去年，蜜雪漲薪43%，但另一個數據更是驚掉下巴

蜜雪已經把它的商業模型變成了護城河。

前段時間，蜜雪集團的2025財報出爐：營收335.6億元，同比增長35.2%；歸母凈利潤58.8億元，同比增長32.7%；全球門店逼近6萬家，達到59823家，同比凈增28.7%。三項核心指標相當漂亮。

但翻開財報細項，幾組數據形成了耐人尋味的反差。員工規模從7025人膨脹至9102人，增幅29.5%；薪酬總支出從14.48億元飆至20.71億元，增長43%。與此同時，研發費用卻從1.049億元降至1.013億元，同比減少3.4%，占營收比僅0.3%。

一家反復強調“數智化”的萬店巨頭，人力成本以營收兩倍速增長，研發卻反向收縮。難道暗藏被低估的效率邏輯？

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人力效率的三個“不得不”

先看一個基礎數據，6萬家門店意味著什么？不僅僅是一個規模數字，更是一套覆蓋全國甚至東南亞的供應鏈屏障。

人力增長的第一個驅動力，來自供應鏈端的防守型擴張。蜜雪在全國布局了中央工廠和多級倉儲物流體系，每一個倉配節點、每一條冷鏈線路都需要專業人員值守。門店數量每增加一萬家，供應鏈的“守門人”就必須同步擴編。

第二個驅動力，是食品安全管控的人力注資?！案哔|平價”是蜜雪的核心口碑，要維系這一口碑，品牌就必須依靠加盟網絡的標準化執行力。從原材料抽檢到門店巡檢，從操作規范培訓到食安事故應急響應，每一個環節都在吞噬人力。這不是擴張的“加速器”，而是規?；\營的“安全帶”。

第三個容易被忽視的變量，是IT運維的隱性擴容。蜜雪自2024年10月起在全國門店推廣智能出液機，目前已覆蓋超1.3萬家門店。但智能設備在下沉市場的真實表現，遠比PPT上復雜，比如網絡不穩、設備掉線、操作人員不熟練，都有可能導致門店智能化掉鏈子。蜜雪的戰略選擇是：不再投入底層代碼自研，而是把錢花在運維人員身上——用人力的確定性，換取設備運行的穩定性。

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蜜雪的極致研發投入深意

如果按傳統意義上的“研發=新品創新”來理解，蜜雪0.3%的研發占比確實少了點，但這個等式在蜜雪身上并不成立。

蜜雪的研發重心不在實驗室的新品配方間，而在“每杯檸檬水價格精確到分”的工程化改造上。

研發團隊的核心工作包含三個維度：一是調整茶粉與其它添加物料的配比參數，在口感與成本之間找到最優解；二是將這些配方的標準化參數寫入智能出液機的控制系統，確保每一家門店的出杯品質一致；三是對包裝進行工業化改造——杯子的口徑、高度、卡槽位置都需要與出液機實現毫米級匹配。

蜜雪自己不做底層技術。智能出液機的核心泵體、控制芯片均來自外部供應鏈，蜜雪只做應用層的適配與改造。這種“不造輪子”的研發哲學，決定了研發費用的天花板本來就低。

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三種商業模型，三種研發邏輯

如果我們跳出蜜雪本身，把它放在行業坐標系，會發現其他一些頭部品牌的研發差異本質上是商業模型的分化。

比如喜茶走的是“產品溢價”路線，其研發投入的核心目的是不斷推出市場未曾見過的新品，用創新維持品牌稀缺性和定價權。每一款新品的背后，是對茶葉基底、水果供應鏈、冷萃工藝的持續探索——研發是品牌溢價的核心驅動力。

喜茶推出茶特調

星巴克“第三空間”體驗

星巴克走的是“空間溢價”路線，其研發邏輯更偏向資本密集型投入，從烘焙產品線到數字化門店系統，每一筆研發投入都在服務于“第三空間”體驗的升級，這是它的基本架構和底層邏輯。

而蜜雪走的是“成本領先”路線，4元一杯的檸檬水，留給研發的容錯空間幾乎為零。研發費用多花一分錢，就是對商業模型的背離。蜜雪賣的不是“只有我這里有”，而是“4塊錢到哪里都能喝到”。這是完全不同的競爭維度。

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蜜雪為什么不自己造技術？

說到這有人可能會問：蜜雪為什么不把IT系統攥在自己手里？

答案藏在商業競爭的底層邏輯里——技術本身不是目的，技術帶來的效率提升才是。成熟的SaaS產品（美團、有贊等）已通過數百萬商家驗證，不僅在穩定性上經得起考驗，在成本上也遠低于自研。

據悉，蜜雪的ERP、物流管理系統，大概率依賴供應鏈軟件廠商的二次開發。去年底，蜜雪與菜鳥達成物流供應鏈合作，菜鳥為其打造以銷售預測為核心的智能補貨系統。

選擇一個外部的、成熟的技術伙伴，而非自研，背后還有一本賬：

時間成本——自研一套適配6萬家門店的供應鏈系統至少1-2年，以蜜雪今日體量，他自己的研發都未必跑得贏自己的擴張速度。

試錯成本——今天的蜜雪，經營發展的最高原則不是規模效率，是不能出錯。動輒數千萬的系統迭代費用，可能因一個小Bug打水漂。

機會成本——核心管理精力如果被技術研發消耗，反而會拖累主業。

蜜雪的智能出液機現在覆蓋門店約占22%，數智化的落地空間仍然巨大。但蜜雪選擇的路徑已經清晰：應用層改造+外部技術引入，用最低的技術投入成本，撬動規模運營的穩定性。

在規模驅動的商業模型中，把每一分錢花在刀刃上，比技術炫技更接近效率的本質。0.3%的研發占比不是蜜雪的短板，而是它基于自身商業模型做出的最優決策。畢竟，一家賣4元檸檬水的公司，不需要造芯片——它需要的是，讓每一杯檸檬水的成本再降一分錢。