一位知情人士告诉数智前线，拼多多此前都是在复用别人做好的基础设施，在AI上也是这个逻辑。
文｜安瑞
编｜石兆
上周，拼多多发布2025年第二季度财报，不出所料，依然没有提及AI。甚至在后面的财报会议上，拼多多的管理层也对AI只字未提。反观腾讯，在最新一季财报中16次提及AI，而阿里则已经把AI当成增长的两架马车之一。
在巨头竞逐AI的喧嚣中，拼多多展现出一种近乎离经叛道的沉默。
不过，没有做通用大模型的拼多多，并非没有在AI上的投入。有消息称，拼多多已从百度凤巢等重点团队引入核心人才，以数倍年薪组建电商大模型团队。今年8月，拼多多也在密集招聘机器学习工程师、CUDA/GPU开发工程师、大模型Infra架构工程师、多模态算法工程师等，职责明确指向“电商场景落地”、“商品理解”和“属性识别”等。
这些迹象都表明，拼多多正在构建电商垂直领域AI能力。
然而，这条路径既有挑战也有机遇。一方面，如果AI应用仍围绕低价策略深耕，恐难突破现有用户认知边界；另一方面，拼多多的运营逻辑是“效率至上”，在电商企业纷纷试水AI赋能场景，已逐步探索出有效路径后，拼多多“直接上手”，借助海量消费数据积累，也不失为一条捷径。毕竟，此前它在做电商之初，没有做云，没有自建物流、金融，都是复用别人做好的基础设施，这也算得上一条它自身的路径。
最新财报显示，拼多多营收增速放缓至7%，净利润同比下滑4%，连续两个季度呈现下行趋势。用户增长几近停滞，两年仅净增300万人。在阿里、京东、美团纷纷凭借AI与即时零售实现营收增长的对比下，拼多多在业务上会有怎样的新动作，AI能否为其带来新的增长空间，来抵御住电商行业今年来势汹汹的厮杀？
01
拼多多不爱自建基础设施
尽管拼多多极少公开宣扬自己的“AI电商”战略，但财报数据和市场表现，都透露出它在多个领域的技术布局。
从2024年下半年至2025年上半年，拼多多研发投入持续攀升。其中，2024年第四季度研发支出达37.8亿元，同比增长31.9%；2025年第一季度为35.8亿元，同比增长高达40%。进入2025年，在整体利润承压的背景下，第一季度研发支出达35.8亿元，同比增长40%；第二季度达35.9亿元，同比增长23.5%。这似乎是一种“逆周期”投入的举措。
值得注意的是，尽管研发金额快速增长，但其研发占营收比重，始终控制在3%-4%区间，例如2025年一季度为3.74%，二季度为3.45%，体现了拼多多一贯强调效率与结果导向的技术投入思路。
反观其他互联网大厂，腾讯在2025年Q2的研发投入202亿元，占比超过了10%；而阿里的研发投入157亿元，占总营收的比重为6.3%。无论是绝对值，还是比例，这两家都远高于拼多多。京东因为自营收入比重大，导致研发支出占总营收的比例不高，但京东在该季度的研发投入（53亿元）也是远高于拼多多。
与此同时，拼多多营收增长已显著放缓，2025Q1约10%，2025Q2更低至7%。这意味着在短期内，拼多多的技术研发投入节奏，又远远快于其营收扩张速度，这或许预示着，在外部增长红利逐渐趋缓的背景下，技术创新成为公司寻找新动能、打造增长新杠杆的战略，也贴合其“技术实用主义”与“工程驱动”的公司风格。
从团队组建上，同样能看出这一战略倾向。当阿里、字节、京东等高调招兵买马之时，拼多多却始终保持低调，极少公开披露AI人才布局。
在互联网企业在卷通用大模型时，拼多多选择了一条技术实用主义路线，未参与通用大模型的比拼。作为一家始终扎根于电商业务的平台，其优势在于海量的消费数据、清晰的业务场景。通用大模型投入巨大、周期漫长且商业化路径不确定，与拼多多“强业务导向、快迭代节奏、高人效”的组织原则存在冲突。
其实，不仅仅是在AI或者大模型，拼多多过往也不太喜欢在基础设施上做太多投入，在做电商之初，既没有自建云计算、物流，也没有支付体系。比如，它在云计算上，倚重了字节云、腾讯云和阿里云等，避免了基础设施的重投入。
这一点，从其员工人效和业务布局也能看得出来。拼多多的员工人数只有2万多人，人均创收超过1000万元。反观阿里的员工总数接近20万，京东则在加入外卖大战后，员工总数已经超过90万人。这两家企业都在云计算、物流等基础设施领域投入了大量物力和人力。
一位知情人士告诉数智前线，拼多多此前都是在复用别人做好的基础设施，在AI上也是这个逻辑。如今，AI当下已经成为新型基础设施，拼多多应该在初始阶段，不会在这个方向上进行海量投入。
02
实用至上的拼多多，把AI用在了哪里？
拼多多从未公开承认自研大模型，但从其投入方向、团队构建与业务布局来看，这家电商巨头采用的是“轻量化、垂直场景、实用主义”技术路线，通过围绕电商核心业务场景，以更项目化、工程化的方式进行投入。
这种战略定位可追溯至其创始人黄峥的技术理念。早在2016年，黄峥就曾公开表达对AI技术不确定性的审慎思考；到2018年，他进一步提出“分布式AI”的战略方向，强调技术必须服务于业务本质，这一思想此后成为公司技术发展的底层逻辑。
我们从市场上的公开资料，也看到了拼多多“分布式AI”的一些具体的方向。
首先是传统电商市场搜广推的再升级，用于提升转化率。
以搜广推为例，拼多多在“货找人”层面展现出独特性。其智能推荐系统，不仅分析用户的浏览、搜索和购买行为，更关键的是深度挖掘社交互动数据，如“砍一刀”带来的裂变关系、拼团行为及社群分享，通过动态图神经网络算法，实时更新用户画像，通过社交链与分布式AI的深度融合，实现更高精度的兴趣捕捉与商品匹配。
在商家层面，通过开放API，让中小商家实现自动化运营与智能决策，降低人力与决策成本。如通过实时联动库存、价格与成团状态，系统可自动启动爆款团购、动态调整拼团人数，并在库存紧张时自动切换替代商品，实现团购自动化；支持跨店比价与选品决策，系统实时抓取竞品价格、库存及店铺评分，通过内置算法进行多维排序与过滤，助力智能比价与选品。
其次是营销策略，以提高广告ROI。
如2025年8月，拼多多智能营销升级为全站营销，支持商家设置固定优惠金额，由平台自动匹配流量资源，如首页曝光、推荐加权；系统通过分析头部商品的营销策略，自动为商品分配合适的优惠工具，如立减券、关注券，并在关键页面透出，引导购买决策。
如果上述动作属于传统电商的再升级，那么拼多多最新的业务举措中，也结合了AI。
比如Temu与跨境供应链的建设。拼多多旗下跨境电商Temu，这两年快速覆盖40多个国家和地区，拼多多正在构建跨国跨区域的供应链系统、智能定价系统和物流追踪体系。拼多多在上海与都柏林也设立研发部门PDD Innovation，投入农业与电商技术，支撑全球平台。
像即时零售与本地履约能力建设。拼多多通过“多多买菜”，推进“线上预售和线下提货/配送”模式，目前正测试自营仓储以支持即时配送服务。这对仓配调度、订单合单、库存优化等提出更高算法要求，意味着拼多多需要投入物流末端。同时，平台管理强调通过自动化工具，如“挽单”机制，减少退货率，并减少非必要的售后介入。
在供应链及金融工具支持方面。有研报指出，拼多多在消费金融、供应链金融、支付系统优化方面进行创新，提升商家和商流效率。
农业供应链方面。拼多多发起了“百亿农研计划”，投入AI在农业产能提升、商品流通提效等方面。2024年，拼多多研发支出重点还覆盖了“动态定价算法”与“智能物流系统”，提高运营效率并应对订单波动等问题。
此外，营销与内容生成方面的AI应用，也是目前所有电商企业都在落地应用的场景。拼多多也在支持商家生成产品的营销内容、图片，降本增效。
从以上动向来看，拼多多在AI方面布局虽然低调，但也勾勒出一定的轮廓：一是搜广推，用于提升转化率；二是广告投放策略与竞价引擎，以提高广告ROI；三是多模态生成、图像识别与内容审核，用于提升上架效率与合规；四是全球化业务涉及的供应链系统；五是即时零售仓配调度、库存优化等，六是金融供应链的智能风控、欺诈检测与自动化金融运营等。
03
对比阿里、京东：三种路径，三种未来
阿里巴巴、京东和拼多多在AI战略上呈现出截然不同的路径选择，深刻反映其企业基因、资源禀赋与未来愿景的差异。
早在2023年9月，刚出任阿里CEO的吴泳铭就明确提出“用户为先、AI驱动”的战略。
今年2月吴泳铭宣布，未来3年将投入超过3800亿元用于云计算和AI基础设施建设，总额超过过去十年的总和。目前，阿里云已建成亚洲规模最大的智算集群之一，其AI相关产品收入连续六个季度实现三位数同比增长。
在中间层，阿里以通义大模型为智能引擎，通义千问具备“全尺寸、全模态、多场景”的开源生态，其模型能力在全球权威评测中位列第一梯队。
在应用层，阿里重点打造多入口的AI服务矩阵，推动生态体系智能化转型。ToB方面，钉钉作为企业级AI入口，提供智能会议、智能信息处理、业务流程自动化等能力，飞猪旗下阿里商旅也在发力企业差旅市场；To C方面，夸克升级为新一代智能搜索与应用平台，通义App则面向更广泛的用户提供模型交互服务。此外，AI全面融入淘宝、天猫、菜鸟、高德、饿了么等核心业务，从电商推荐、物流优化到本地生活服务，实现全场景赋能。
阿里以“云+AI”为核心战略，构建了从底层算力基础设施、中间层大模型能力，到上层应用的全栈式AI体系。最近财报发布阿里股价飙升，市场在进一步认可阿里的AI布局投入。
京东的AI路径紧密围绕其供应链与物流业务，呈现出“软硬一体”的特征。在今年7月世界人工智能大会（WAIC）期间，京东宣布将言犀大模型升级为JoyAI体系，并开源企业级智能体框架JoyAgent，同时启动“百亿机器人加速计划”，推动智能体在制造、物流等实体场景中落地。
今年618期间，在京东总部一场交流分享会上，刘强东强调：“我们只围绕供应链展开业务创新，跟供应链无关的事情，我从来不会碰。”
京东的AI能力已深度融入其供应链的各个环节中。比如智能供应链系统融合具身智能、计算机视觉和运筹优化技术，实现仓储自动化分拣、路径动态规划与智能库存管理；智能客服体系依托自然语言处理技术，高效响应大量常规咨询。
更为关键的是，京东依托其闭环自营物流体系，积累了海量真实、连续的实体运营数据，构建起“实体基因+技术能力”的双重壁垒。
拼多多坚持将资源集中于电商核心场景的效率提升，以ROI为导向，其应用深入电商关键环节中。
阿里依托生态与云服务底蕴，赌的是“下一代基础设施”；京东凭借供应链与物流根基，押注“实体运营的极致效率”；拼多多则追求“技术服务于业务增长”，虽然目前其技术投入增速高出了营收增长，是否有新的动向，还有待观察。
三类路径塑造了其AI应用的形态与边界，也将在未来的市场竞争中持续受到检验。
结 语
8月25日，拼多多发布第二季度财报，营收1040亿元，增速同比放缓至7%，除却疫情时的影响，这是拼多多多历史最低同比增速，净利润同比下滑4%。
事实上，从去年二季度开始，拼多多联席CEO陈磊和赵佳臻就多次在财报电话会上，强调利润不可持续性，释放业绩下滑预期。相比之下，京东营收同比增长22.4%，创下近三年来收入增速新高；快手电商GMV增速17.8%；美团营收918.4亿元，同比增加11.7%。
拼多多高增长神话终结的背后，不仅体现出短期业绩压力，更暴露出其长期依赖的“低价驱动”模式正面临严峻考验。
在此之前，拼多多凭借实用主义和工程驱动的AI策略在电商红海中构建的效率壁垒，但其实用主义策略在面临行业竞争维度的转变，开始显露出局限性，其在人工智能时代是否会有新的范式变化，市场还需拭目以待。
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