駛、大數據、云計算、物聯網，基本上除了5G確實落后于中國之外，美國的互聯網前沿技術積累是非常雄厚的。相比之下，中國的互聯網巨頭們的技術儲備相對匱乏，基本就是三個：字節的算法、阿里的云、百度的人工智能。我們更傾向于終端的擴張，更傾向于在消費終端滿足市場的需求，甚至是教育市場形成痛點需求。零售、醫療、消費金融、資訊分享、旅游娛樂、團購服務、物流配送等等，實際上我們的互聯網企業最看重的，仍然是個人消費者的需求變現。所以橫向多領域的并購，也就成了國內互聯網巨頭們的必然選擇，國內互聯網業內有一個笑話：“為了把我們做大做強做成獨角獸?！?/section>“為了被阿里騰訊收購?！?/section>中國的互聯網生態下，幾乎所有叫得上名的互聯網企業背后，都有阿里和騰訊兩個巨人的身影。（最“干凈”的是字節，5輪融資只有阿里系的云鋒基的身影）。還有野心勃勃的美團，懶人的所有線上需求，美團全都收入囊中，海量的用戶帶來海量的數據資源，然后再用這些海量的數據資源對用戶進行精準的殺熟和榨干剩余價值。“如果你天天用美團，它紅包就很摳門，但你只要過一段時間不用，他就有大紅包給你”道高一尺魔高一丈，我們以為自己薅到了平臺的羊毛，但實際上都不過是平臺眼中的待割韭菜而已。不斷擴張的橫向邊界，越滾越大的流量資源，再加上巨頭們在算法技術上的持續發力，這些互聯網巨頭們的擴張速度，將會越來越快。全社會熱議的兩大高薪職業——金融與程序員，前者離鑄幣權更近，后者離數據資源更近。而那些海量的數據，那些涵蓋個人方方面面信息的數據，則是一種稀缺而強大的權利。巨頭企業無差別在生產經營活動中使用大數據并應用算法，這本身就是一種強勢壟斷。而巨頭們的策略是：把掌握算法技術的精英們，和資本更高效的強綁定，以高昂的股權變現去穩住那些有能力駕馭住數據的打工人們。“讓一起壟斷成為每一個打工人都能實現的小夢想”，全世界的企業中，最慷慨給出期權和股權兌現的人，只有互聯網公司的老板。螞蟻金服在上市之前，總估值高達2.1萬億，其中員工激勵高達1377億元，1.6萬名員工人均827萬元。科技的躍進，造就了一群人的狂歡，讓離大數據權利更近的人，也離財富更近。而在任何商業領域中，從人類政治經濟生活發展的歷史上看，任由私人資本進行無差別的強力壟斷，這對每一個人來說都絕非好事。當然，科技的力量從來都不應該被簡單粗暴的冠之以“惡論”。真正有惡的或許是資本，而要防止資本無序擴張和野蠻生長，必須要將資本的核心競爭力死死捏在國家政府手里。我們真正應該去思考的是：數據資源，究竟是應該為科技巨頭們所有，還是應該成為國有資產或公共資源。[3] 互聯網怪盜團：互聯網行業的歷史性時刻：一個時代的結束
