“深度”何在：走向深度经济的竞争战略

本文来自微信公众号： 清华管理评论 ，作者：黄嫚丽、郭子生

人工智能（AI）正在深刻重塑人类社会的生产方式与生活样态。从智能制造到智慧城市，从个性化推荐到生成式内容创作，技术的渗透已触及经济活动的每一个角落。在这一背景下，日本野村综合研究所2025年底发布报告《日本视角下的AI变革：从深度经济到具身智能》，提出了一个颇具启发性的概念——“深度经济”。

所谓深度经济，是指以人工智能技术为底层支撑，通过重构价值创造逻辑，实现从“规模效率”到“价值密度”转型的经济新范式。其核心在于运用人工智能的预测力、识别力、个性化力、会话力、结构化力与创造力，深化对用户需求的理解与响应，构建人机协同的价值网络，最终推动经济活动从标准化规模生产向个性化深度连接跃迁。这一概念的提出，与当前学术界和产业界热议的数字经济与实体经济深度融合、人工智能与经济社会发展深度融合等议题高度呼应，为理解未来经济形态提供了一个独特视角。

深度经济对企业竞争战略的影响是根本性的，不仅改变了企业与消费者之间的信息格局，更从根本上重塑了“需求”这一商业逻辑的起点。“需求”的重组必然导致企业重新审视自身的战略定位，在深度需求的光谱中找到独特位置，同时审慎应对深度挖掘可能引发的伦理挑战。

认识深度经济

需求层次的光谱

理解深度经济，首先要回答“深度”究竟指向什么。这个问题看似简单，实则涉及对企业竞争战略（定位战略）的深层思考。

自马斯洛（Abraham Maslow）于1943年在《人类动机理论》一文中提出需要层次理论以来，形形色色的需求理论共同展现了人类需求的多层次结构特征。赫茨伯格（Frederick Herzberg）的双因素理论进一步区分了保健因素与激励因素，功能－情绪价值的需求划分则从产品属性层面解析了消费者诉求的多元性。这些理论为理解“深度”提供了基础坐标。

深度经济进一步推进了对需求的思考。它以消费者的知觉为基准，将需求区分为显性与隐性两类。显性需求是消费者能够明确感知并清晰表达的那一部分——“我”要一部手机，它需要流畅，续航要长。隐性需求则深藏于意识底层，消费者本人往往未曾察觉——“我”对身份的焦虑，对归属的渴望，对存在意义的追问等。显性需求对应的是需求光谱的浅度端，而隐性需求，尤其是那些尚未被意识到的潜在需求，则位于深度端。

这条光谱可以如此描绘：从浅度一端到深度一端，是从“用户知道”“用户没有察觉到”到“用户完全不知道自己有此需求”的连续过程；从企业端看，是从“被动响应”到“主动挖掘”的角色转换；从竞争格局看，是从“充分竞争”到“认知差优势”的战略迁移。深度经济直指的，正是位于光谱深度端、此前未得到充分发现或重视的潜藏的隐性需求。

这样的隐性需求（也可以被称为“深度需求”）具有几个鲜明特征。其一是认知差：用户不知而企业已知，这种信息不对称本身便构成商业价值的来源。其二是潜隐性：深度需求潜藏于用户行为与情感背后，超越了大多数用户的自我认知范围，不会自然浮现为可被市场直接捕捉的消费意愿。其三是主动性：深度需求要求企业主动挖掘而非被动等待用户表达，难以通过传统问卷或访谈直接获取，进而对传统的市场调研方法提出了根本性挑战。其四是理性底层：当挖掘到足够深的层次，非理性欲望开始浮现，伦理问题随之而来。

德鲁克曾说“企业的目的是创造客户”，深度经济将这一理念推至极致：不仅是创造客户，更要创造客户自己都不知道的需求。这是一场关于商业本质的深刻变革。

深度经济与规模经济、范围经济

经济学传统上区分出规模经济与范围经济两种经济形态。规模经济指向产量扩大带来的成本优势，范围经济则强调多产品共享资源产生的协同效应，是多元化经营的理论基础。深度经济提供了获取超额利润的第三条路径。

三者的逻辑差异值得细究。规模经济与范围经济本质上都是对“如何以更低成本进行生产”这一问题的回答。无论是扩大产量还是共享资源，最终的竞争优势都体现在成本端。规模经济的技术基础可以追溯到工业革命的蒸汽机技术与电气技术，范围经济的技术基础则与信息技术革命紧密相连。它们的逻辑在需求稳定、竞争相对温和的商业环境中极为有效。然而，当需求日趋个性化、竞争日益激烈时，仅靠成本优势难以维系竞争优势。深度经济回答的是完全不同的问题——“如何做不同的事满足不同的需求”和“如何做不同的事满足同一显性需求下的不同隐性需求”。深度经济的要旨不是追求效率优化，而是追求价值本身的重新定义；其技术基础依赖于数智技术特别是人工智能技术的突破。人工智能技术能够从历史数据中发现人类难以察觉的需求模式，并同时作用于供给与需求两端，为捕捉并满足隐性需求提供可操作的工具，是“深度经济性”得以实现、成为竞争优势新源泉的必要基础。

三种经济形态之间并非简单的替代关系，即深度经济的实现，并不意味着可以抛弃规模经济和范围经济，三者呈现出复杂的互补与叠加关系。在现实商业世界中，优秀的企业往往能够同时运用多种逻辑。亚马逊的实践颇具启示：其AWS云计算业务体现的是典型的规模经济——通过全球统一的基础设施实现成本优势；全球物流网络展现了范围经济的优势——电商、云计算、实体零售在物流系统上实现资源共享；个性化推荐系统与Alexa智能助手代表深度经济的探索——通过算法理解用户尚未表达的潜在需求。优秀的企业完全可以在多个维度同时构建竞争力，形成“成本优势+差异化”的复合护城河。

技术赋能下的深度经济

人工智能技术的成熟使深度需求的挖掘从理论构想变为可操作的实际能力，深度经济的影响因此体现在两个相互关联的层面。

第一是作为经济形态的深度经济。当企业普遍具备深度挖掘消费者需求的能力时，一种新的经济运行模式便应运而生。在这一模式下，价值的创造不再主要依赖于规模效应带来的成本优势，而是依赖对消费者潜在需求的深度洞察与快速响应。推荐算法经济、内容发现经济、智能健康管理经济、个性化教育经济，都是这一新经济形态的产业化表现。它们不是某个企业的竞争策略，而是整个产业结构的深层变迁。

第二是作为竞争战略的深度经济。无论身处何种行业，企业都可以将深度需求挖掘作为获取差异化竞争优势的根本手段。字节跳动将深度经济作为核心商业模式来践行，从算法推荐到内容生产、从用户运营到商业变现，深度挖掘用户注意力资源成为其整个商业帝国的基础设施。传统企业可以在既有业务中融入深度思维——一家制造企业不再仅仅满足客户表达的功能需求，而是通过数据分析、场景洞察、体验设计，挖掘客户自己都未曾察觉的深层诉求，从而在同质化竞争中开辟出全新的价值空间。

理解深度经济的双重属性具有重要的战略意义。作为经济形态，深度经济描述的是一种正在到来的宏观趋势，企业需要感知并顺应这一趋势；作为竞争战略，深度经济提供的是一种获取优势的路径选择，企业需要评估并决定如何设计。然而，作为竞争战略的深度经济，绝不同于我们过去所理解的“蓝海战略”。本文后续的讨论将聚焦于第二个层面，深入分析深度经济作为企业竞争战略时的理论逻辑、实践方式与伦理挑战。

深度经济下的企业竞争战略

战略逻辑的转变

波特的竞争战略理论长期主导着企业战略思考，成本领先、差异化、集中化三种通用战略为企业竞争提供了基本框架。这些战略建立在三个隐含假设之上：竞争是零和博弈、需求是给定的、客户知道自己需要什么。深度经济时代正在动摇这些假设。技术进步消除了部分信息不对称，使客户能够接触到更丰富的选择；消费者需求日益个性化、碎片化，传统的细分市场概念不再稳定；更重要的是，在深度需求面前，客户往往真的不知道自己想要什么——他们需要帮助、引导，甚至被创造。大量共性隐性需求被不断挖掘、呈现和刻画，成了一个独特市场。而这一点正是“蓝海战略”未能触及的“深度”。

这意味着战略逻辑需要发生根本转变：企业不能再满足于响应已知需求，而要主动挖掘未知需求；不能停留于“客户需要什么我们就提供什么”的被动姿态，而要转向“我们认为客户需要什么，因此创造什么”的主动创造。

战略定位的新类型

在深度经济的框架下，需要重新审视竞争战略的“定位”概念。传统战略理论中的定位关注的是如何与竞争对手区分开来，强调的是目标市场的选择以及以差异化或成本领先的方式满足目标市场需求。然而，在深度经济中，企业需要找到的是一个能够与消费者深度需求产生共鸣的独特位置。这个位置可能并不强调与竞争对手的差异，而是强调与消费者需求之间的深度连接。

基于企业在需求挖掘上的战略意图与技术能力，可以将深度经济框架下的企业定位划分为三种类型。

第一种是有限定位。这类企业所提供的产品或服务仅能满足消费者在需求光谱上某几个有限点的诉求。它们或许意识到深度需求的存在，但受技术能力或战略意愿限制，实践上仍然停留在满足显性需求的层面。

第二种是连续定位。这类企业不再满足于在需求光谱上某几个离散点上提供服务，而是试图覆盖更广泛的连续区间。它们通过丰富的产品线、个性化的解决方案、场景化的服务设计，尝试触及消费者尚未明确表达的潜在需求（见图1）。连续定位意味着同时捕捉分布于不同层次的需求，将其中的隐性需求以特定的场景或基于技术进行有机融合。例如，我们提出“长尾需求”的概念，通过技术赋能，对跨层次的“尾部需求”予以整合，踏入深度经济的领域。

第三种是引导定位。这是深度定位的最高形态——企业不仅覆盖用户的多维度需求，更通过产品与服务的精心设计，引导用户发现并表达自己此前未曾察觉的深层需求。当用户被引导至这一层次，他们将对企业的产品和服务形成难以替代的使用惯性。苹果是引导定位的典范：iPhone用户购买的不只是一部手机，而是进入苹果生态的入口。AirPods、Apple Watch、Mac、iCloud、Apple TV……每一个新产品都在拓展用户对自身需求的认知边界，同时也加深用户对苹果生态的依赖。这种定位的护城河不是产品功能本身，而是企业与用户之间形成的深度认知连接与使用惯性。

多元化的涌现

多元化与纵向一体化是集团战略的主要议题，其核心逻辑是追求协同效应。这往往是企业极其慎重而重大的战略决策。然而，深度经济却让企业在不断挖掘和满足需求光谱之中出现了“涌现的”多元化。

深层次需求通常处于休眠状态。日常生活的压力与惯性使人们优先满足那些紧急而具象的显性需求。相比之下，那些更深层、更抽象的心理诉求也就是隐性需求，如归属感、认同感、意义感、自我实现等，则被推向意识的边缘，只有在特定情境下才会浮现。这里的情境，正是场景。场景涵盖时间、空间、过程与文化情感维度，它不仅是物理空间，更是社会空间与虚拟空间的融合。需求场景化将消费者的需求与其所嵌入的要素——具体的数据、情感的氛围、行为的轨迹——进行共时化融合，使需求得到更深化、更超出预期的满足。需求场景创新则更进一步，它通过重新配置需求与其他要素的组合，或者创造全新的空间状态，激发需求的创新性变化。

这意味着深度经济下多元化成为需求场景化和需求场景创新的必然选择。传统多元化战略所强调和关注的相关性，变得不再那样重要，因为在深度经济下，企业战略从一开始就要求生态化思维。定位越“深”（连续定位尤其是引导定位），对生态化思维的要求就越高。企业要在整个需求价值网上找到自身独特的位置，建立与相关者的深度连接。如此，基于“显性－隐性”需求场景化和场景创新的设计，企业的多元化变成了必然选择。

能力体系的构建

战略定位的新类型和多元化的涌现，都对企业提出了新的能力要求。自ChatGPT 3.5问世以来，人工智能等前沿技术的快速发展，迫使企业必须掌握并应用大量新兴技术，以适应全新的竞争格局。然而，企业在此种情境下更需要构建综合技术与管理的组织能力，这亦是深度经济时代企业必须培育的核心能力。无论是选择有限定位、连续定位还是引导定位，深度需求的挖掘都需要以下三大核心战略能力的支撑。

场景设计能力是深度需求挖掘的起点。针对处于休眠状态的隐性需求，企业需要具备场景洞察与构建能力——理解消费者在何种情境下会触碰深层需求，如何设计场景让需求浮现，以及如何使这种场景可持续。场景设计能力建立在对消费者生活场景的深入理解上，包括对时间、空间、情感、社交等多维度的洞察。具备这一能力的企业，能够通过产品、空间、服务的设计，主动创造触发深度需求的情境。

内容创造能力是将洞察转化为价值的关键。企业通过场景设计触发了消费者深度的隐性需求后，需要以内容创造能力提供相应的价值来满足这些需求。内容创造不仅包括产品设计、服务设计，更包括基于深度洞察的个性化内容生成——根据每个用户的独特需求，动态生成满足其深层诉求的产品描述、服务方案乃至全新的价值主张。生成式人工智能使规模化、个性化的内容创造成为可能。

生态协同能力决定了企业能否持续满足消费者的多元需求。深度经济中的多元化要求企业具备生态协同能力——整合内部资源构建产品矩阵，连接外部伙伴形成价值网络，建立与用户之间的长期关系。这种能力体现在三个层面：纵向整合产业链资源提供完整解决方案，横向连接相关企业形成价值共同体，以及通过用户运营建立深度黏性。具备生态协同能力的企业，能够围绕用户的深层需求构建持续扩展的价值网络，从而建立难以复制的竞争壁垒。

这三大能力相互支撑、协同运作（见图2）。三者的有机结合，共同构成了深度经济时代企业核心竞争力的完整图景。为了有效支撑这三大能力的协同运作，组织管理必然要进行相应的变革与创新，这对当代战略管理实践提出了新的要求。

亟须直面的风险与伦理问题

商业风险的识别

深度需求挖掘面临多重商业风险，其一是需求真实性的风险。企业通过各种手段挖掘到的“深度需求”，可能是算法噪声或分析偏差的产物。当推荐系统识别出某种用户行为模式时，这种模式可能只是特定情境下的偶然表达，而非稳定的需求特征。需求误判的代价是巨大的，它意味着产品研发、市场投入、品牌建设的全部资源可能南辕北辙。

其二是需求时效的风险。深度需求往往与特定的社会心理阶段相关联，具有较强的情境依赖性。二十年前的消费者可能渴望通过购买奢侈品来彰显社会地位，今天的年轻消费者可能更看重产品的文化内涵和环保属性。技术进步、社会观念演变、代际更替，都可能使曾经深刻的需求迅速消退。理解这一点并不容易，它要求企业不仅要关注当前的需求状态，更要理解需求背后的社会心理动因。

其三是深度不足的风险。许多企业声称在挖掘深度需求，实际上不过是在浅层需求上换了一种表达方式。所谓的“个性化推荐”可能只是基于最近几次浏览记录的简单匹配，所谓的“用户洞察”可能只是问卷调查的统计分析结果。缺乏真正的深度洞察，产品和服务的差异化便难以建立，最终仍会陷入同质化竞争。

这些风险并非理论推演，而是企业在实践中真实面临的挑战，必须引起足够重视。

伦理边界的考量

最抽象的欲望与最隐秘的心理往往被理性所掩盖，被社会规范所压抑。企业是否有权利去挖掘它们？挖掘之后是否要去满足？满足它们是否道德？这些并非伪问题。深度经济下的伦理风险是真实存在的，不仅关乎企业声誉，更关乎消费者的福祉与社会的健康发展。企业需要重点应对三重伦理风险。

第一，隐私风险。深度需求的挖掘需要大量用户数据，而数据的获取、使用、保存都涉及复杂的信息伦理问题。企业需要回答一系列问题：数据从何处来，是用户主动提供还是通过行为追踪获得？用户是否知情，是否同意？数据如何使用，是用于改进服务还是出售给第三方？数据保存多久？数据泄露如何应对？当前，全球数据保护法规日趋严格，违规代价高昂。当消费者发觉自身行为在不知情时被持续追踪、深度分析乃至提前预判，其对企业的信任可能彻底崩塌，而这种因与预期存在严重落差而产生的信任裂痕，往往难以弥合。若处理不当，企业不仅将面临严峻的法律风险，其全球品牌声誉也会严重受损。

第二，非理性需求的风险。消费者确实存在非理性的一面——冲动购买、过度消费、成瘾行为、虚荣心理，这些都是可以被利用的人性弱点。商家利用这些弱点获取利润古已有之，但在深度经济时代，技术的介入使这种利用变得更加精准和高效。企业是否有边界意识？在追求利润的同时是否考虑社会责任？当企业通过算法识别出用户的成瘾倾向后，是选择帮助用户克服成瘾，还是利用这种倾向获利？商业伦理的基本追问是：顾客想要的，就是对的吗？企业是否有权利去满足顾客自己都不知道的欲望？例如，在汽车行业，极端的百公里加速参数满足的是心理快感而非实际效用，讨巧的细节设计满足的是情感投射而非实用功能，这些策略在短期内确实创造了显著的市场差异化。然而，问题随之而来。百公里加速的极致性能需要专业驾驶技能才能驾驭，普通用户追求这种性能反而带来安全隐患；底盘调校偏向运动性能牺牲了乘坐舒适性，掩盖了空间布局的不合理。对隐性需求的过度满足，可能掩盖产品或服务在安全性、可靠性与实用性等基本性能上的缺陷，从而严重损害消费者乃至社会的整体利益。这正是深度经济时代企业面临的典型困境：满足用户的深度情感需求，还是保障用户的基本安全与利益？当二者发生冲突时，企业如何抉择？

第三，非理性需求的群体化效应风险。尽管技术加持下许多企业致力于以“千人千面”的产品和服务来满足个性化的需求，然而实际上企业总是基于一定群体的“千人千面”——目标市场的选择和设计总是基于一定的数量。由此，上述提到的非理性需求的风险从个人变成群体时，性质将完全改变。社会心理学长期致力于研究群体认知及其效应等问题，勒庞（Gustave Le Bon）经典著作《乌合之众》提出的群体心智变化是否会在深度经济中被放大？面对这种群体心理特征，企业的战略意图将何去何从？企业是否有能力应对？外溢的社会效应将产生什么影响？

实际上，当企业追求“深度”时，最根本的问题是“服务”与“操控”的界限。深度需求挖掘的极致境界，便是企业比消费者更清楚他们需要什么。这是一种能力，这种能力既可能被用于正途，也可能被滥用。当企业不是满足需求而是创造需求，不是服务消费者而是操控消费者时，伦理的边界便已失守。服务的本质是帮助消费者实现他们想要的目标，即使消费者此前未明确意识到这个目标；操控的本质则是利用信息不对称来引导消费者实现企业想要的目标。负责任的企业会持续自省：“我们是否为消费者创造了真正的价值？”投机者只会持续追问：“我们能否让消费者购买更多？”

更深层的问题在于，深度需求的满足可能干扰消费者认知成长。消费者通过逐步尝试、反思、调整来突破认知局限，识别隐藏在日常背后庞大的深度需求。这个过程本身就是个人必要的学习与成长。当企业直接提供深度满足时，消费者便可能错失自我探索的机会，转而形成对企业的路径依赖。如此一来，消费行为非但不能促进成长，反而演变为消费者发展的束缚。

结语

深度经济代表了一场从“规模效率”到“价值密度”的经济范式转型。它改变了企业与需求的关系——从被动响应到主动挖掘，从满足已知到创造未知。这是技术驱动的必然，也是商业逻辑演进的趋势。

对于企业而言，深度经济既意味着全新的战略机遇，也提出了严峻的挑战。但更重要的是，企业需要在追求深度的道路上保持清醒与克制。深度需求的过度挖掘可能引发风险，伦理边界的逾越可能带来负面社会效应。企业必须追问：我们是在服务消费者，还是在操控消费者？我们是在创造长期价值，还是在透支未来？

最终，我们要问：“深度”走向何处？实际上，“深度”走向何处没有定势，可能是光明的未来，也可能是无尽的深渊。这取决于企业的战略愿景。对“企业为什么而存在”这一类终极问题的回答将会把企业带到不同方向的“深度”。