文：董指導

賽馬機制的話題，從字節AI播客說起。

前幾天我在嘗試用AI生成播客內容，用了兩個字節的產品：一個是Coze，優點是有男女兩個聲音，但缺點是最多只能生成7分鐘左右，而且經常識別不出來準確時間。

另一個是字節豆包里的AI生成播客，優點是一鍵完成，時間也可以達到30分鐘，但缺點是聲音不能調整，完全采用了《半拿鐵》主播的音色。

我就吐槽，字節的兩款產品，各有優劣，為什么不能結合一下呢？大廠的朋友說：不同團隊、不同利益；而且，現在還是賽馬階段，還沒有到分出高下、誰整合誰的時候。

賽馬機制，在互聯網領域非常流行。為什么巨頭非得這么干？

從管理的角度來看，“賽馬”這事能火起來，是符合商業邏輯和經典理論的。

首先，它滿足了企業的“安全感”。傳統的工程學和組織學告訴我們，要提高系統的可靠性和抗風險能力，必須在系統內建立冗余。

互聯網領域，用戶習慣、技術路徑，都變化非?？欤l也不能保證一個團隊的方向百分百正確。與其把所有寶都押在一個項目上，不如讓兩三個團隊并行跑。

其次，賽馬是加速創新的“催化劑”。鼓勵冒險、允許浪費、快速試錯。畢竟，創新從來不是頂層設計出來的，而是在混亂中長出來的。

在中國，騰訊是最早將賽馬機制系統化并取得巨大成功的典范，當年的QQ秀、微信都是如此，內部多團隊、多路線，最終市場檢驗。

字節跳動則堪稱將賽馬機制推向極致的“APP 工廠”，他們以極快的速度克隆、優化和測試產品原型，進行“數據驅動的賽馬”，誰能通過 A/B 測試跑出最好的數據指標，誰就能獲得后續全部資源。

海外歐美巨頭，雖然不常使用“賽馬”一詞，但機制本質是相通的。

Google 內部的 AI 競爭就是典型的賽馬，DeepMind 和 Google Brain 長期并行發展，直到近幾年才進行戰略性整合。其內部也出現過“為了完成同一個目標，兩個團隊同時投入資源，但互相不共享代碼”的情況。

對于大廠而言，賽馬機制，就是用錢買時間、買機會。

但是，并非所有企業都能駕馭賽馬機制，其適用性與行業屬性、組織發展階段相關。

就像在臺積電、英偉達內部，基本就沒有“賽馬機制”。因為每一款產品要投入的資源，都是巨大的。多條線路，也許不是冗余，而是浪費了，甚至會因為資源分散而無法實現技術突破。

所以，總結來看，最適合賽馬的企業往往具備三大特征：

其一，處于高不確定性的創新賽道，有多路徑探索的領域，此時賽馬的試錯成本遠低于錯失機遇的成本；

其二，擁有充足的資源儲備，能支撐多團隊并行投入；

其三，業務鏈條相對獨立，如互聯網產品研發，小團隊即可閉環推進，無需跨部門深度協同。

反之，三類企業/領域，則應該警惕賽馬機制的副作用。

比如，資源匱乏的初創公司，如果強行賽馬，只會導致 “兵力分散”，最終在與巨頭的競爭中敗北；

再比如，那些深耕基礎科學的科研機構，也不宜采用賽馬。畢竟，基礎研究需要十年磨一劍的專注，短期考核的競爭壓力，會扼殺重大突破的可能性

另外，合作/供應鏈條較長的領域，像汽車銷售公司，也不適合賽馬。因為賽馬會造成供應鏈協同紊亂，反而降低效率。

同樣的，當需要內部研發、工程、制造等各部門的高度整合與協作才能有所突破的領域，也不適合用賽馬。這就是 臺積電、英偉達不賽馬的原因。因為客戶需要的是專業、可靠。

簡單而言，當創新需要‘深度’時，賽馬不如合力，當創新需要‘廣度’時，賽馬更能找到車路。

當然，管理好賽馬，也不容易。賽馬并非為賽而賽，真正的價值，不在于制造競爭，而在于通過競爭實現資源的最優配置。

如果內部惡性競爭、信息封鎖、內卷，那不僅是內部創新的阻礙，也影響用戶的體驗。

沒有規則的賽馬，終將淪為內耗的泥潭。需要有清晰的退出機制。

就像谷歌的成功源于 “賽后整合” 機制，將各團隊技術亮點融入最終產品；騰訊的精髓則是 “結果導向”，以市場反饋定勝負；字節把數據的作用，也是發揮到極致。

在充滿不確定的時代，企業需要速度、需要試錯的速度，毫無疑問，賽馬機制能提供極速。

但速度的極限，則取決于其組織能否承受對應的代價。只管賽、不管養，也必然難以持續。

只有將賽馬的活力與協作的穩定結合起來，企業才能在殘酷的競爭中，持續奔跑。AI時代，也許更如此。

---全文完，歡迎交流

理工/金融 復合背景

暢銷書《英偉達之道》譯者

百億私募/頭部自媒體 雙重經歷

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