拼多多迎上市以來首季盈利!活躍用戶年增1.9億,下一步強推「多多買菜」
拼多多迎上市以來首季盈利!活躍用戶年增1.9億,下一步強推「多多買菜」
2020.11.13 | 新零售

在長時間的補貼投入之後,拼多多終於見到了點光亮。

11月12日,拼多多發布2020年第三季度財報,有兩個數據頗為亮眼:上市兩年後的首次季度盈利、平台年度活躍買家數突破7億。

在營收方面,第三季度的營收超過142億元,較去年同期成長89%,非美國通用會計準則(NON-GAAP)下,拼多多淨利潤為4.664億元。

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圖/ PingWest

廣告語中,以「3億人都在用的APP」為宣傳點的拼多多,在第三季單季成長了4,810萬活躍買家,一年裡強勁成長了1.95億,截至9月底,平台年度活躍買家數達7.313億,較去年同期成長36%。第三季,App平均月度活躍用戶數達6.434億,較去年同期成長50%,單季大漲7,460萬。

截至9月底的12個月,拼多多平台交易額(GMV)達1.46萬億元,較去年同期成長73%。而截止今年3月底的12個月,阿里巴巴中國零售市場(淘寶天貓)的GMV為6.589萬億,相比行業一哥的淘系電商,拼多多目前的GMV相當於其約五分之一。另一位電商巨頭京東在去年GMV首次突破2萬億,拼多多的數據已經等於其四分之三了。

將這組數據單拎出來:營收較去年同期成長的89%(第三季),GMV同比增長73%(過去一年),當短期營收增速跑贏較長時間段裡的GMV增速,說明拼多多的變現率和客單價在提高,用戶們捨得花錢了。

近期,高盛援引數據機構Quest Mobile的報告稱,第三季度拼多多App的用戶總時長達到5,310億分鐘,較去年同期成長101%。在第三季度,拼多多用戶使用時長已經佔據中國所有電商服務平台用戶總時長的41%,較二季度的34%大幅提升7個百分點。

受此消息影響,拼多多盤前漲幅超23%。截止收盤,拼多多股價大漲20.4%,134.21美元。總市值達1607億美元。

值得注意的是,這是黃崢辭任CEO、陳磊接棒後,交上的第一份答卷。陳磊表示,未來將繼續加大在用戶端的投資力度,擴大用戶規模。

七月以來,在陳磊出任CEO後的三個月裡,拼多多上線了包括「多多買菜」在內的創新業務,以推動農業從種植、生產、流通到消費的全鏈條革新,並且進一步加大了對於新電商生態體系尤其是農產品價值鏈的戰略投資。

受益於農產品需求擴大,三季度,拼多多的用戶訪問頻率、訪問品類數量、日均使用時長均有所提高,平日台訂單量峰值於近期突破1億單大關。

在電話會議上,多多買菜也成為投資者關注最多的話題,多個問題都在詢問這個業務的進展。陳磊表示,「多多買菜其實不是一個社區團購業務...其實是我們業務的一個自然延伸...所以多多買菜不是一個獨立的業務,是我們現有平台上的一個服務。」

他表示,接下來,平台將加大在農產品領域的投入力度,發力買菜業務,與合作夥伴共建凍庫冷鏈,提升流通效率。戰略副總裁David Liu則透露,對基礎設施進行優化和改善的目的在於「讓基礎設施能夠很好適用於農產品」。

雖然拼多多的賺錢速度讓人驚喜,但無法掩蓋的是,各項數據的高增長之下,拼多多的「百億補貼」從未停歇,第三季度,拼多多的銷售與市場推廣費用約101億元,同比增長46%,同時經營利潤依然為負。而且,多多買菜業務也在一個「燒錢」的階段。

對此,財務副總裁馬靖表示,加大投入的「主要指導思想」,是希望「多多買菜這個業務長期內能夠產生的ROI,而不是短期的盈利率」,「這跟我們投資電商平台的方式是一樣的。」

本文授權轉載自:PingWest

關鍵字: #電子商務
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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