我想無論是業內人士還是普通用戶，都會思考為什么是他們成為最大的公司？

2017年秋天，隨著騰訊和阿里巴巴兩家中國公司市值的不斷上漲，全球市值頭部公司剛好是七大科技巨頭（下圖前7個公司），我想無論是業內人士還是普通用戶，都會思考為什么是他們成為最大的公司？這是一個階段的拐點還是一個新“壟斷”時代的起點？以及未來，螞蟻還能不能扳倒大象？

筆者近來也一直在思考這些問題，今天把一些看法寫下來作為交流的材料，也當做在未來回望時候的一個錨點。本次最核心分析為什么這7個公司能夠成為最大的7個？

1-信息科技-互聯網行業發展到一定階段的必然結果

“時來天地皆同力，運去英雄不自由”。時代階段是企業發展和個人發展的最大基礎，應該說不同的時代成就不同的偉大公司。如果我們回顧過去幾十年美國標普成分股大企業的變化歷史（下圖），會發現在不同時代，代表性大企業是不一樣的，工業（GE,GM）,能源（Royal Dutch,Exxon），消費（Coca-Cola, P&G），金融（CitiGroup, Bank of America）都曾經是每個時代的代表性企業。我們對圖中科技型企業做了橙色標注，應該說今天5大美國科技公司的地位，實質上是20世紀40年代以來第三次工業革命、70年代以來個人計算機革命、90年代以來互聯網革命的累計產物，受益于個人計算機革命的微軟MicroSoft從90年代成為巨頭公司并延續至今，誕生于個人計算機時代爆發于移動互聯網時代的蘋果Apple，互聯網時代出現的谷歌Google，亞馬遜Amazon，臉書Facebook。

2-中美兩國的基礎政治經濟條件

文章開頭圖表中前七大、乃至前二十大公司，基本是美中兩國企業。在企業國別的背后，應當是兩個國家的政治經濟基礎所致，美國、中國作為世界兩大國，政治地位、國際影響力、資源稟賦基礎、人口人才都是強有力的印證，下圖（數據來源國際貨幣基金組織《2016世界經濟展望》，FT制作圖表）中美的GDP結構是一個反映（美國相對穩定，中國比例高速上升）。在這個大背景和大趨勢下，我們認為阿里、騰訊的市值位置可能進一步上升，不排除新的中國企業也進入前10行列（中國相較美國還有一點優勢，沒有跨行業禁止進入的法律限制）。

3-科技尤其是互聯網的特征——通用性、網絡效應、數據驅動

前文的兩點是商業通則，第三點才是科技產業本身的特點，也是本篇的重點所在。筆者認為科技業的的三個特點（通用性、網絡效應、數據資產）使得科技大公司越來越強大。壟斷？

1.通用性

通用性是說IT軟件或者服務（尤其是這幾家大公司的核心產品都是以面向消費者提供服務的），幾乎沒有不同消費者的使用需求差異，比如說蘋果的手機無論什么人群都用，不需要做什么大的區別性設計，微軟的產品不同地區用的沒什么差別；亞馬遜全世界站點使用邏輯差別不大，淘寶微信人人都使用熟練。這樣的特性幫助這些公司（一般先發或者卓越的產品體驗）能夠拿到大部分市場份額，實質上已經形成了“壟斷”。這也符合互聯網領域常說的721法則（市場第一拿走70%的份額，而且利潤份額往往不止70%）。而這種壟斷又幫助公司以價格或者產品體驗優勢將后來者擋住。這樣的特性在傳統工業品上完全不可能。

2.網絡效應

網絡效應是指隨著參與網絡的連接點（設備、人）越多，網絡的價值會越大，這個價值不是線性增長， 而是按照網絡節點的平方增長。同時參與網絡的人對網絡的依賴性會越來越大。這一點在軟件服務上會更明顯，Windows今天依然擁有絕大多數PC系統的市場、大家幾乎都要用ppt進行演示；在互聯網服務上（其實也是軟件），搜索引擎使用的人越多，搜索引擎的結果會被不斷優化；淘寶天貓平臺買賣雙方參與的人越多，這個平臺的價值和吸引力也就越大，生態越完善，雙邊的依賴度也就越大；Facebook、騰訊所構建的社交網絡更是將網絡效應推到極致，因為從人際關系溝通網絡使得用戶幾乎被鎖定在了一個網絡體系之中。

網絡效應和通用性、以及科技技術密度一起為科技公司帶來了極低的邊際成本，使得大科技公司幾乎都擁有較高的利潤。

3-數據驅動

數據驅動業務是近代商業一直推崇的法則，但是互聯網革命時代的數據驅動是一次極大的根本的數據價值發現。數據在科技公司的價值又可以分為3層。

a.數據驅動業務高效反饋以及業務閉環。

業務的運營可以依賴實時的大規模的數據反饋，因為軟件（互聯網）業務是先天電子化（網絡化）的，所以用戶行為會被以計算機數字（0/1）記錄下來，并且能夠在后端進行處理和反饋，這樣會快速的進行產品迭代從而加強業務效率。互聯網（軟件）產品的灰度發布、A/B Test，快速迭代的做法，都是因為有實時的數據做支撐。另外，很多互聯網企業自己業務體系內已經形成很好的數據閉環，不再需要通過外部調研進行公司與客戶間的服務驗證，比如谷歌/百度提供給廣告客戶的商業投放服務，可以從廣告業的投前投中投后全流程提供詳細數據支持，幾乎不再需要任何外部調研。

b.數據直接提升商業的價值

兩位世界級企業家近兩年被人所熟悉的說法——孫正義:數字資產會成為人類最大的資產；馬云:未來最大的能源不是石油而是大數據。當我們聽到這個說法的時候，其實幾個大公司已經利用數據產生了極高的商業價值，我們分別以谷歌、facebook、阿里巴巴舉例。對于谷歌，無論是搜索引擎還是廣告網絡Adsense，每一次商業廣告點擊背后都是基于用戶行為數據的分析，同時隨著數據的累積，廣告的匹配和推薦會越來越精準，繼而點擊單價也會越高。對于FB，用戶在社交網絡留下的背景資料和日常瀏覽點擊偏好，都會成為信息流廣告推薦的參數，同樣用戶越多用戶的行為數據越多廣告推薦就會產生越高價格。對于阿里（尤其是淘寶和天貓），基于整合多個業務的用戶數據（淘寶天貓、支付寶、優酷、UC、微博），其對用戶的了解能夠非常具體細致，所以無論是在電商，還是其他媒體平臺都會向用戶推送非常具有針對性的商品廣告。這種精準程度已經超越了千人千面的顆粒度。其商品購買、廣告點擊效率也會是非常高的提升。實際上，這也是過去幾年淘寶天貓平臺的廣告收入增長速度遠超其交易額以及用戶量增長速度的重要原因之一。

c.數據推動自動化智能化業務模式

對于數據或者大數據，當下最熱門的其實是人工智能。而數據產生的更深層次價值就是推動業務的自動化智能化。當我們在業務的不同環節產生足夠多數據時候，利用深度學習這樣的算法，在計算力的支持下，可以讓機器替代大量人工環節，繼而讓不同環節都以自動化連接運轉。整個體系的效率會飛躍性的提升。例如阿里雙11使用“魯班”系統每秒自動生成10萬張廣告海報，并通過數據和廣告投放系統分發出去。事實上，對于本身就在互聯網環節發生的業務形態，數據智能已經常見，比如今日頭條的內容分發和廣告分發幾乎完全依靠機器利用數據做推薦（其社會責任和媒體屬性本身在這里不展開談），所以其生產效率、商業價值幾年時間遠遠領先其他門戶媒體。這系列的自動化智能化過程讓大公司不像工業、服務業企業受制于大的困擾，反而因為大的數據使得效率更高。

總而言之，以上的幾個大方面是七大科技巨頭能夠歷史性的引領世界商業的一些基本性因素，那么對于未來，這個局面是過去幾十年信息革命的一個成果性拐點還只是一個新的時代的起點，我們將在后續研究文章中繼續分析。