消失的400億市值與求變之路——京東的2018
消失的400億市值與求變之路——京東的2018

如果說2017年最落寞的網路公司當屬百度,那麼今年這個定語下的公司大概是京東。

較今年年初的最高點719億美元,京東的市值目前已跌去四百多億,股價逼近2014年上市時的發行價。而在去年,它一度與百度的市值相差不到幾億美元,差一點把BAT中的B替換成J。

從年中起,投資者們似乎開始對京東失去耐心,開始了一波集中離場。在年中最高點時,有581家機構持有京東股票,而到了第三季度末,這個數字變成了155家,持股總數從6.177億股減至4081.563萬股。

這一波減持機構中最受關注的,是跟隨京東多年卻在這一輪中減持最多的高瓴資本。在今年6月,高瓴資本一邊減持京東6億美元股票(此前持有14億美元的股票),另一邊9億美元買入阿里,一進一出之間,阿里替代京東成了高瓴資本的第一持倉股。

逐漸放緩的業績增速,讓投資者們對於京東的未來有點看不清,而新晉對手拼多多的快進式成長,又讓京東這個高投入下規模經濟的故事顯得不再那麼動人,於是,投資者們開始逐漸失去耐心。

上市來最黑暗一年

2018年對於京東和劉強東來說,都是不好過的一年。如果說京東2018年的關鍵字是「落寞」,那麼劉強東的關鍵字則是「缺席」。

在8月底的黑天鵝事件之後,劉強東意料之中的缺席了幾乎所有的互聯網盛會,世界人工智慧大會缺席、達沃斯論壇缺席、互聯網大會缺席⋯⋯而改革開放40年百傑民營企業家名單中,也沒有他的名字。

不同於有「十八羅漢」的阿里,被外界認為沒有二號人物的京東,成敗似乎都係於劉強東這個手持80%投票權、掌握公司發展命脈的創辦人身上,而突如其來的「明尼蘇達」事件則再次提醒了投資者們風險所在——公司命運與一號人物高度綁定的風險,畢竟黃光裕和張文中就是前車之鑒。

撇除套利離場的因素之外,投資者們選擇走的另一個原因,可能還與京東不夠好看的業績和看不清楚的未來有關。

11月19日,京東發佈了Q3財報,這份財報可能是京東上市以來最難看的一份財報。這一季度,京東年度活躍用戶數出現了上市以來的首次下滑,較上一季的3.138億下滑3%至3.052億。對比之下,同期發佈財報的幾家競爭對手,雖然用戶數成長都有放緩,但至少都處於成長態勢。

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圖/ 鈦媒體

更為不妙的是,一路大步狂奔的拼多多,在截至6月30日的12個月活躍買家同比增長245%,以3.855億的年活躍用戶數反超京東8,000萬人。

不只是用戶數,京東的營收增速也在持續下滑,2018年前三季度,京東營收的同比增幅逐季下滑,分別為33%、31%和25%。而Q3的增速也創下了9個季度以來的新低,首次低於30%。作為京東營收的兩個業務板塊,商品銷售收入與被京東寄予厚望的服務收入增速雙雙放緩。

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圖/ 鈦媒體

但另一邊阿里的收入同比成長54%,拼多多成長679%。成長性是投資者十分看重的指標,而用戶數和營收的增速放緩,傳達給投資者的資訊是,告別高速成長階段的京東或已到達現有模式的天花板。

在各項下滑資料之外,創近年來最高的30億元淨利潤,可能是財報中唯一亮點,但值得注意的是,京東Q3的淨利主要由投資收益貢獻,即受投資Farfetch帶來36億元業績貢獻,也就是說,撇開投資收益,京東的主營業務實際為虧損狀態。

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圖/ 鈦媒體

鈦媒體查看京東Q3財報發現,從營業利潤上,Q3京東的營業虧損為6.507億元,較去年同期的5.024億元有所擴大,其中,各項成本均有所提高,行銷支出成長25%,一般及行政費用增加了33%,技術和內容支出成長了96%。也就是說,大舉投入,尤其是在技術和倉儲上的投入,拖累了京東的整體盈利。

「內憂與外患」

規模經濟一直以來都是京東傳達給外界的未來圖景,前期大規模投入建起競爭壁壘,然後透過使用者規模攤薄成本的同時,增強了對於上游的議價能力,從而實現盈利。

對於這個光景,投資人在過去很長一段時間都是認可的,京東的市值也一度升至719億美元。但到了今年,投資人開始對這個故事不買帳了。

首先,得從外部競爭環境的變化說起。

做自營起家的京東常被稱為中國的亞馬遜,如果對照著亞馬遜虧損20年、3年前終盈利的發展路徑來看,留給京東的時間還很多,想像空間還很大。

但問題在於,京東所在的是競爭激烈的中國市場。除去阿里不說,周圍不僅有鬥了多年的老對手虎視眈眈,還有半路殺出的新對手讓人猝不及防。

如果說自營貨品下的控貨能力和自營物流下的211限時達,是京東模式下構築的獨特競爭壁壘,那麼,隨著競爭對手們透過各種「曲線救國」的方式補齊能力,京東的壁壘也顯得不再那麼的銅牆鐵壁。

而自營部分,天貓和越來越多的自營垂直電商開始對京東形成分流,使得京東在議價能力上很難再有大幅提升;物流方面,隨著新零售時代下大批即時物流的快速發展,211限時達在物流市場已不再擁有絕對的競爭力,著力菜鳥網路和逐漸深度介入最後一哩的阿里,就在不斷縮小與京東在速度上的差距。

除了外部競爭,京東的發展也迎來了瓶頸期。

此前,京東的增長主要依靠品類擴張和管道下沉兩方面。但隨著京東拼上服裝這最後一塊拼圖,京東的全品類擴張基本上已完成。以3C家電起家的京東,過去幾年一直在透過全品類戰略改善使用者性別結構,吸引更多女性使用者,尤其是具有高頻特性的超商。

隨著超商大戰的結束,京東開始將擴張重點放在服飾,一方面是因為服飾高毛利,另一方面是可以網羅更多女性用戶。

但服飾作為阿里的起家品類,一直是阿里的優勢項目,受「二選一」的影響,很多服裝類的品牌從京東平台「出走」,導致京東服裝品類的增長一度停滯。

在Q1財報後的電話會上,京東CFO黃宣德就坦言,京東服裝品類依舊非常疲弱,整體的服裝品類沒有成長,某些細分品類比如女裝甚至略有下滑。

在管道下沉方面,一方面211限時達下的城市名單不斷增加,擴張空間越來越小,另一方面又遭遇了拼多多突如其來的用戶收割阻擊。

拼多多Q3財報顯示,拼多多的年度活躍買家數新增4,200萬至3.855億,較去年同期成長144%,相對的,京東卻在這一季度出現了上市以來的首次用戶數下滑,在如今人口紅利見頂,一二線城市市場進入穩定期的當下,很難不將這一增一減聯繫起來。

求變之路

面對拼多多的突襲,京東在年中上線了「京東拼購」小程序。近日,京東又悄然推出了一個名為「友家鋪子」的小程序,進軍社區團購。這二者對於京東的價值主要在於三點,低成本拉新、促進消費分層、借助分銷模式賣貨。

從京東Q3財報揭露的資料來看,「京東拼購」在拉新用戶上確實有一定作用。8月京東整體新用戶中,有28%來自京東拼購,不過這點拉動作用依然沒能挽救整體下滑的用戶大盤。考慮到「京東拼購」上線不久的原因,社交電商對於京東的價值還有待觀察。

除了線上,京東還同步往線下去找流量,繼去年的京東之家之後,今年年初,京東的售價線下生鮮超市7fresh開出首店,這一線下業態也被外界視為京東對抗盒馬的產物。在今年年中,7fresh稱要在年底前開出50家門市,不過目前離這一數字尚有一段差距。

對於開店慢,京東集團高階副總裁、京東7FRESH總裁王笑松在9月給出的說法是,「當新門市的模式還沒有打磨成熟的時候,京東不會貿然規模化複製。」而在這時候,7FRESH一共只開出了2家門市。

在這之後,7FRESH的開店腳步明顯加快,已先後在華北、華東、華南、西北等地區落地門市,這或許意味著7FRESH的模式已經跑通,並開始規模化複製之路。不過對於這樣一個投入大、回報慢的業務,京東究竟存了多大的決心、又能拿出多大的投入,這可能依然待考。

盒馬能夠發展到現在這個規模,外界有一個共識是,背後有阿里在資金和技術上的支援,對於盒馬的投入阿里是不計成本的,但放到京東這裡,就得打一個問號,畢竟京東業務的發展方向是高度依賴於劉強東的個人意志,而他對於不賺錢的業務容忍度似乎並不是很高,被剝離後合併給達達的京東到家就是一個例子。

不過隨著新零售、無界零售概念的甚囂塵上,連接最後一公里的O2O、即時配送又重回人們視野,去年開始,這一領域再次活躍起來。阿里這邊,在今年就完成對餓了麼的收購和對點我達的控股,並將餓了麼與口碑合併組成本地生活服務公司,形成餓了麼+口碑+盒馬的最後一公里矩陣。

而在2016年放棄到家業務的京東,也開始回過神來。今年8月,京東聯合沃爾瑪增持達達-京東到家,向其投出5億美金,這意味著到家業務重新被京東擺上重要的位置,將成為其打通最後一公里連接線下商家的重要一環。

在尋找新流量、重拾最後一公里之外,京東還透過將業務重點轉向服務收入(主要包括平臺及廣告收入、物流和其他服務收入),來尋找新的成長點。

自營業務毛利潤率,難以覆蓋成本,是京東長期存在的一個困境,也是很多人認為京東模式「規模不經濟」的原因,所以這幾年,京東一邊擴大商家入駐,一邊開始將搭建多年的供應鏈、物流能力逐漸變現。

「零售即服務」是劉強東在去年提出的一個概念,按照他的說法,成為未來零售基礎設施的服務商,才是京東致力於達成的。

京東一邊透過整合自己的供應鏈能力,在年初推出自有品牌「京造」、「京選」,來擴大自營銷售商品毛利;另一邊,則透過向部分線下實體開放自己的供應鏈,來拓展商品銷售通路,同時將各項能力打包成獨立的、可複用的組件,用「模組化」的方式向外賦能。

今年9月開業的曲美京東之家的就是一個例子,原本曲美在人們的印象中就是一家很傳統的線下家居館,但在這家與京東合作的門市中,不僅接入了京東平臺的海量商品池(一部分線上下售賣,一部分透過虛擬貨架展示),同時在引入諸多職能體驗之外,透過祖沖之系統打通了線上線下資料,給曲美選品、顧客營運上的支援。

物流方面,繼去年向B端開放運力之後,今年京東又推出了個人快遞業務,正面對戰順豐。推出個人寄遞業務,可以說是京東物流在基礎設施成熟後的一個順勢而為的舉措。在更滿足消費者需求的情況下,還能説明京東物流降低邊際成本。

這樣一系列動作下來,反映在財報上就是,服務性收入增速在Q3超過自營商品銷售,占比首次超過10%,毛利率也較前幾季度有一定提升,這對於京東來說,是個好現象。

在京東看來,加快物流業務的商業化步伐,可以幫助京東彌補高投入對利潤帶來的影響,但從現在來看,要在今年年底前完成商業化計畫,恐怕是比較困難,而這將意味著京東今年和明年的利潤增長曲線依舊不會太好看。

但,留給京東的時間不多了,投資人的耐心值正在呈線性下滑。京東還能重回高光時刻嗎?這可能要看京東的突圍速度能否跑贏投資人的耐心跌落速度。

本文授權轉載自:鈦媒體

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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