前两天有位做SaaS定价系统的朋友来问我：他们给几十家同行业客户提供动态调价工具，客户之间不认识、不沟通，但因为都用同一套模型、拉的是同一个价格池的数据，结果这几十家客户的成交价高度趋同。他问我：这算不算价格垄断？

我说：你这个问题，正是眼下反垄断执法最难判、也最容易踩雷的一块。

一、算法合谋是什么？

传统的横向垄断协议，需要竞争者之间"合意"——开会、微信群、电话，总得留下痕迹。反垄断执法机关抓的就是这个"合意"。

算法合谋则把"合意"隐去了。几种典型形态：

信使型（Messenger）：几家竞争者背后是同一个人/同一套算法在协调价格，算法只是执行人的意思。这一类实质上还是传统合谋，只是换了工具。

轴辐型（Hub-and-Spoke）：多家竞争者各自使用同一家第三方SaaS/算法服务商的定价工具，服务商坐在"轴心"位置，几家竞争者是"辐条"。哪怕竞争者互相不认识，只要都把定价权外包给同一套算法，结果就是价格联动。

预测型（Predictable Agent）：每家自己开发算法，但算法学习竞品价格并自动跟随，最终形成默契涨价。这一类最难认定——没有人为合意，只有机器"读懂"了彼此。

自主学习型（Autonomous Machine）：深度学习模型在无人干预下自己"学会"合谋。学界讨论很多，实务里目前还罕见能被执法机关拿下的案例。

二、中国现在怎么管？

2022年修订的《反垄断法》第九条明确写入了"经营者不得利用数据和算法、技术、资本优势以及平台规则等从事本法禁止的垄断行为"。这是把算法作为一种可能的垄断工具直接点名。

配套上，市场监管总局的《反垄断法配套规定》以及针对平台经济、算法推荐的一系列规定，把"利用算法实施价格协同"作为重点关注对象。

也就是说，就算你和竞争对手没坐下来谈，只要你们共用一套算法、或算法之间形成价格趋同，执法机关一样可以介入。

三、企业最容易踩的三个坑

第一个坑：把定价权完全外包给第三方SaaS。 上面那位朋友的场景就是典型。你自己没做什么，但你所在的整个行业因为共用一套工具形成了价格联动，你就是"辐条"。执法机关不会因为你不知道其他客户是谁就放过你。

第二个坑：抓取竞品数据自动跟价。 电商、机票、酒店行业最常见。技术上没问题，商业上很自然，但一旦形成稳定的"你涨我也涨、你降我也降"模式，就有算法默契合谋的嫌疑。

第三个坑：内部合规文档里出现"跟随行业价格""与主要竞争对手保持一致"这类表述。 这是留给执法机关的现成证据。哪怕真实执行没那么严格，白纸黑字就够麻烦。

四、我给客户的三条建议

一是算法可解释性要留档。定价逻辑、参数、数据源，能说清楚这些不是为了"和别人一样"，而是有独立的商业判断依据。

二是选SaaS服务商时把反垄断条款写进去。要求服务商披露是否给同行业竞争对手提供同一套模型、是否共用价格池数据。

三是别以为"没沟通就没事"。中国的算法反垄断已经从"抓合意"转向"看结果"——只要市场出现协同效应，你解释不清楚，就要被穿透。

用AI做生意的人越来越多，用AI踩反垄断红线的姿势也越来越多。算法不是免罪符，反而正在变成新的证据源。

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吴展鵾律师 · 涉外律师
涉外/跨境为主 · 办理广州/大湾区/全国刑事民商诉讼与法律顾问 · 中/英/西/日4语
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