“完美的搜索引擎，不作恶”（The perfect search engine, do not be evil），是谷歌公司过去一项非正式的公司口号。但是，在2015年，谷歌公司删除了这一准则，取而代之的是“做正确的事”（do the right thing）。
这是不是屠龙少年的“退变”？
全世界对互联网巨头的批判，大多都是诸如“大即原罪”、“打倒资本家”式的道德批判，如此容易陷入“斗地主”的群氓运动。道德批判和群氓运动不仅缺乏可靠的逻辑，而且显得无能。
有人将互联网巨头的套路概括为“补贴-整合-收割”。以补贴的方式杀死竞争对手，控制市场后再提价获利，这种方式到底有没有问题？如果单单看经济学的逻辑，是不反对这种价格策略的。因为补贴是企业家迂回生产的一种方式，是价格竞争的一种策略。好比我是一位打工人，为了得到老板赏识，赢得晋升机会，经常无偿加班，超额完成工作。我这种行为对同事、劳动市场来说就是一种“倾销”，还可能是一种“亏本补贴”。如果老板慧眼识才提拔我，双方重谈薪水，我的工资上涨，相当于补贴了之前的“亏损”。
逻辑上，我的行为与互联网的价格竞争策略是一致的。但这里关键的不同是，我的行为不可能搅动整体市场价格，而互联网平台却可以。并且，互联网平台是否涉嫌操纵价格，经济学界是有争议的。
所以，光从互联网市场占有率及价格竞争策略很难发现其中的问题。下面我从两个隐秘的角度揭露真正的问题：
一、资本“便利”。
互联网的商业模式有一句话叫“羊毛出在狗身上，由猪买单”。如果只从羊和狗身上——前端市场，你看不到互联网巨头的问题，甚至容易被它的王者之气折服。问题就出在“猪”这个环节——后端的金融市场。
之所以互联网巨头搞大规模的价格补贴，把线上线下的所有竞争对手杀死，是因为互联网巨头手握巨额的金融资本。为什么互联网巨头有如此雄厚的金融资本？
客观上说，资本的嗅觉对技术革新极为灵敏。当年大规模的金融资本涌入铁路、电力、汽车，如今这一盛况发生在互联网领域。
除此客观因素外，是否还有其它隐私？所谓资本无眠，资本为什么不睡觉，因为在披星戴月地钻空子。哪里有制度漏洞，哪里就资本躁动。
在货币大潮中，互联网企业是否如房地产企业一样享受了资本的“红利”？互联网巨头在融资上是否有便利？互联网巨头是否比其它类公司更易上市？上市公司是否严格披露，违法成本是否过低？
有三个例子：摩拜、蚂蚁和瑞幸，分属于腾讯系、阿里系和其它系（福建帮神州系）。
摩拜和OFO的命运为何不同？一个听资方的话，一个不听话。当时共享单车泡沫即将破灭时，屡陷债务麻烦的摩拜又无法单独上市套现，这该怎么办？作为资方的腾讯将摩拜以37亿美元的总价“打包”进美团，然后通过美团上市套现。为了补偿美团，腾讯在上市时对美团追加了投资。资本盛宴谢幕后，只剩下满街的破铜烂铁。这就叫“金蝉脱壳”。美团对这笔收购带来的估值影响是否向市场做过真实客观的陈述？如果把“金蝉脱壳”的大门堵上，腾讯系还会有大规模收购吗？
再看蚂蚁。蚂蚁在交易所通过ABS的方式融资达几千亿。这是工商银行不能干的，其它互联网企业也不能干的，实体私人企业更干不了。监管部门及交易所之前是否对这一行为进行限制？如果监管规则一视同仁，蚂蚁不可能获得如此雄厚的资金，阿里系的资本力量也会被削弱。
最后看瑞幸。其它系的实力不如阿里系和腾讯系，它们会选择赴美上市。美国上市监管不是很严吗？美国采取注册制，“宽上市、严监管”。但是，由于两国法律不同，惩处违法的中概念股实际控制人的真实效果会大打折扣。有些企业如蛋壳先上市套现再说，有些企业如瑞幸不惜通过财务造假来支撑业绩。
还有之前美国颁布了一项上市公司的监管法令，但这项法令没有涵盖国外上市公司。这就留下了制度漏洞，美国监管机构对国外上市公司监管时面临信息获取的障碍。比如当年的东南融通造假案，审计机构德勤没办法获得审计工作底稿。这次美国通过新的法令，试图堵上这个漏洞。
由于金融资本“便利”，中国互联网巨头沦为投资公司，形成一条高效的产业链：互联网公司是金融项目，连续创业者是基金经理兼演讲家，“大数据”、“新零售”、“人工智能”等是故事的原材料，“补贴-整合-收割”是必备手法，互联网巨头是幕后投资人，花旗、摩根大通、摩根士丹利是“搬运工”——“我们不生产产品，我们只是资本的搬运工”。
二、数据“侵占”。
我在《算法，即剥削》、《反垄断风云》中都指出，全球互联网都面临一个非正当竞争问题，那就是对私人数据的无偿侵占。
数据本是用户的一项私人资源，数据所有权也就是一项私人权力。但是，互联网巨头没有采用分布式系统，私人数据被中心化的数据库垄断。所以，互联网巨头的市场支配地位，其实是对私人数据的支配优势。在算法时代，私人数据极可能被巨头以“大数据”之名滥用。在反垄断行动中，这就叫滥用市场支配地位，即滥用大数据支配地位。
互联网巨头侵占私人数据后，利用算法实施“三级价格歧视”（大数据杀熟），可以最大限度地榨取消费者剩余（三级价格歧视、大数据杀熟）。
根据美国布兰戴斯大学经济学系助理教授Benjamin Shiller，基于Netflix的研究发现，使用传统人口统计资料的个性化定价方法，可以使Netflix增加0.3%的利润，但根据用户网络浏览历史，使用机器学习技术，来估算用户愿意支付的最高价格，可以使 Netflix 的利润增加14.55% 。
文 | 智本社
智本社 |一个听硬课、读硬书、看硬文的硬核学习社。微信搜索「智本社」（ID：zhibenshe0-1），学习更多深度内容。
