美團的新墻筑起來了嗎？

再堅固的墻，一旦目標轉移，就變成了一道沒用的墻。商業史上，護城河的失效，往往不是因為被攻破，而是因為被繞開。

外賣補貼大戰早已結束，美團仍然是老大，市場份額依舊在60%以上，伴隨著的，則是從盈利524億元轉為虧損69億元。但一個棘手的問題懸在投資者心頭：如果美團的護城河可以輕易用錢砸穿，它還是護城河嗎？

答案藏在另一個數據里：2025年，美團研發投入260億元，同比增長23.5%。美團不是在修補舊墻，而是在建一道新墻。

舊墻開裂：美團怎么辦？

美團過去的護城河，是一個封閉的決策閉環：想吃啥→打開美團→搜索→選擇→下單。這條路徑綁定了用戶、商家、支付和評價體系。但這道墻已經被撕開了三道裂痕。

第一道裂痕：入口慢慢消失。5月11日，阿里繼年初將淘寶閃購接入千問后，宣布千問與淘寶全面打通，用戶可在千問App完成淘寶商品的挑選、對比及下單購買，也可在淘寶App，點擊“千問AI購物助手”，體驗一系列AI購物功能。

與此同時，字節也完成了關鍵落子。今年3月，豆包已內測打通抖音電商全鏈路，無需跳轉即可完成下單，并在導航欄內嵌“幫你選”功能，正式將AI對話與抖音的龐大商品池無縫對接。至此，AI大模型不再只是聊天工具，而是真正開始扮演起“消費決策第一入口”的角色。

這股浪潮的規模，從最新的數據中可見一斑：據QuestMobile統計，截至2026年3月，國內AI原生APP月活用戶已飆升至4.4億。其中，豆包以3.45億月活獨占鰲頭，千問也達到了1.66億，阿里官宣全端MAU已突破3億。面對如此洶涌的用戶遷移，如何留住“想吃啥”的第一念想，是擺在美團面前最嚴峻的課題。

但美團不會坐以待斃。它已面向所有用戶開放AI助手“小團”，覆蓋本地生活全品類。美團的目標不是做一個通用AI助手，而是成為“當用戶想吃飯時，AI首選的答案來源”。通用AI可以推薦餐廳，但實時的排隊信息、配送時效等數據的完整性和實時更新能力，仍是美團獨有的壁壘。

第二道裂痕：能力正被稀釋。過去商家需要依賴美團提供點餐、預約、評價等能力。現在，商家可以直接把這些能力開放給更多AI。如果商家可以通過AI直接觸達用戶，美團對商家的議價能力就會下降。

但美團也在轉型，北京“排隊王”金谷園餃子館的例子最有說服力。美團技術團隊與這家餃子館合作，開發了AI排隊功能。顧客可以通過自己的AI助手查看等位情況、直接取號。

表面上看，美團在幫商家“去中介化”。但商家老板李博說得很清楚：“美團作為餐飲行業的基礎設施，開放接口給中小商家，商家可以直接使用，不必再重復造輪子。”

金谷園的AI要能準確告知用戶“前方排隊幾桌”，背后依賴的依然是美團的排隊系統和實時數據。美團的策略是：既然商家終究要擁有自己的AI能力，那就由我來提供底層架構。它不是放棄中介價值，而是把中介價值從“信息撮合”升級為“數據基建”。

所有中介的終極命運，都是被更高效的中介取代。除非它自己先動手，把舊的自己革命掉。

第三道裂痕：數據面臨斷鏈。當品牌通過自有AI直接服務用戶，用戶行為數據沉淀在品牌手里，美團對商家的“數據依附”正在減弱。這意味著美團精準營銷的護城河在變淺——過去商家離不開美團，部分原因是離開意味著失去用戶數據。

但美團擁有品牌永遠無法單獨獲取的東西——全局數據。單個商家知道自己的顧客喜歡什么，但不知道顧客在別家還點了什么、消費能力如何變化。美團核心本地商業CEO王莆中說得直白：“幫商家去了解和改造物理世界，是我們非常清晰的戰略。”

這個全局數據視野，是AI時代美團最深的壁壘：當補貼退坡，誰能AI提升的匹配效率和履約效率，誰就擁有讓用戶和商家留下來的理由。

新墻：物理世界的AI底座

在這場效率爭奪戰中，阿里走的是“AI即入口”的路：把AI變成連接用戶與服務的超級入口——千問不僅是一個助手，更是整合阿里全部商業生態的樞紐。字節走的是“AI即流量”的路：用內容生態和流量優勢，把豆包打造成用戶日常使用頻次最高的通用AI助手。

而美團選擇了一條“既要還要”的路：搭的是AI的臺，唱的是服務的戲。

“在AI革命中，唯一合理的策略是進攻，而不是防守。”2026年3月財報電話會上，王興態度鮮明。但他緊接著劃清了邊界：美團不會盲目追求成為“詞元工廠”，而是將AI用于改進、加強甚至徹底變革本地服務這一核心業務。

這不僅僅是技術路線的分化，更是一場關于“誰定義了AI時代的入口”的博弈。美團的AI反應或許慢了半拍，但它正在把戰爭從“誰的模型更聰明”拉入“誰的履約網絡更深”的戰場。前者是參數之爭，后者是物理世界之爭。

參數可以追趕，但數百萬騎手跑出來的實時數據、上千城市沉淀的商家網絡，離開行業多年摸爬滾打很難復制。不過把物理世界變成AI能理解的數字資產，遠比想象中復雜。美團選擇的這條路，或許不會像在用戶端快速起量，但一旦建成，護城河也比前者深得多。

以美團的自研大模型LongCat為例。為了讓AI真正理解一家餐廳，它必須像人一樣，同時處理文字菜單、后廚實時畫面、用戶評價語音等復雜信息，并將其融合為一個整體認知。這恰恰是傳統大模型的短板，它們往往“文字歸文字，圖像歸圖像”，難以形成統一的決策。

這正是美團技術團隊過去三年多攻堅的方向。他們構建了一套全新的原生多模態技術架構，讓AI能將“看、聽、讀”融會貫通，真正理解物理世界的復雜性。

2026年4月，美團新一代基礎大模型LongCat-2.0已開放測試，其參數規模突破萬億，且訓練全程基于國產算力集群完成，標志著其“物理世界AI底座”的“大腦”已初步建成。

在研發投入上，王興給出了一個讓市場矚目的判斷：“除有云計算業務的企業外，美團在AI上的投入規模，大概率是國內企業里最大的，且已經堅持布局三年多了。”

260億元的研發投入，換來了B端AI工具覆蓋上千品牌、選址準確率87%的落地成果，也讓美團初步建成了“物理世界AI底座”的技術框架。但轉化效率的驗證，不是看參數規模，而是看賬本上能省下多少錢。

一個具體的例子是智能掌柜。據新華網，商家向美團客服咨詢經營問題，過去需要等待約1小時，AI上線后響應時間壓縮至2分鐘以內，問題解決率達96%。為商家節省超39.9萬小時等待時間，意味著美團用AI替代了本需人工完成的服務量——這部分成本直接從美團的運營支出中被劃走了。

“星眸”在另一個維度上驗證了AI的效率邏輯：日均巡檢后廚超1400萬次，識別準確率高達94.6%，遠超通用大模型約65%的水平。但問題在于，當補貼大戰的硝煙散去，美團必須回答一個更尖銳的問題——AI幫商家省下的每一分錢，能否覆蓋平臺從他們身上賺走的每一分錢？

如果不能，商家會用腳投票，就像他們在多個平臺間反復橫跳一樣。只有當商家發現，離開美團AI意味著喪失賺錢的確定性時，這套系統才算真正筑成了護城河。而眼下，答案仍在等待揭曉。

未來幾個季度，投資者只需要盯住一個指標：核心本地商業經營虧損是否持續收窄。如果答案是肯定的，就說明AI的效率提升正在轉化為真金白銀的利潤。

更長遠來看，客均合同數、商家留存率、單均履約成本——美團的新墻是否真的筑起來了，需要從這三個指標中找答案。

減虧的信號已經在財報中浮現。2025年第四季度，核心本地商業虧損環比收窄29%，摩根士丹利預測2026年第一季度虧損將從100億元大幅收窄至43億元。補貼退坡之后，美團不用等到收入暴增，只要把營銷開支降下來，利潤就會自然釋放。

有一點需要冷靜看待：美團當前的AI仍處在“投入期”。美團的新墻剛剛建起了結構。它能不能擋住下一次戰場轉移，還需要時間來回答。

尾聲

互聯網三十年，最深的護城河從來不是技術，而是時間。算法可以追趕，數據可以購買，但用時間和汗水澆灌出來的物理世界網絡，抄不了近路。

美團正在打一場“用AI重建護城河”的戰爭。它正拆掉的是用補貼堆起的流量高墻，修建的是用AI和履約網絡筑成的物理世界效率底座。

對于投資者而言，美團的投資邏輯正在經歷一次切換。過去，估值錨定于外賣市占率和到店GMV，那是舊墻的邏輯。現在，真正需要關注的是：當補貼大戰的硝煙散盡，美團用AI省下來的錢，最終能否變成利潤表上真金白銀。

美團要做的不是最聰明的AI，而是最懂物理世界的AI。作為 投資者，你愿意等到它新墻建成的那一天嗎？

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