文 | 沈素明 文 | 沈素明 在我看来，一个组🤗织的衰落，像一条河流干涸，不是因为最后一滴水消失，而是因为上🚀游的源头早在十年前就已悄然改道。当表面的水退去，那些深藏在泥🤯沙之下的林林总总，才会暴露无遗。 西贝的陨落，就是如此🤗。 2025年9月的舆论风暴，罗永浩的几句吐槽，后厨直😎播的“翻车”，客流断崖式下跌……所有人都把焦点放在了这短短一😊周的“信任崩塌”上。像一部高潮迭起的电影，让人血脉偾张。但作⭐为商业观察者，我看到的，是一场长达十年的必然，一次从战略根基😘到组织执行的系统性溃败。那一周，不过是十年沉疴的一次集中爆发👍。 今天，我带各位一起用一份“西贝陨落全景图”，从数据❤️的纵深，管理的视角，从决策的暗流，去看看西贝是如何一步步，把😆自己推向深渊的。 这不仅仅是西贝，更是所有高速扩张的中😊国企业，都要面对的“成长之问”。 要理解西贝的今天，必❤️须回到它的昨天。 2015年，当绝大多数中式餐饮企业还🤩困于非标准化、无法规模化复制的泥潭时，西贝的创始人贾国龙做出😁了一个勇敢的决策——投资3.5亿在天津投产第一期中央厨房。当😘时的战略目标是：用工业化的方式，解决规模化扩张中，品质无法统😴一的痛点。他喜欢把“中央厨房”比喻成“现代版的草原粮仓”——👏把内蒙古的牛羊肉集中运来，统一分切、包装，再通过冷链配送到全😀国各地。这既保证了品质，又为快速扩张铺平了道路。 这个👍决策在当时，是极具前瞻性的。它为西贝带来了巨大的成本优势和扩😴张效率。数据不会说谎。 2017年，西贝的全国门店达到😀220家，那时，每家门店平均配备了8名持证厨师，全国共有1,🙄760名。这个数字是西贝的骄傲，是它“好吃不贵”的底气，也是😡其“现炒”叙事的有力支撑。那时的西贝，一手抓扩张，一手抓品质🙄。中央厨房负责“前置加工”，保证原料品质和效率，而门店的厨师🤔团队则负责“现炒现烹”，用手艺赋予菜品灵魂。这似乎构建了一个🤩“规模化+匠心”的双保险。 然而，河流的流向，在不经意😴间改变了。 随着中央厨房的持续加码，尤其是2021年8🙄亿投资的武汉三期中央厨房投产，其产能的雪球越滚越大，对门店的🤔渗透率越来越高。到了2022年，西贝门店数量已达320家，但🎉持证厨师数量却骤降至1,280人，平均每店仅剩4人。 💯你细品，这组数据背后，藏着怎样的组织变革？ 这代表，西🤩贝门店的后厨，已经不再是一个完整的“厨师班子”，而是一个以“🤩加热+装盘”为主的流水线终端。中央厨房，从最初的“现炒辅助”🥳，悄然滑向了“菜品核心”。到了2024年，西贝中央厨房的产能🚀利用率高达98%，门店的菜品对中央厨房的依赖度超过90%。 😡 此时的西贝，已经不再是一家传统餐饮公司。 展开全😊文 它更像是一家以中央厨房为核心的食品加工企业，门店只💯是它的零售窗口。而这场变革，像一头沉默的巨兽，在吞噬掉它的人😢工成本、能耗成本和原料损耗的同时，也悄悄吃掉了它最核心的资产😘——“现做”的信任。像一只被效率绑架的巨鹰，飞得越高，离它的😁“草原”初心就越远。 西贝的问题，不仅在于中央厨房本身🤔，还在于它对“定义权”的傲慢与失控。 早在2019年，😢当“中央厨房=预制菜”的质疑首次出现时，西贝的回应是“预加工🔥≠预制”。这是一个技术性的辩解，但在消费者朴素的认知世界里，🙄这只是在玩文字游戏。对于消费者而言，他们判断一份菜是否“现做😊”，核心标准很简单：是否在门店厨房里，用明火，将生的原料变成🤯熟食。而西贝的“预加工”模式，恰恰模糊了这一点。 西贝😂的内部，甚至将这场“定义权之争”上升到了管理的KPI层面。根😎据其内部文件，"预加工≠预制菜"被明确写进门店KPI，若门店👏胆敢标注“预制菜”，则要扣减当月绩效10%。 这导致了🙄一个荒谬的结果：为了内部的“合规”和绩效，西贝全国门店集体选😅择了不标注。从财务上来看，这个决策似乎无比“正确”。它节省了😉每份0.08元的标签成本，避免了被“预制菜”贴上廉价标签的风🎉险，看起来既保住了利润，也维护了“现做”的品牌形象。 🙄但这场暗战，西贝输得一败涂地。 我们来看看它在同一时期🔥的竞争对手： ·老乡鸡：100%贴上标注“预制菜”。当😁风暴来袭，它的客流仅下降5%，港股甚至逆势上涨2%。 😴·海底捞：80%的菜品在菜单上明确标注。客流损失控制在8%。🤔 ·眉州东坡：60%的菜品明确标注。客流损失10%。 ❤️ 这些数据，是西贝“信任折价”直观的注脚。 当对手😀们选择用透明来赢取信任时，西贝却选择了用定义来对抗常识。它以🥳为可以靠一己之力，重塑市场认知，却忘记了，定义权早已不在企业😜手中，而在每一个消费者的心里。 消费者不是按工艺买单，💯而是按感受买单。他们不需要你解释“预加工”和“预制”的差别，🥳他们只相信眼睛看到的——无论是厨房里的明火，还是菜单上的标签🙄。当你的解释与他们的常识发生冲突时，会毫不犹豫地用脚投票。 😴 2025年9月10日，罗永浩的微博吐槽，是点燃这场大火🤔的火柴。 这根火柴烧在了西贝最脆弱的地方——它多年来对👍“预制”真相的遮掩。 西贝的应对，教科书般地展示了什么😜叫“自杀式公关”。贾国龙的情绪化回应，直接将企业的信誉与个人😂的意气捆绑，把一场商业危机升级为一场情绪对抗。当他说出“宁可🎉生意不做也要起诉”“硬刚罗永浩”时，他已经将自己置于公众认知😍的对立面，成了一个傲慢、蛮横的“店大欺客”的形象。 还😆有更致命的，是那场“自证”的后厨直播。 本意是想通过“💯阳光透明”来消除疑虑，结果却暴露了更多问题：镜头前出现冷冻鲈😆鱼、速冻西兰花；厨房里没有明火，只有电磁炉；20个后厨员工里🤩只有4人有厨师证；厨师长直播时未戴口罩、戴手链操作、地漏捞残❤️渣……这些画面，比任何文字的指控都更有说服力。它直接触碰了消😂费者的食品安全红线，让品牌信任彻底崩塌。 这场“自证”🎉，最终让西贝陷入了一个无法逃脱的舆论漩涡。 ·舆情量级🚀：48小时全网热度高达216,268条，负面评论占比高达29😂.5%。 ·营收损失：09-10至09-12三天营业额🙄累计减少约600万元，外卖收入骤降，甚至在15日仍低于平日5😊0%。 ·公关失误：贾国龙在行业群里的“认错”后又删除🎉，进一步加剧了公众对其真诚度的怀疑。 信任的崩塌，如山😜体滑坡，一旦开始，就无法停止。用十年时间积累的口碑，可能只需⭐要三天，就能被亲手瓦解。 西贝的陨落，不仅仅是一场公关😅闹剧，更是一场资本与制度的审判。 在西贝的内部，中央厨😅房的逻辑是完美的。我用一个“成本矩阵”来复盘它的决策： 🌟 西贝的逻辑是，通过牺牲“现炒”，换取人工、能耗和原料上的巨🤯大成本优势，并通过拒绝标注来避免“定义权成本”。这是一个短期🥳内很理性的选择。 但资本市场看的，是另一个账本——“信😆任矩阵”。 在信任的账本上，所有节省的成本，都变成了负🤔债。 ·估值下调：2025年9月17日，私募市场给西贝💯的估值下调了15%，而老乡鸡上调了8%。这是资本对“信任折价🎉”直观的评判。 ·供应商股价波动：国联水产（西贝供应商💯）股价-3%，恒顺醋业（标签供应商）股价+2%。市场的每一分😎钱，都在用脚投票，他们比任何人都清楚，信任的崩塌会波及整个产🙄业链。 ·营收预测：某头部券商对西贝2026年营收预测🤗下调了12%，给出的理由是“信任折价”。这不仅仅是数字的减少👏，更是未来发展的锁定。贾国龙曾立下的“2026年市值千亿”的⭐豪言，如今被舆论讽刺为“信任折价千亿”。 制度层面的审😎判，也如期而至。 2025年9月17日，《预制菜标识管😎理办法（草案）》全文发布，明确要求即烹、即热类必须标注。西贝💯提交了反对意见，但时代的大潮已无法阻挡。同一天，上海市场监管🤯局对西贝开展专项执法检查，虽然未发现标签违规，但要求“自愿标😢注预加工程度”。这背后，是对西贝“定义权”逻辑的彻底否定。当😀市场和制度都开始明确站队，西贝的“解释权”就彻底失效了。 😉 西贝的陨落，不是口味的失败，而是“定义权”的彻底失败。 🙄 一个企业，当它为了追求效率和成本，而选择了与消费者最朴🎉素的认知对抗时，就已经走上了一条不归路。它以为可以靠内部的强🤩制意志，去对抗外部的公共认知，却忘记了，在信息高度透明的今天🤗，消费者拥有了前所未有的“知情权”。 西贝的发展史，给😴所有企业管理者上了一课： ·信任不是公关，是管理。 🔥 它不是一场危机时才需要考虑的“灭火器”，而是需要长期耕耘😂的“管理资产”。 ·透明不是作秀，是常识。 它不🔥是一场后厨直播，而是从供应链到餐桌，信息的全链路对称。 😘 ·成本不是胜利，是信任转移。 你节省下来的每一分钱，🤔都可能在某个意想不到的时刻，以信任折价的形式，十倍、百倍地付🤩出代价。 —— 毕竟，在商业的丛林里，有些错误，😘犯不起！返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

中国大模型，首登Nature封面。 9月17日，在最新🙄一期的国际权威期刊Nature（自然）中，DeepSeek-🔥R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队🤩共同完成，梁文锋担任通讯作者，首次公开了仅靠强化学习就能激发🎉大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na😅ture封面，也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的😀主流大语言模型研究，标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🤯可。 Nature在其社论中评价道：“几乎所有主流的大😊模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被DeepSeek❤️打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😘自大模型浪潮席卷全球以来，技术发布、性能榜单层出不穷，但始终👍缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡🙄有突破，但其核心技术多以技术报告形式发布，未经独立同行评审。🎉 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D😆eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本🙄平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今🙄，历经半年，8位外部专家参与了同行评审，DeepSeek-R👍1推理模型研究论文终获发表，完成了从预印本到Nature封面🤗的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能，更对数据来源、训练方🤔法、安全性等提出严格质询，这一过程是AI模型迈向更高的透明度😅和可重复性的可喜一步。 因此，Nature也对Deep🤩Seek的开放模式给予高度评价，在其社论中评价道：“几乎所有😜主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被Deep🌟Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器🙌学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😢文的审稿人之一，他强调：“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这😡种公开分享大部分研发过程的行业规范，我们将很难评估这些系统的😅潜在风险。” 据了解，DeepSeek本次在Natur🤔e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动，全文64页，🤯不仅首次披露了R1的训练成本，而且透露了更多模型训练的技术细😂节，包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应，😴提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程，并对R1的安全性进行😂了全面评估。 其中，在训练成本方面，R1-Zero和R⭐1都使用了512张H800GPU，分别训练了198个小时和8😀0个小时，以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算，R1的👏总训练成本为29.4万美元（约合人民币209万元）。不到30🤯万美元的训练成本，与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比，可👍谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏🚀”质疑，DeepSeek介绍，其使用的数据全部来自互联网，虽😀然可能包含GPT-4生成的结果，但并非有意而为之，更没有专门😜的蒸馏环节。所谓“蒸馏”，简单理解就是用预先训练好的复杂模型😘输出的结果，作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时，O😀penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😁来训练自己的开源模型的证据，但拒绝进一步透露其证据的细节。 😍 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来，D🙄eepSeek在全球树立了开源模型的典范，但过去数月，外界对😎于R2何时发布始终保持高度关注，相关传言一直不断。不过，R2💯的发布时间一再推迟，外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有👍关。 展开全文 值得注意的是，今年8月21日，D🤩eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1，称其为“迈🚀向Agent（智能体）时代的第一步”。据DeepSeek介绍🚀，V3.1主要包含三大变化：一是采用混合推理架构，一个模型同🤗时支持思考模式与非思考模式；二是具有更高的思考效率，能在更短🙄时间内给出答案；三是具有更强的智能体能力，通过后训练优化，新😜模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R🥳1的基座模型为V3，V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路🎉上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于，DeepSeek🤯强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc🚀ale的参数精度，而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代🙄国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推🌟理有望更多应用国产AI芯片，助力国产算力生态加速建设。这一表🎉态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指😘出，DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了😎其训练的有效性，通过降低算力精度，使国产ASIC芯片能在成熟😅制程（12-28nm）上接近先进制程英伟达GPU的算力精度，😁DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale😅参数精度，让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式，“软硬协同”😉的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式，未来国产大模型将更多😜拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势，通过软硬件的协同😍换取数量级性能的提升，国产算力芯片将迎来变革。 责编：👏万健祎 校对：王朝全 版权声明 " Typ😡e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创⭐内容，未经书面授权，任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关🙌行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助👍理，微信ID：SecuritiesTimes " Ty👏pe="normal"@@-->返回搜狐，查看更多