比如在14年年初，滴滴接入微信支付，程维想做一次促销推广，他最初找腾讯要几百万的预算。腾讯回复说：你们的预算太少。于是给了滴滴几千万。最终的结果是这笔补贴让滴滴的成交量暴涨，一周内补贴已经过亿。数据的暴涨也让对手快的和其背后金主阿里迅速加入。这时本该结束的补贴让程维犹豫再三。

　　于是滴滴再次找到腾讯，希望其继续参与补贴支持，以对抗快的。此前的补贴全部是腾讯买单，这次程维的方案是腾讯滴滴各掏一半。腾讯高层也爽快表态：不论是一个月后补贴还是下周一就开始，都请CEO做决断。

　　对此，滴滴内部也曾开玩笑说，我们融资的故事，是一个女人周旋在三个男人之间的故事，最后谁都没嫁，自己变女皇了。

　　后来，程维在一次采访中表示：我们烧了很多钱，也有了很多经验。一开始就打一个城市，要一个点打破了，再横向复制。

　　兴利除弊：低门槛平台背后的高门槛智能

　　这么大规模烧钱的背后，也有不少人在问，滴滴是不是傻?他们这样靠什么赚钱，就连程维的投资人也曾开玩笑说，是不是会把26个字母都融完了。而程维表示，融资，用股份换粮食，如果没有感到很强的生存危机，我不会这样做。

　　最开始时，程维也只是想到：衣食住行是人类最基本的需求，在这里面“行”的改变是最缓慢的，所以滴滴出行的使命就是让出行更美好。因此滴滴在一开始做打车软件时，想把线下行业线上化，这个时候最需要的是很强的线下团队去教育司机。到了发展的第二个阶段，滴滴出行开始招募司机，构建司机的教育体系，这期间，出现了市场化的出租车、一些顺风车，按照这个逻辑，把所有出行方式连接到线上，构建一个平台，以便最高效地满足用户的出行需求。

　　滴滴的用户群体，是打车需求是最旺盛的都市白领，白领们的社会活动也较为活跃。他们喜欢逛街、娱乐、消费，有各种各样的爱好需求。这部分群体不仅是智能手机深度用户群体，更是对价格颇为敏感，通过补贴返现抵价券等模式刺激他们的打车频率，一旦有了用户和用户活跃度，这个打车APP就不仅仅是个打车软件了，而是一个流量入口，这里面就可以探索出更多的商业模式和盈利模式。

　　比如目前滴滴做的商家定位导流、广告指引推广等。而这种商业模式潜力的背后是高数量的用户数据，烧钱就要烧出未来。前文说过，平台是一个低门槛的事情，可是用户量到一定程度后，如何连接用户和司机，保证云端的交易引擎，就对技术上有着非常高的要求了。

　　程维说过，滴滴所有业务抽象出来就是一个客户端和一个云端：客户端是用户表达自己的出行需求，或者司机表达自己的供应，云端引擎则需要在复杂的供需不平衡里尽量高效地撮合交易。云端引擎的效率在Uber进入中国之后日益凸显。其实，滴滴与Uber表面是补贴大战，双方花了很多钱，但实际上，核心在云端，云端的效率如果低了1%，整个花钱的效率会差很多。滴滴出行最终取胜，整体效率的提升非常关键。

　　创业第三年，程维找到了机器学习专家叶杰平，后来叶杰平成为了滴滴出行副总裁兼研究院副院长，也一起找了很多云计算大数据科学家加入，构建人工智能平台。原来人在定规则，做决策，这背后有一定组织上的挑战。滴滴这种撮合方式，有别于淘宝的人和商品的撮合以及百度的人与信息的撮合，机器在滴滴出行的业务里面应该起到决策的作用，而不仅仅是推荐。

　　叶杰平表示：机器学习的决策在滴滴出行的成长中经历了三个阶段：第一个阶段，人靠判断力与经验做决策，滴滴的运营会根据拿到的补贴券去发展司机;第二个阶段是机器辅助人做决策;第三个阶段机器自己做决策，比如，滴滴出行平台上每天有几十万纠纷，滴滴出行用机器学习解决司机诱导乘客取消订单的行为。

　　因此，有这样一个海量数据匹配并且因为低门槛使用者素质参差不齐，如何解决技术问题、有效利用信息导流、正常运作平台等就需要科技来助力了。这对于曾经市场型的程维来说，也是一个考验。

　　青青子衿，悠悠我心。但为君故，沉吟至今：组建梦之队，壮大滴滴团队。

　　程维表示，在刚开始创业的时候，并没有考虑过技术合伙人，也没有思考过市场、运营、CFO这些都可以干什么。他曾将滴滴软件拿给王兴看，王兴只说了两个字：垃圾!虽然程维认为王兴不该打击创业者的积极性，却在招募合伙人上开了窍。“你看三国演义，一大半的时间都是讲他们如何加盟的。怎么找到他们，怎么判断他们。做企业也一样，CEO要组建强大的队伍，让团队不断地壮大。”。