第一性原理在中国：华为、字节、拼多多的重构之路

引子：被误解的"中国模式"

西方商业媒体常说：

“中国公司善于模仿，但缺乏创新。”

“Copy to China（复制到中国）是主流策略。”

“第一性原理思维是硅谷专利。”

但事实是：

• 华为用第一性原理，从零开始建立全球领先的5G技术
• 字节跳动重新定义了信息分发的本质，TikTok征服全球
• 拼多多用3年超越京东（京东用了12年），重构电商逻辑

这些不是模仿，而是更深层次的第一性原理应用。

今天我们要探讨：

在中国特殊的商业生态中，第一性原理如何运作？

它与硅谷模式有何不同？

案例1：华为——“备胎计划"背后的第一性原理

2019年5月16日：生死时刻

美国商务部将华为列入"实体清单”（Entity List）：

• Google停止GMS服务授权（Gmail, Google Play, Maps）
• ARM暂停芯片架构授权
• 台积电（TSMC）停止接单
• 高通、英特尔切断供应

华为被切断全球供应链。

外界预测：“华为手机业务3个月内崩溃。”

但15小时后，华为宣布启动"备胎计划"：

• 鸿蒙OS（HarmonyOS）：替代Android
• 海思麒麟芯片：替代高通骁龙
• HMS服务（Huawei Mobile Services）：替代GMS
• 达芬奇架构NPU：自研AI芯片

这些不是临时抱佛脚，而是提前10-15年的布局。

任正非的第一性原理：假设最坏情况

问题：2004年，华为还是小公司，为什么要自研芯片？

当时华为：

• 营收：462亿人民币
• 对手：爱立信（营收2300亿）、思科（1500亿）
• 芯片来源：现成供应（高通、博通、德州仪器）

行业常识：

• 芯片研发需要数十亿投入
• 风险极高（可能永远赶不上）
• 买现成的更经济

任正非的第一性原理分析：

Step 1: 识别关键假设

“芯片供应永远可靠” —— 这个假设成立吗？

历史教训：

• 1980年代：日本半导体被美国打压
• 1990年代：中兴通讯被断供（小规模预演）
• 地缘政治风险：中美关系不确定性

Step 2: 问根本问题

“通信设备公司的本质是什么？”

答：处理和传输数据。

核心能力：

1. 算法（软件）
2. 芯片（硬件）
3. 系统集成

如果芯片被卡脖子，1和3都没用。

Step 3: 重新定义战略

不是"要不要自研芯片"，而是：

“如果明天被全面断供，华为能活下来吗？”

答案：不能。

解决方案：

• 能买则买（保持产业链合作）
• 但必须自研（作为备胎）
• 即使自研产品暂时用不上，也要坚持投入

任正非的名言：

“我们做操作系统，和做高端芯片是一样的道理。主要是让别人允许我们用，而不是断了我们的粮食。断了我们粮食的时候,备份系统要能用得上。”

华为的第一性原理执行：三个"不经济"

1. 芯片自研（2004-2019，15年持续投入）

成本：

• 2004-2019累计研发投入：6000亿人民币
• 其中海思半导体：约1000亿+
• 失败项目无数（如服务器芯片早期版本）

收益：

• 2019年前：海思芯片多数只供内部使用，外部销售有限
• 财务上：长期亏损项目

但2019年后：

• 麒麟990：性能匹敌骁龙865
• Mate 30系列：无Google服务，中国市场依然热销
• 备胎转正，华为活下来了

2. 操作系统自研（2012-2024，12年卧薪尝胆）

2012年启动：

当时市场：

• iOS：封闭生态，苹果专属
• Android：开源免费，主导全球

为什么还要做？

任正非：“如果他们突然断了我们的粮食，Android系统不给我用了，Windows系统也不给我用了,我们是不是就傻了？”

第一性原理：

操作系统的本质是什么？

• 资源调度：CPU、内存、存储
• 生态连接：应用开发者、硬件厂商

关键洞察：

不是"做一个Android替代品"，而是：

“重新定义操作系统的边界”

鸿蒙的差异化：

愿景：不只是手机，而是：

• 手机 + 手表 + 电视 + 汽车 + IoT设备
• 一套OS，统一生态

结果：

• 2024年：鸿蒙生态设备8亿+
• 开发者：254万
• 应用数量：150万+

3. HMS生态重建（2019-2024，5年战役）

挑战：

Google GMS服务包括：

• Google Play（应用商店）
• Gmail
• Google Maps
• YouTube
• Google Pay

全球用户依赖度极高。

传统思维：

“没有GMS，海外市场完蛋了。”

华为的第一性原理：

用户真正需要的是什么？

不是"Google服务"，而是：

1. 常用应用（WhatsApp, Facebook, TikTok）
2. 地图导航
3. 支付
4. 应用获取渠道

解决方案：

1. HMS Core：提供与GMS相同的API

   • 开发者只需少量修改即可迁移

2. AppGallery：自建应用商店

   • 说服开发者上架

3. Petal Maps：自研地图

   • 合作TomTom等数据供应商

4. 本地化策略：

   • 欧洲：强化隐私保护（GDPR合规）
   • 中东：强化本地支付
   • 亚洲：强化游戏生态

成本：

• 2019-2024：投入超300亿美元
• 补贴开发者、营销推广

结果：

• 2024年：AppGallery全球第三大应用商店
• 月活用户：5.8亿
• 但海外市场份额仍显著下降（从巅峰20%降至个位数）

反思：

华为的备胎计划，财务上不经济，战略上必需。

这是第一性原理的中国特色：

不是为了最大化利润，而是为了确保生存权。

案例2：字节跳动——重新定义信息分发

张一鸣的根本问题

2012年，移动互联网格局：

• 新浪微博：社交 + 媒体
• 腾讯：即时通讯 + 门户
• 百度：搜索
• 网易/搜狐/新浪：门户网站

行业共识：

• 新闻客户端 = 编辑选择内容
• 用户被动接受
• 广告按位置售卖（头版头条最贵）

张一鸣的第一性原理质疑：

“信息分发的本质是什么？”

传统模式：

编辑判断 → 选择新闻 → 所有用户看相同内容

假设：编辑知道用户想看什么

张一鸣质疑：

• 编辑真的了解500万用户的各自偏好吗？
• 为什么读者A和读者B要看相同的头条？
• 有没有更高效的匹配方式？

第一性原理推导：

信息分发的本质 = 匹配

匹配什么？

• 信息 × 用户兴趣

最优解：

• 每个用户看到的都是定制化内容

如何实现？

• 机器学习推荐算法

今日头条的技术重构

2012年8月，今日头条上线

核心差异：

算法逻辑：

# 简化版推荐逻辑

def recommend(user, articles):
    user_profile = extract_interests(user.history)
    # 用户画像：科技40% + 财经30% + 娱乐20% + 体育10%

    scored_articles = []
    for article in articles:
        article_features = extract_features(article)
        # 文章特征：主题、关键词、来源、时效性

        score = calculate_match(user_profile, article_features)
        # 相关性分数：0-1

        score *= freshness_decay(article.time)
        # 时效性衰减

        scored_articles.append((article, score))

    return sorted(scored_articles, key=lambda x: x[1], reverse=True)[:20]

关键创新：

1. 实时反馈循环

   • 用户点击 → 更新兴趣模型 → 调整推荐 → 再观察

2. A/B测试工业化

   • 同时运行数千个实验
   • 算法工程师每天迭代

3. 内容生产者激励

   • 不看来源权威（人民日报 vs 个人博主）
   • 只看用户反馈（阅读时长、评论、分享）
   • 有价值内容会自动被推荐

结果：

• 2012年：上线
• 2014年：日活1000万
• 2016年：日活6000万，超越新浪新闻
• 2018年：日活2.4亿，成为顶级流量平台

TikTok（抖音国际版）：第一性原理的全球化

2017年，短视频战场：

中国：快手、美拍、秒拍

国际：Instagram Stories, Snapchat

张一鸣的洞察：

“短视频分发的本质 ≠ 社交”

快手模式：

• 社交为基础（关注的人）
• 算法为辅助

抖音/TikTok模式：

• 算法为核心（For You Page / 推荐页）
• 社交为补充（关注的人单独一个tab）

差异：

用户打开App后：

• Instagram: 看关注的人
• TikTok: 看算法推荐的内容（即使创作者你完全不认识）

第一性原理推导：

短视频的核心价值 = 娱乐时间的高效利用

用户需要：

• 持续有趣的内容
• 最少的操作（滑动 vs 搜索/关注）

解决方案：

• 无限Feed流（无尽的推荐）
• 冷启动算法（新用户也能快速找到喜欢的内容）
• 创作者扶持（即使0粉丝，好内容也会被推荐）

病毒式增长机制：

好内容被推荐
  ↓
用户停留时间长
  ↓
算法给更多流量
  ↓
创作者获得激励
  ↓
更多人创作
  ↓
内容池扩大
  ↓
更精准的匹配
  ↓
用户粘性提高
  ↓
（循环）

结果：

• 2018年：TikTok全球下载量第一
• 2020年：月活8亿
• 2024年：月活15亿+，超越Instagram

颠覆性影响：

• Instagram被迫推出Reels（模仿TikTok）
• YouTube推出Shorts
• 连Meta（Facebook）CEO扎克伯格都公开说：“TikTok是我们最大的竞争对手”

字节的组织第一性原理：Context, not Control

传统中国公司管理：

• 强管控（老板决策）
• 等级森严
• 流程繁琐

字节跳动：

“如果目标是快速迭代,最有效的组织形式是什么？”

答案：扁平化 + 充分信息

管理哲学：

• Context, not Control（给背景，不给指令）
• 员工理解目标和约束后，自主决策
• 管理者提供资源和方向，不micromanage

工具：

• 字节范（内部文档系统）：所有信息默认全员可见
• OKR透明化：每个人的目标全公司可查
• 双月会：CEO直接与全员分享战略

实验文化：

• 鼓励小团队快速测试新想法
• 失败不惩罚（如果逻辑清晰）
• 数据驱动决策（不是职位高低）

结果：

字节成为中国互联网公司中：

• 人均产出最高
• 决策速度最快
• 国际化最成功（TikTok, Lark）

案例3：拼多多——社交电商的第一性原理

黄峥的根本问题：电商的未被满足需求

2015年，中国电商格局：

• 阿里（淘宝 + 天猫）：市场份额60%+
• 京东：25%
• 其他：15%

行业共识：“电商格局已定，新玩家没机会。”

黄峥（前Google工程师）的第一性原理分析：

“电商的本质是什么？”

淘宝/京东的答案：人找货

• 用户搜索（“iPhone 15”）
• 比价
• 下单

优化方向：

• 搜索精准度
• 物流速度
• 品类丰富度

黄峥的洞察：

“还有另一种本质：货找人”

问题重构：

不是"如何让用户找到想要的商品"，

而是"如何发现用户潜在需求，主动推荐商品"。

人群细分：

关键洞察：

5亿+下沉市场用户，他们的核心需求不是"快"和"全"，而是"便宜"。

拼多多的第一性原理重构

1. 交易模式：从C2C到C2M

传统电商：

工厂 → 品牌商 → 一级代理 → 二级代理 → 电商平台 → 消费者

每一层加价：最终价格是出厂价的5-10倍

拼多多：

工厂 → 拼多多 → 消费者（拼团）

如何实现？

拼团机制：

• 用户A发起拼团（“这个锅原价99，拼团59，还差2人”）
• 分享到微信群
• 朋友B、C参团
• 凑够3人，订单成立

对工厂的价值：

• 确定性订单（如一次性1000个订单）
• 可以提前生产（降低库存风险）
• 去掉中间商（愿意降价）

对用户的价值：

• 价格低30-50%
• 社交乐趣（和朋友一起拼）

2. 流量逻辑：从搜索到推荐

淘宝：

• 用户主动搜索
• 按相关性 + 销量排序

拼多多：

• 打开App → 推荐Feed流（类似抖音）
• 算法推荐（基于用户画像）
• “猜你喜欢”

为什么有效？

下沉市场用户：

• 目标性购物少（不是"我要买iPhone"）
• 逛的心态（“看看有什么便宜好货”）
• 冲动消费（“9.9包邮，买了！"）

推荐算法完美匹配这种需求：

用户停留在某个商品页面20秒
  ↓
算法标记："对家居用品感兴趣"
  ↓
推荐更多类似产品
  ↓
用户产生购买
  ↓
进一步确认兴趣模型
  ↓
（循环）

3. 获客成本：微信生态的杠杆

传统电商获客：

• 搜索广告（百度、Google）：50-200元/用户
• 应用商店推广：20-50元/用户
• 信息流广告：30-80元/用户

拼多多：

• 微信拼团分享：裂变传播
• 获客成本：10-20元/用户（早期甚至更低）

为什么微信允许？

拼多多巧妙设计：

• 不是"帮我砍价”（被微信封杀）
• 而是"真实交易"（我买了，邀你一起买）
• 微信难以禁止

病毒式增长：

用户A在拼多多拼团
  ↓
分享链接到微信群（10-50人）
  ↓
5人点击，2人参团
  ↓
这2人完成购买后，又分享下一个拼团
  ↓
（循环）

K因子（传播系数）> 1，指数级增长。

结果：3年超越京东

争议与反思：

拼多多早期被批评：

• 假货泛滥
• 低价低质
• “消费降级”

黄峥的回应（第一性原理）：

“我们服务的是对价格敏感的5亿人。他们的需求是真实的,不是’不够高端’就应该被忽视。”

后期改进：

• “百亿补贴”：正品保证
• 品牌入驻：从白牌到品牌
• “农地云拼”：产地直发
• 研发投入：2023年研发费用110亿

从"便宜"到"极致性价比"的升级。

中国式第一性原理：三个特殊性

总结三个案例，我们看到中国式第一性原理的特点：

特殊性1：生存导向 vs 利润导向

硅谷第一性原理：

• SpaceX：降低成本10倍 → 扩大市场
• Tesla：电动车成本降低 → 大规模普及

目标：利润最大化 + 市场扩张

中国第一性原理：

华为：

• 目标不是"赚最多钱"
• 而是"即使被全面封锁,也要活下来"

区别：

• 硅谷：优化利润函数
• 中国（部分领域）：优化生存概率

背景：

• 地缘政治风险
• 供应链不确定性
• “卡脖子"历史教训

特殊性2：规模优势 vs 技术优势

字节、拼多多的共同点：

不是"技术完全创新”（推荐算法、电商模式都有前例），

而是**“规模化应用的极致优化”**。

中国优势：

1. 用户基数大：14亿人口，5亿+网民
2. 数据丰富：微信、支付宝的社交 + 支付数据
3. 迭代速度快：“唯快不破"的执行力
4. 价格敏感市场：下沉市场的巨大空间

第一性原理应用：

不是问"什么技术最先进”，

而是"什么模式在中国市场最有效"。

特殊性3：生态位竞争 vs 正面对抗

拼多多 vs 淘宝：

不是"做一个更好的淘宝"，

而是"服务淘宝不够重视的人群"。

字节 vs 腾讯：

不是"做一个更好的微信"，

而是"重新定义信息分发"（新闻、短视频）。

战略智慧：

《孙子兵法》：“避实而击虚”

现代版：“不要在红海搏杀，而要开辟蓝海”

第一性原理思考：

• 这个市场还有哪些未被满足的需求？
• 现有玩家的假设盲区在哪里？
• 我能提供什么差异化价值？

可复制的框架：中国创业者的第一性原理清单

框架1：生存优先清单

如果你在技术密集型行业（芯片、软件、制造）：

• 关键技术清单：列出你依赖的所有关键技术/供应商
• 断供模拟：如果TOP3供应商同时断供，你能撑多久？
• 备胎计划：哪些技术必须自研？（即使短期不经济）
• 长期投入承诺：你愿意亏损多少年？

任正非的"极端生存假设"：

“即使全世界都不跟我们合作，我们也要活下来。”

框架2：规模化优势清单

如果你在互联网/平台类行业：

• 数据飞轮：你的业务能产生数据 → 优化算法 → 提升体验 → 更多用户 → 更多数据（循环）吗？
• 边际成本递减：规模扩大10倍，成本能降低多少？
• 网络效应：用户A的加入，会让用户B的体验更好吗？
• 中国市场特殊性：哪些需求是中国独有的？

张一鸣的"数据驱动"：

“我们不靠经验决策，而靠数据。数据越多，算法越准。”

框架3：生态位差异化清单

如果你面对强大竞争对手：

• 未被满足需求：行业老大服务的是谁？谁被忽视了？
• 假设盲区：竞争对手认为"理所当然"的是什么？能否挑战？
• 非对称优势：你有什么他们学不会/不愿做的？
• 细分市场：能否在一个小市场做到绝对领先？

黄峥的"错位竞争"：

“我们不是要打败淘宝，而是服务淘宝够不到的人。”

深度反思：第一性原理的文化土壤

为什么第一性原理在中国的应用方式与硅谷不同？

文化因素1：长期主义 vs 短期套利

华为能坚持15年芯片研发，背后是：

• 不上市（无季度财报压力）
• 员工持股（长期利益绑定）
• 任正非仅持股1.4%（不为个人短期套现）

对比：

• 很多中国公司：快速融资 → IPO → 套现退出
• 时间窗口：3-5年

第一性原理需要的时间：通常5-10年。

反思：你的时间框架是什么？

文化因素2：危机意识 vs 乐观主义

华为的"冬天论"（2001年任正非文章《华为的冬天》）：

“公司所有员工是否考虑过,如果有一天,公司销售额下滑、利润下滑甚至破产,我们怎么办?”

这种危机感驱动了"备胎计划"。

对比硅谷：

• 更多是"改变世界"的乐观
• SpaceX：火星殖民
• Google：组织全球信息

两种驱动力：

• 硅谷：Possibility（可能性）
• 中国（某些公司）：Necessity（必要性）

反思：你的驱动力是什么？

文化因素3：实用主义 vs 原教旨主义

中国式第一性原理：

不是"纯粹的理论推导"，而是"够用就好，持续迭代"。

例子：

• 华为鸿蒙：先兼容Android应用（实用），再逐步建立原生生态（理想）
• 字节推荐算法：不是最先进，但最适合中国内容生态
• 拼多多：先做下沉市场（低门槛），再做品质升级（长期）

《道德经》的智慧：

“大直若屈，大巧若拙，大辩若讷。”

真正的第一性原理，不是教条，而是灵活运用。

延伸阅读

中国商业案例

1. 吴晓波 - 《激荡三十年》

   • 中国企业发展史

2. 田涛、吴春波 - 《下一个倒下的会不会是华为》

   • 华为管理哲学

3. 张一鸣公开演讲集

   • 字节跳动的思维方式

战略思维

4. 《孙子兵法》

   • 东方战略智慧

5. 刘润 - 《底层逻辑》

   • 商业第一性原理

今日练习

练习1：生存压力测试

你的公司/项目，列出：

1. TOP 5关键依赖（技术/供应商/平台）
2. 如果明天失去其中任何一个，你的Plan B是什么？
3. 哪些依赖你必须开始准备备选方案？

练习2：市场盲区分析

选一个你熟悉的行业：

1. 行业老大服务的核心人群是谁？
2. 有哪些人群的需求被低估/忽视？
3. 你能为这些人提供什么差异化价值？

练习3：中国特色优势

你的业务，在中国市场的独特优势：

1. 规模优势（大市场）
2. 数据优势（用户行为数据）
3. 速度优势（快速迭代）
4. 成本优势（供应链/人力）

哪些是你可以放大的？

明天预告：我们将深入Second-Order Thinking（二阶思维）——如何像国际象棋大师一样，看到三步之后。

“第一性原理在中国,不仅是思维方式,更是生存方式。”