一 在《聊一波》谈到两亿多灵活就业者时，主持人问：“这个群体有什么社会保障？”张丹丹答：“从劳动经济学角度看，灵活性本身就是一种福利。”随后她拿正规就业作比较：朝九晚五的人获得五险一金，同时失去一部分时间自由；灵活就业者获得更大的时间自主和自我管理权，相应的社会保障则更弱。 这里有个节目官方账号的完整文字版，有兴趣可以去看看（https://www.toutiao.com/article/7670105647343075894/） 涉及这段的短视频切片传播以后，出现了一个让大众情绪产生剧烈波动的版本：北大教授告诉外卖骑手、网约车司机，你们虽然没有稳定工作和完整社保，但你们有“自由”，这本身就是一种福利。 因为是切片简化版本，所以很容易就想到这一层，张丹丹有没有被断章取义？ 如果把她过去的研究和这期节目完整看完，答案是：有的，xdzm们，有的。 当你看过完整节目，就应该知道，她反复强调零工群体高度异质。比如制造业零工、外卖骑手、网约车司机这些群体，年龄、经历和经济状况差异很大。其中确实有人主动选择零工，但也有人是被动进入零工市场。如果去看她过去的研究——我曾经也比较关注过外卖骑手社保问题，所以看过她的研究——就更不存在“既然自由，就不需要保障”。正相反的是，她的长期议题是这样的：标准五险一金建立在稳定劳动关系之上，而零工劳动高度流动，需要设计一种既保留灵活性、又能提供基本保障的新制度。她给过几个建议，比如厘清平台责任、改善社保接续、对低收入零工提供补贴，等等。 所以，她的长期核心观点被概括成“外卖员没有社保也是一种福利”，确实算一种断章取义。 但分析到这一步是不够的，而且你也很容易提出这样的问题：难道我看一个视频对谈节目之前，需要把嘉宾的过往研究都去看一遍？这未免要求太高。 二 第一种显而易见，切片当全部，属于受者侧的断章取义，没啥好多聊的。 第二种就很有意思，即张丹丹对张丹丹的传者侧的断章取义。 我自己因为一些经历，其实是有体会的。比如去个节目做嘉宾，去个论坛做panel，就我关心很久的话题进行讨论。我事后看回放或文字记录，都意识到我在对我自己进行断章取义：一个复杂的推演过程（我平时的文章）会被我简化（我在即兴发言的时候），一个专业的术语概念，我会不加解释。一个写出来其实会力求严谨的论证，我会说得略满。 张丹丹并不是一个什么伪砖家，她可能真没送过外卖，但不代表她没有调查。她知道零工就业内部存在巨大的分化，也知道收入、户籍、社会保障、劳动关系认定、工作自由之间存在极为复杂的交叉关系。根据我读过她的研究，必须说一句，她比很多嘴巴上喊“要关心骑手”的人（我称之为虚伪中产）强得多。她是真正意义上代入骑手去考察这个问题的，绝不是一句骑手也要上社保那么简单的。你问过骑手怎么想的么？ 可是到了大众节目，她自己先完成了第一次“断章取义”。 张丹丹有一整套对零工就业的观察——>到了访谈节目里变成几十分钟的对谈——>到了短视频平台，又变成几十秒——>最后在社交网络、短视频标题和评论区里，甚至只剩下八个字：“灵活本身就是一种福利”这句刺耳论断。 一整套复杂研究，就被解读成一个非常容易理解但属实有点简单粗暴的交换关系：正规就业获得保障、牺牲自由；灵活就业获得自由、牺牲保障。 所以张丹丹在这场风波中的位置很特殊：她既是断章取义的受害者，也是自己观点的第一位剪辑者。 完整研究先被本人简化，简化后的表达再被短视频二次切片，切片之后再被社交网络只字片语。这场舆论风暴，是三次压缩共同制造出来的。 三 她自我简化中最危险的一个地方，就是“福利”这个词。 在劳动经济学里，这是一个很正常的术语。评价一份工作的价值，本来就不能只看工资。工作时间是否自由、通勤远近、工作环境、稳定性、自主程度，都是非工资性的工作属性。一个人愿意用更低的工资换取更自由的时间，也完全符合经济学逻辑。 但张丹丹在节目里跨出了危险的一步，她把正规就业和灵活就业描述成了一种相当工整的交换：正规就业：保障多，自由少。灵活就业：自由多，保障少。——这一点，很难讲是冤枉她。 接下来就很容易让人产生她在暗示我们：社会保障不足，是获得灵活性的自然代价。——这一点，可以说成是大众的跳跃，但这种跳跃未尝不是没有道理。 事实上，张丹丹自己的政策研究恰恰在寻找这种“既灵活又有保障”的制度，但在节目中，她把这两个可以独立的变量，说成了一对交换关系，甚至是近乎天然的。 所以，我并不认为简单用“断章取义”就可以替她解围。 四 事情到这里本来还是一个内容文本议题：她到底说了什么，她的逻辑哪里成立，哪里存在过度简化。 如果仅就内容进行讨论，其实是一个“阶层政治”范畴的题目。零工阶层该怎样提供福利。这是标准的现代社会议题。 我今年有一个思维上的切换，从过去的喜欢用左中右这种阶层政治作为框架去理解社会现象，现在正在转向用“身份政治”去理解这个后现代社会。这个变化是从预制菜争议开始的。因为我越来越意识到，阶层政治这件衣服，在当下，已经不是打两个补丁就能合身的事了。 张丹丹这起争议，我读到了很强的“身份政治”的味儿。 一套劳动经济学论证无法被压缩进十五秒的短视频中，也无法在社交网络的只言片语中全部呈现，但“北大教授对外卖骑手说灵活是一种福利”却可以。 完整研究中有数据、样本、分类、制度设计。但基于身份的传播里不需要这些。它只需要保留三件事：张丹丹是谁；她在谈谁；她说了哪句最有身份冲突感的话。 北大教授、高学历精英、稳定职业、社会保障相对完整 vs 骑手、司机、零工、收入波动、职业不稳定。 当我们再把“灵活是一种福利”放进这个身份构图以后，可以看到意义产生了巨变。 原来的问题是：灵活性是不是一种具有经济价值的工作属性？——某个特定阶层的利益问题。 现在则变成：一个自己拥有稳定保障的北大教授，凭什么告诉没有稳定保障的人，他们得到的自由也是一种福利？——某个特定身份的资格问题。 你要证明灵活就业者中究竟多少人主动、多少人被迫，要讲调查方法、样本、比例和定义；但要让观众在十秒钟内辨认“精英”和“底层”，一张脸、一个头衔、一句话就够了。 所以这个短视频和社交网络时代的断章取义，并不只是把一句话从上下文中剪出来。 更深的一层是：随着上下文被删除，公众越来越只能依靠说话人的身份理解这句话。 而身份一旦完成编码，后文甚至变得不那么重要。你再告诉一个已经愤怒的人，张丹丹其实做过三万多人的调查、其实主张加强零工社保，ta完全可以嗤之以鼻：“那又怎样？她自己有五险一金，当然站着说话不腰疼。” 五 严格来说，这其实都不是典型的身份政治，而更像是阶级问题被身份化了。 灵活就业原本是一个非常传统的劳动与分配问题：工资多少，劳动时间多长，平台抽成多少，谁承担工伤风险，谁缴纳社保，劳动者有没有议价能力。 如果放在现代社会阶层政治语言里，讨论的核心应该是利益和制度。 但到了这场具有浓厚后现代色彩的争议里，越来越多的表达变成了：精英不懂底层生活；有稳定工作的人没资格谈零工的自由；北大教授凭什么定义骑手的“福利”。 于是“应该怎样分配”逐渐变成了“谁有资格替谁说话”。 这是从再分配向身份确认的转移：劳动者不仅要求获得更多资源，也要求自己的生活经验得到承认，而不是被处在另一种社会位置上的人重新定义。 这并非毫无道理。专家当然可能因为自己的生活位置产生盲区，一个拥有稳定职业的人，也确实更容易高估“灵活”的价值、低估“不稳定”的成本。张丹丹这次也确实自我简化了。 “你送过外卖吗？”可以提醒研究者不要傲慢，却不能成为反驳研究的论据。否则顺着同样的逻辑，只有穷人才能研究贫困，只有农民才能研究农村，只有犯罪者才能研究犯罪。整个社会科学，轰然倒塌。 身份决定一个人从哪里观察，却不能直接决定一句话是真是假。一个北大教授可以凭借错误的数据得出错误结论，一个骑手也可以把个人经验错误地推广到几千万劳动者。 所以最后还是得回到那些最不适合短视频和社交网络的问题：多少人主动选择零工，多少人是被迫进入；灵活性对不同人价值多大；社会保障不足究竟是不是灵活的必要代价；平台、政府和劳动者应该分别承担什么责任。 六 她先断了自己的章，短视频又断了她的章，社交网络继续断了她的章。 当章与章之间的上下文全部消失以后，最后留下来的，恰好只剩了“身份”这个义。
说起来，悟空这个名字，做品牌名是真不大吉利啊——字节的悟空消失了，阿里的悟空，大概也快消失了。 一 阿里刚发了新财报，可以盘一下账，尤其是和腾讯这个友商对比一下。 不列具体数字了，结论是很清楚的：利润在大幅下降，同时，云与AI算力业务也在高速增长，已经展示出了第二增长曲线的样貌。 现金流这块显示，也是个巨烧钱的主。当然，AI时代，巨头们这样烧钱是常态，不烧钱才是变态。 所以，可以有这样的判断：传统业务增长乏力，利润和现金流承压。不过，但利润下降并非是因为电商崩坏，而是阿里正在用互联网时代积累的利润、现金储备和融资能力，为自己购买上AI这条船的船票。 二 讲阿里，电商是绕不过去的。这个基本盘还能供血，是最主要的利润来源。 电商收入同比有4%的增长。不过不能立刻断言，淘天恢复了增长。 阿里中国电商收入1109亿元，同比下降8%。其中，客户管理收入（主要由广告、佣金和软件服务费构成）为825亿元，账面下降7%；剔除新增商家扶持计划造成的收入冲减后，可比口径仅增长1%。另外，阿里还主动收缩部分直营业务，使直营、物流及其他收入下降10%。淘天的核心平台变现没有崩塌，但确实已接近零增长，交易活动也有所转弱。 即时零售给阿里电商有一定支撑作用。淘宝闪购、盒马和即时配送相关业务本季收入533亿元，同比增长45%。但即时零售仍处在市场争夺期，核心KPI是提高规模、改善履约效率和争夺用户入口，与淘天并不在同一个阶段。 整个财报所展示出来的结构是：提供利润的是传统电商；维持消费入口和用户活跃度的是即时零售；负责承担未来增长预期的则是云和AI。 阿里在AI时代能下注多久，电商（含即时零售）是重要变量之一，但阿里的上限在哪里，它不是重要变量。 三 阿里AI战略中目前最接近完成商业验证的，是阿里云。 数据表明，企业AI需求已经开始转化为阿里已确认的真实收入（不是ARR这种），而且不只是收入增长，云业务利润率也在提高——这已得到一定程度上的验证。 另一项收入来自百炼MaaS平台（模型即服务）：企业不必自行购买服务器和部署模型，而是按token数量或者调用次数付费。根据8月的收入数字，百炼模型及应用服务的年化经常性收入已经超过160亿元，管理层维持年底超过300亿元的目标——这不是已确认的数字，只是按照8月的数字推断的全年收入，也就是这两年特别火的ARR，反正我看到很多媒体搞不清。 电话会上，管理层这样表示，百炼收入目前仍以阿里自研模型为主，但第三方开源模型贡献的收入“也不小”。企业经常会在同一个AI应用中使用多种模型，百炼托管第三方开源模型与托管阿里自研模型的毛利率也大体相近。 总体而言，卖铲子业务是阿里AI战略中确定性最高的一环。 四 阿里曾在25年宣布，未来三年投入3800亿元建设云和AI基础设施。截至26年6月底，累计投入已经达到约1900亿元。本季度资本开支676.8亿元，同比增长75%，主要用于数据中心、GPU和CPU服务器、网络设备及其他AI基础设施。 管理层这样提醒，不能把单季677亿元简单乘以四，因为大型设备交付并不均匀。但即使不进行机械年化，阿里也已经进入一个明显的重资产周期。 淘天是比较经典的互联网平台生意：平台建成之后，增加一个用户或者一笔交易的额外成本相对有限。AI云则更接近基础设施路数：必须先买芯片、建设机房、配置电力和网络，才能获得未来可以出租的算力。 这意味着阿里的财务结构和美国不少巨头一样，正在发生变化。它不再只是一家依靠平台流量和广告抽成赚钱的轻资产互联网公司，而是越来越像一家提前建设产能、再靠较高使用率收回投资的基础设施运营商，也就是重资产模式。 阿里试图通过全栈能力改善这笔生意的经济性。芯片——扩大真武AI芯片的商业部署，减少对外购的依赖；模型——不断迭代千问，提高算力定价能力：云平台——提供训练、推理、数据库和Agent开发工具，负责把算力卖给客户。 阿里管理层对未来的判断，在我看来，颇为激进。他们认为按照目前AI产品的平均毛利率，相关服务器大约可以在三年内回本。如果再考虑随着毛利率提高和自研芯片使用比例上升，回本周期有望缩短至两年半。 五 卖铲子之外，阿里还想亲自下矿：推出千问App、千问办公等，占领2c和2b的工作入口。 这部分业务远没有阿里云那么成熟。云收入高速增长，不等于千问应用已经成功。 本季度，“AI实验室与应用”分部收入33.4亿元，同比增长16%，调整后EBITA却亏损138.6亿元。也就是说，这个分部一个季度的亏损超过其收入的四倍。亏损主要来自大模型能力建设、千问App的推理成本及此前的市场推广。 环比上，亏损有所收窄，但主因之一是千问App减少了营销支出。烧钱速度受到控制，但显然不能证明应用已经建立了成熟的收费模式。 我们已经得知，其他企业愿意向阿里购买算力、模型调用和云服务；但我们并不知道，消费者和企业是否愿意为千问App、千问办公持续付费，以及这些收入能否覆盖推理、研发和获客成本。 对阿里云而言，千问是吸引开发者、促进token消耗、提高算力定价权的一种工具；对千问App和千问办公而言，它则是产品能力和品牌承诺的核心。模型越强，越能同时带动云服务和应用；但训练顶级模型的成本也非常高，而且模型创造的价值未必最终留在应用层，完全可能主要由云业务获取。 千问若能驻守顶流LLM位置，阿里的模型、云和应用可以共同受益。如果不能，云业务仍可承接第三方模型，但千问App和千问办公的品牌将直接受损。 这是阿里和腾讯不大一样的地方：他们的品牌策略完全不同。 六 腾讯并没有表示要放弃追求更强的自研模型。但腾讯至少到目前为止，更强调AI对既有业务的改造：提高广告推荐效率，改善游戏生产，强化微信生态，并通过WorkBuddy、CodeBuddy等产品进入办公和编程场景。也就是我前文所说的，腾讯的关注点是“连接”。 腾讯的品牌五花八门，模型叫混元，bot叫元宝，微信里叫小微，然后还有这个buddy那个buddy。 阿里则正在采用更集中的品牌结构：千问既是基础模型，也是面向消费者的应用品牌，又进一步延伸到千问办公。悟空、QoderWork等产品被整合进千问体系，品牌捆绑得很紧（各位不妨去观察一下字节，它的做法和at又不一样）。 如果千问模型顶流，“千问”就同时代表模型能力、消费者入口和企业服务；如果千问拉胯，模型评价也会污染应用品牌。即使千问办公在技术上能够接入其他模型，用户依然会把它与千问模型的能力联系起来。 a家试图控制芯片、云、模型和应用的完整链条，并把模型品牌置于集团AI战略中心；t家继续研发自有模型，但更强调应用、生态和第三方模型之间的灵活组合。 七 品牌只是对外的一种象征，重点还是要看各自下注的侧重点差异。 前文说，阿里的财务结构在发生变化，与美国巨头类似，开始变重。腾讯其实也在变重，只是程度和逻辑与阿里不同。 阿里和腾讯都因AI进入资本密集期，但阿里的重资产化更接近商业模式转型，腾讯目前更接近为原有平台和新应用集中购置AI基础设施。 阿里购买算力，首先是为了生产一种可以直接销售的商品——云计算。只要云计算成为阿里的主要增长引擎，较高资本开支就不会只是暂时现象，而会进入长期财务结构。 但腾讯购买算力的目的很多元：训练模型、支撑AI产品的推理、改善广告推荐、提高游戏开发效率、满足腾讯云外部客户需求，等等。 而且，腾讯的重资产化到目前为止，依然有可逆性。在电话会上，腾讯管理层表示，如果自研模型和AI应用的回报不理想，腾讯可以把算力出租给第三方，通过云服务收回投资。他们把这称为AI投资的“下行保护”。 这段表述反过来也说明：腾讯并没有把成为算力出租商当作最高优先级。出租算力是保底方案，利用AI提高微信、广告、游戏和企业产品的价值，才是首选方案。 阿里则不同。对阿里云而言，出租算力、模型调用和云服务不是保底，而是主营业务。 所以阿里的重资产化更“结构性”，腾讯目前更“阶段性”。当然也需要承认，阶段性并不等于很快结束。如果训练和推理需求持续扩大，腾讯同样会长期持有大量服务器和数据中心资产。 这个意义上而言，两家公司都在变重，但到目前为止，t家是为了强化平台而建设算力，而a家则是准备把算力本身做成更大的生意——前者偏防守，后者偏进攻。
激进的背后，上限也更高：一旦全栈闭环建立，它不仅能利用AI改善原有业务，还可能创造一个体量足够大的新利润中心。
八 与大洋彼岸几个巨头比，阿里没有特别清晰的对标对象， 产业结构，有点偏谷歌。淘天对应的是能够持续产生利润的成熟互平台，类似谷歌的搜索与广告；阿里云对应Google Cloud；真武芯片对应TPU；千问模型对应Gemini；千问App和千问办公则分别接近Gemini App及其企业办公体系。 两家公司追求的都是纵向一体化：自己设计芯片，自己建设云，自己训练模型，再开发面向消费者和企业的应用。这样做的目的不是确保每一层都单独赚取最高利润，而是防止企业在AI时代最重要的任何一层受制于人。 模型开权重有点像脸书，但只是像而已，千问通过开放模型权重吸引全球开发者，扩大衍生模型和应用生态。但Meta开放Llama的主要目标是削弱闭源模型的控制力，并强化自身社交与广告生态（这一步腾讯和它有点像）。 阿里在用Meta式的开放生态，服务谷歌式的全栈云计算体系。 当然，还略带点亚马逊的味道：成熟电商业务提供现金和客户场景，云计算则承担集团未来的利润扩张。 从at这两家中国最大的上市巨头的AI路径来看，确实已经很难用“C2C”（copy to China）去理解中国互联网巨头走进AI时代了。
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