滴滴快的合并的傳言日囂塵上,由于媒體引用的消息來自《華爾街日報》,所以那些持有“絕對不可能”思想的人們也產(chǎn)生了動搖,不過截至本文發(fā)布前依舊未能確認合并消息的真假。但是可以談的地方是,因為這種可能性存在,所以假設(shè)此事件真的發(fā)生了,會帶來哪些明顯的變化?
一
合并后中國打車軟件應(yīng)用市場寡頭企業(yè)誕生,其余同類應(yīng)用幾乎沒有機會。
易觀國際最新發(fā)布的《中國打車APP市場季度監(jiān)測報告2014年第4季度》數(shù)據(jù)顯示,截至2014年12月,中國打車APP累計賬戶規(guī)模達1.72億,其中快的打車市場份額為56.5%,滴滴打車為43.3%。
顯然,雙方合并后,剩余0.2%的打車APP市場是一個微乎其微的數(shù)字,這些應(yīng)用在未來想要有一席之地將變得非常困難,因為排名第一與第二的企業(yè)不再互相制衡,后面的企業(yè)很難找到追趕機會。
二
合并后,將對Uber產(chǎn)生威脅。
如果說滴滴和快的現(xiàn)在還沒有實力去和Uber比拼,那么雙方合并后,在國內(nèi)沒有了強勁的競爭對手,將有力量與打車應(yīng)用鼻祖uber去爭奪市場。
有分析稱滴滴和快的合并之后可以搶先Uber登錄資本市場,這不是沒有道理。“Uber進軍中國市場不過是姿態(tài)與概念,其用心很可能是想在2015年登陸納斯達克。目前,海外媒體已經(jīng)開始炒Uber的估值與IPO話題。在這個窗口,無論快的還是滴滴怎么標榜商業(yè)模式跟Uber不一樣,如果在IPO節(jié)奏上落后對手一步,至少在2015年會失去先機,而后續(xù)創(chuàng)新、拓展、包裝的成本會大大增加。”夸克傳媒負責人王如晨說。
三
合并后,投資方得解脫。
打車應(yīng)用市場已經(jīng)是一片血腥紅海。雙方燒錢非常瘋狂,一方面是培育市場,一方面還要燒錢與對手廝殺,對于投資方而言,估計是叫苦不跌。所以雙方合并,最開心的恐怕就是投資方了,盈利有望了!
2014年12月9日,滴滴打車宣布公司獲得新一輪超過7億美元的D輪融資,投資方包括淡馬錫、國際投資集團DST、騰訊。2015年1月,快的打車也宣布獲得6億美元的D輪融資,投資方包括軟銀、阿里巴巴、老虎基金等。
實際上也有未經(jīng)證實的消息稱,“雖被滴滴快的雙方共同否認,但這是一場投資方推動的合并,滴滴的投資人在其中起了重要作用。”
四
合并后,企業(yè)管理層將發(fā)生變化。
我們知道,兩家公司的合并是極其復(fù)雜的,之前優(yōu)酷和土豆的合并,過程長達一年之久。這其中,首先將出現(xiàn)的是管理層變化,CEO只有一個,業(yè)務(wù)部門也不會有重復(fù)的兩個。有傳言稱,雙方如果合并,將由程維出任新公司CEO,快的公司高管則套現(xiàn)退出。
除了最高層外,雙方高管人才濟濟。2015年2月4日升任滴滴總裁的柳青,此前在高盛任職12年,有豐富的資本市場經(jīng)驗,同時她也是柳傳志之女??斓姆矫妫?015年1月4日,引入原阿里巴巴集團副總裁陶然加盟,并出任資深副總裁,負責市場推廣、公眾溝通及商務(wù)合作等工作。陶然于2004年加入阿里巴巴集團公關(guān)部,歷任公眾和客戶溝通部經(jīng)理、總監(jiān)、副總裁。
毫無疑問,雙方如果合并,對于管理層也將迎來一個巨大變化。
五
雙方的合并,將引發(fā)阿里和騰訊支付業(yè)務(wù)更加激烈的競爭。
打車軟件應(yīng)用之爭,不單單只是這個市場領(lǐng)域的競爭,更深遠的背后是騰訊和阿里在支付方面的競爭,利用打車軟件,雙方各自培養(yǎng)微信支付和支付寶的支付習慣。
如果滴滴和快的合并,盡管內(nèi)部基于支付方面依然會發(fā)生競爭,但對外將不會表現(xiàn)得那么激烈,那么支付寶和微信支付的戰(zhàn)火將在其他地方燒得更加兇猛。
比如,當下正熱的紅包大戰(zhàn)沒準會更加激烈哦!
好文章,需要你的鼓勵
騰訊ARC實驗室推出AudioStory系統(tǒng),首次實現(xiàn)AI根據(jù)復(fù)雜指令創(chuàng)作完整長篇音頻故事。該系統(tǒng)結(jié)合大語言模型的敘事推理能力與音頻生成技術(shù),通過交錯式推理生成、解耦橋接機制和漸進式訓(xùn)練,能夠?qū)?fù)雜指令分解為連續(xù)音頻場景并保持整體連貫性。在AudioStory-10K基準測試中表現(xiàn)優(yōu)異,為AI音頻創(chuàng)作開辟新方向。
Meta與特拉維夫大學(xué)聯(lián)合研發(fā)的VideoJAM技術(shù),通過讓AI同時學(xué)習外觀和運動信息,顯著解決了當前視頻生成模型中動作不連貫、違反物理定律的核心問題。該技術(shù)僅需添加兩個線性層就能大幅提升運動質(zhì)量,在多項測試中超越包括Sora在內(nèi)的商業(yè)模型,為AI視頻生成的實用化應(yīng)用奠定了重要基礎(chǔ)。
上海AI實驗室發(fā)布OmniAlign-V研究,首次系統(tǒng)性解決多模態(tài)大語言模型人性化對話問題。該研究創(chuàng)建了包含20萬高質(zhì)量樣本的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和MM-AlignBench評測基準,通過創(chuàng)新的數(shù)據(jù)生成和質(zhì)量管控方法,讓AI在保持技術(shù)能力的同時顯著提升人性化交互水平,為AI價值觀對齊提供了可行技術(shù)路徑。
谷歌DeepMind團隊開發(fā)的GraphCast是一個革命性的AI天氣預(yù)測模型,能夠在不到一分鐘內(nèi)完成10天全球天氣預(yù)報,準確性超越傳統(tǒng)方法90%的指標。該模型采用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),通過學(xué)習40年歷史數(shù)據(jù)掌握天氣變化規(guī)律,在極端天氣預(yù)測方面表現(xiàn)卓越,能耗僅為傳統(tǒng)方法的千分之一,為氣象學(xué)領(lǐng)域帶來了效率和精度的雙重突破。