劃重點：
1、張一鳴希望字節(jié)從流量驅(qū)動走向技術(shù)驅(qū)動，成為一家真正意義上的創(chuàng)新科技公司。多方信息顯示，在2021年先后卸任字節(jié)CEO和董事長后，張一鳴已重新回到公司一線。目前主要辦公地已從新加坡轉(zhuǎn)到北京，從去年下半年開始，他每月會召集一次字節(jié)核心管理層和AI項目負責(zé)人的復(fù)盤和討論會。
2、與許多電商、新能源企業(yè)家在成熟業(yè)務(wù)中“內(nèi)卷”不同，張一鳴關(guān)注的是面向未來的前沿技術(shù)。他的角色更像是回歸一線后的谷歌聯(lián)合創(chuàng)始人謝爾蓋·布林：專注AI核心研究團隊，花大量時間和研究人員打交道。
3、張一鳴怎么讓字節(jié)轉(zhuǎn)型成“硬核科技公司”?可以總結(jié)為三個關(guān)鍵詞：人才密度、全棧自研、長線研究。過去兩年，字節(jié)跳動吸納了大量頂尖 AI 人才。如何高效組織這個高密度團隊，讓聰明人協(xié)同發(fā)力、而不是因內(nèi)外部競爭壓力而擾亂節(jié)奏，是擺在管理層面前的核心難題。
作者 林易
編輯 重點君
在中國企業(yè)發(fā)展史上，幾乎沒有哪家公司像字節(jié)跳動這樣，在極短時間內(nèi)于國內(nèi)外同時崛起，迅速躋身全球第一梯隊的科技巨頭。
如今，字節(jié)的營收與利潤規(guī)模已超過騰訊，堪比美國“科技七強”(M7)之一的meta。外媒最新報道稱，字節(jié)2025年營收預(yù)計將達到約1860億美元，相比2024年的1550億美元增長約20%，這一增長主要得益于TikTok在全球的持續(xù)擴張。如果目標(biāo)達成，字節(jié)的營收體量將逼近Facebook母公司meta(2025年預(yù)估營收約1870億美元)。
字節(jié)的核心業(yè)務(wù)是流量變現(xiàn)，其收入主要來源于“APP工廠”打造的抖音、TikTok、今日頭條等爆款應(yīng)用。過去十年，在信息流、短視頻、社交、本地生活等多個賽道，字節(jié)始終以兇猛攻勢和高效迭代迅速占據(jù)頭部位置。這些“流量黑洞”級的產(chǎn)品，不斷吞噬用戶時長，帶來源源不斷的現(xiàn)金流，也推動字節(jié)成長為一家互聯(lián)網(wǎng)巨頭。
但現(xiàn)在，張一鳴希望在AI技術(shù)浪潮中完成字節(jié)的第二次蛻變——從流量驅(qū)動走向技術(shù)驅(qū)動，成為一家真正意義上的創(chuàng)新科技公司。多方信息顯示，在2021年先后宣布卸任字節(jié)CEO和董事長后，張一鳴已經(jīng)重新回到公司一線。《劃重點》從多方獲悉，張一鳴目前主要辦公地已從新加坡轉(zhuǎn)到北京，從去年下半年開始，他每月會召集一次字節(jié)核心管理層和AI項目負責(zé)人的復(fù)盤和討論會。另據(jù)此前《晚點》報道，從2023 年四季度開始，張一鳴開始頻繁約見 AI 研究者。也會自己看論文、自己學(xué)技術(shù)，字節(jié)有專門的研究團隊協(xié)助他理解前沿技術(shù)，輔導(dǎo)者之一是新加坡國立大學(xué)原教授、字節(jié)研究員馮佳時。
張一鳴的真正意圖，也可從字節(jié)近來的公開發(fā)言中窺見一斑。字節(jié)CEO梁汝波在6月11日火山引擎會上說：字節(jié)未來會堅定長期投入，從“科技公司”進化到“創(chuàng)新科技公司”，追求智能突破，服務(wù)產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。更早之前，今年2月全員會上，梁汝波重提“務(wù)實浪漫”，表示字節(jié)要做發(fā)明新技術(shù)的公司。這些頂層戰(zhàn)略方向，梁汝波無疑與張一鳴的思路高度一致，可以用一個詞概括：硬核科技。
張一鳴究竟打算如何讓字節(jié)完成從“APP工廠”到“硬核科技公司”的轉(zhuǎn)型?在回答這個問題之前，我們必須先厘清——“硬核科技”到底意味著什么?
什么是“硬核科技”？掌握不可替代的“技術(shù)底座”
所謂“硬核科技公司”，并不等同于“硬件公司”——這是許多人的常見誤解。沒人會質(zhì)疑美國“科技七強”都是硬核科技公司，但其中的五家：微軟、亞馬遜、谷歌、meta 和英偉達，本質(zhì)上都是軟件驅(qū)動的企業(yè)(即便是英偉達，其核心也在于芯片設(shè)計，而非制造)。真正涉足硬件制造的，只有特斯拉和蘋果，但它們同樣以軟件能力見長，比如蘋果的操作系統(tǒng)和特斯拉的自動駕駛系統(tǒng)。
因此，所謂“硬核科技”，強調(diào)的從來不是“制造能力”，而是“底層技術(shù)創(chuàng)新”——指的是那些能從零構(gòu)建技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施、推動行業(yè)范式遷移，并在全球科技格局中產(chǎn)生決定性影響的公司。它們的共同特征，是掌握了一種不可替代的“技術(shù)底座”：比如通用人工智能、芯片架構(gòu)、操作系統(tǒng)、云計算平臺、自動駕駛算法等。這種能力不是靠資源堆砌就能獲得的，而是依靠長期、高強度的研發(fā)投入，跨學(xué)科的技術(shù)融合，以及對未來趨勢的堅定押注與持續(xù)迭代。
換句話說，硬核科技公司的本質(zhì)，是技術(shù)壁壘，而非制造產(chǎn)線。從構(gòu)建Transformer架構(gòu)的谷歌、到打造AI基礎(chǔ)設(shè)施的英偉達，再到擁有全棧FSD自動駕駛的特斯拉，它們或許提供的是軟件、App，甚至云服務(wù)，但其核心競爭力都源自深層的技術(shù)原力，這才是“硬核科技”的真正內(nèi)涵。
理解了這一點，也就理解了張一鳴的目標(biāo)——與許多電商、新能源企業(yè)家在成熟業(yè)務(wù)中“內(nèi)卷”不同，張一鳴關(guān)注的是面向未來的前沿技術(shù)。他的角色，更像是回歸一線后的谷歌聯(lián)合創(chuàng)始人謝爾蓋·布林：專注AI核心研究團隊，花大量時間和研究人員打交道。
巧合的是，谷歌和字節(jié)這兩家公司，都在各自領(lǐng)域經(jīng)歷了“被后來者超車”的挑戰(zhàn)。谷歌曾被認為是全球AI儲備最強的公司，旗下DeepMind是Transformer架構(gòu)的發(fā)明者、AI黃金時代的奠基人。但真正引爆大模型浪潮的卻是OpenAI，谷歌的模型能力長期落后于GPT系列，直到今年憑借Gemini 2.5 才重回第一梯隊。
字節(jié)也曾借豆包APP一度成為國內(nèi)AI用戶最多的公司，但2023年底，DeepSeek 的意外爆發(fā)改變了局勢。這不僅讓DeepSeek成為輿論焦點，畫出了比抖音更漂亮的用戶增長曲線，也意外帶動了字節(jié)的最大競爭對手騰訊。此前，騰訊的混元大模型一直被認為處于“第二梯隊”，但DeepSeek-R1模型出圈后，騰訊迅速將其接入元寶等核心產(chǎn)品中，極大改善了體驗，帶動日活躍用戶躍升至行業(yè)第三，一躍成為AI應(yīng)用場上的“黑馬”。對騰訊而言，這是一次意外的“彎道超車”;而對字節(jié)而言，則是一記警鐘：豆包所構(gòu)建的AI入口優(yōu)勢，并不牢固。
好在，字節(jié)一直有著國內(nèi)大廠中少見的“復(fù)盤文化”和快速自我修正能力。今年2 月全員會上，梁汝波代表公司做了內(nèi)部反思：在 AI 有進展后，其實內(nèi)部 “稍微有些放松”，團隊并沒有覺得一定要第一批復(fù)現(xiàn) o1，當(dāng)時認為 “早一個月、晚一個月，關(guān)系不大”。后來，最早復(fù)現(xiàn) o1 的 DeepSeek-R1 掀起了網(wǎng)絡(luò)狂潮，也在中國全民范圍普及了 AI，并給騰訊送去意外之喜。
言下之意就是：字節(jié)要打一場翻身仗。就在那次全員會后不久，我們和幾位字節(jié)內(nèi)部技術(shù)人員聊了聊。其中一位Seed項目人士評論說：他真的相信公司決心做好技術(shù)，能在AI關(guān)鍵技術(shù)、基礎(chǔ)能力上，做到世界領(lǐng)先。
回到張一鳴怎么讓字節(jié)轉(zhuǎn)型成“硬核科技公司”的問題，可以總結(jié)為三個關(guān)鍵詞：人才密度、全棧自研、長線研究。
字節(jié)怎么轉(zhuǎn)變成“硬核科技公司”？人才密度、全棧自研、長線研究
一、人才密度
提升“人才密度”一直是字節(jié)在開辟新業(yè)務(wù)時的核心策略。張一鳴曾多次公開強調(diào)這一理念：只要保證人才密度超過業(yè)務(wù)復(fù)雜度，那么在有效的激勵措施下業(yè)務(wù)的成功是水到渠成的。
今年以來，字節(jié)持續(xù)通過引進海外資深專家、內(nèi)部提拔、社招與校招并舉，全面補強其基礎(chǔ)研發(fā)能力。其中最受矚目的技術(shù)引援，是前谷歌 DeepMind 研究副總裁吳永輝。今年 2 月，吳永輝正式加入字節(jié)，擔(dān)任 Seed 基礎(chǔ)研究負責(zé)人。他曾是 Google Gemini 應(yīng)用的總體技術(shù)負責(zé)人，擁有 Google Fellow 頭銜，對應(yīng)的職級為 L10——這是谷歌技術(shù)體系中除 L11 外的最高等級。L11 目前全球僅有兩人：谷歌首席科學(xué)家 Jeff Dean 和美國工程院、美國人文與科學(xué)院雙院士 Sanjay Ghemawat。
早在去年，字節(jié)已從阿里挖來通義大模型技術(shù)負責(zé)人周暢，他曾領(lǐng)導(dǎo)開發(fā) M6 多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型，因跳槽至字節(jié)而引發(fā)阿里起訴其違反競業(yè)協(xié)議。此外，字節(jié)還陸續(xù)引入了 Google 視頻生成項目 VideoPoet 原負責(zé)人蔣路、零一萬物原預(yù)訓(xùn)練負責(zé)人黃文灝等核心人才。
在科技行業(yè)，一條被反復(fù)驗證的競爭鐵律是：讓一流人才加入自己，讓二三流人才流向競爭對手。無論是英特爾取代仙童半導(dǎo)體、谷歌取代雅虎，還是字節(jié)后來居上取代百度等等案例，這一策略都屢試不爽。
據(jù)我們了解，自 2023 年 6 月起，字節(jié)就啟動了全行業(yè)范圍的人才獵挖。由于國內(nèi)具備大模型研發(fā)能力的公司和團隊數(shù)量有限，字節(jié)幾乎是“按圖索驥”精準(zhǔn)挖人，重點面向百度文心、阿里通義，以及智譜、KIMI 等“AI六小龍”，并開出大幅溢價的薪資條件，往往是原薪資的兩倍甚至更多。
與此同時，字節(jié)的 AI 組織架構(gòu)也在同步重構(gòu)。目前，字節(jié)設(shè)立了兩個獨立的 AI 單元：Flow 負責(zé)產(chǎn)品落地，Seed 聚焦模型研發(fā)，并新增第三條技術(shù)線路 Stone，三者均可直接向創(chuàng)始人或高層匯報。原有的 AI Lab 已全面并入 Seed，形成從算法研究到應(yīng)用部署的深度一體化體系。
在業(yè)內(nèi)，字節(jié)被普遍認為是中國 AI 人才密度最高的公司。據(jù)我們了解，Seed團隊目前已擁有近3000名員工，2025年AI計算資源預(yù)算近1000億元人民幣，整體規(guī)模超過阿里和騰訊。其中，部分大模型方向的研究人員，是阿里通義的5-10倍。
二、全棧自研
自 2023 年年中決定依靠自有團隊推進 AI 后，字節(jié)開始加速推進全棧自研，在底層基礎(chǔ)設(shè)施(芯片/云)、中間層模型、上層 AI 應(yīng)用三個層面均有系統(tǒng)性投入。這一技術(shù)路徑，也是多數(shù)具備雄厚資金與技術(shù)積累的大型科技公司所普遍采用的方式。比如谷歌、阿里、百度等擁有龐大用戶體量和多元場景的企業(yè)，皆通過全棧自研構(gòu)建長期護城河，實現(xiàn)技術(shù)與產(chǎn)品的深度綁定。
在底層基礎(chǔ)設(shè)施（芯片/云）方面，字節(jié)尚處于“補基礎(chǔ)課”的階段，但追趕速度極快。目前尚未有自研芯片大規(guī)模落地，但此前有消息稱，字節(jié)已啟動與博通合作，計劃于 2025 年推出自研 AI 加速芯片。與此同時，字節(jié)正持續(xù)建設(shè)面向 Flow 和 Seed 項目的高性能算力平臺，部分能力依托火山引擎提供。
在中間層模型方面，字節(jié)推進迅速、覆蓋全模態(tài)，其“豆包系”模型已躋身國內(nèi)第一梯隊。2023 年字節(jié)還僅有語言模型，如今已在圖像、語音、音樂、視頻、3D 等多模態(tài)方向全面補齊。不久前發(fā)布的豆包大模型 1.6 系列，主打強推理能力、多模態(tài)融合和低成本運行，其綜合成本下降幅度達 63%。此外，字節(jié)還推出了最新視頻生成模型 Seedance 1.0 Pro。根據(jù)權(quán)威機構(gòu) Artificial Analysis 最新榜單，Seedance 已在文生視頻、圖生視頻兩個維度超越多個主流模型，位列全球第一。
上層 AI 應(yīng)用一向是字節(jié)的優(yōu)勢。除了豆包這一國內(nèi)用戶量最大的 AI 應(yīng)用，字節(jié)的 AI 產(chǎn)品矩陣已覆蓋幾乎所有熱門方向：包括智能角色互動產(chǎn)品“貓箱”、圖片生成工具“星繪”、出海數(shù)學(xué)教育產(chǎn)品 Gauthmath、面向中小學(xué)生的 AI 教育產(chǎn)品“豆包愛學(xué)”;與開發(fā)者相關(guān)的，還有 Agent 平臺 Coze，以及 2024 年 1 月剛上線的 AI 編程產(chǎn)品 Trae。此外，還有聚焦圖文/視頻生成與分享的內(nèi)容社區(qū)“即夢”。
那么，全棧自研實現(xiàn)技術(shù)閉環(huán)的好處是什么呢?我們認為至少有兩方面優(yōu)勢，一是可以實現(xiàn)端到端的系統(tǒng)優(yōu)化，提升訓(xùn)練效率、降低整體成本。將算力、模型與應(yīng)用深度綁定于字節(jié)自身生態(tài)，打造一個從“算法—產(chǎn)品—場景—反饋”閉環(huán)貫通的智能應(yīng)用基礎(chǔ)設(shè)施。在這個閉環(huán)體系中，數(shù)據(jù)不斷回流，產(chǎn)品與模型持續(xù)迭代，邊際成本降低，用戶價值則持續(xù)放大。例如在主力產(chǎn)品豆包上，字節(jié)的戰(zhàn)略目標(biāo)是通過規(guī)模效應(yīng)與用戶反饋，打通模型體驗與應(yīng)用場景之間的優(yōu)化閉環(huán)。
二是C 端產(chǎn)品還能為 B 端市場創(chuàng)造協(xié)同效應(yīng)。火山引擎負責(zé)人譚待在與《晚點》的對話中提到：很多企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的起點，是董事長先下載一個豆包 App。許多客戶拿著字節(jié)的 C 端產(chǎn)品找上門來，希望火山引擎能提供類似體驗的 B 端解決方案。
這一趨勢已有數(shù)據(jù)驗證：據(jù) IDC 報告，2023 年國內(nèi)云端大模型調(diào)用量中，火山引擎獨占 46.4%，超過第二、第三名總和。自去年 12 月以來，豆包大模型的平均日處理 Token 數(shù)量增長四倍，達到 16.4 萬億，處理能力已逼近國際領(lǐng)先水平。《劃重點》此前曾獨家報道，火山引擎 2024 年營收已突破 120 億元，2025 年目標(biāo)定為 250 億元，增速超過一倍，營收規(guī)模逼近百度智能云。
三、長線研究
字節(jié)在 AI 研究上的難點，不在資金，也不在技術(shù)，而在“組織”。DeepSeek創(chuàng)始人梁文鋒說：“中國公司創(chuàng)新缺的不是資本，而是缺乏信心以及不知道怎么組織高密度的人才實現(xiàn)有效的創(chuàng)新。”所謂“高密度人才”，是指那些擁有深厚科研背景、具備前沿 AI 視野，同時追求獨立性與創(chuàng)新性的頂尖人才。他們往往有很多選擇：加入全球頂級科技公司，或被小米等本土企業(yè)以“千萬年薪”挖角。
OpenAI 的成功，恰好提供了一個反例。Sam Altman 最近在一場訪談中總結(jié)說：OpenAI 的發(fā)展歷程與大多數(shù)科技公司正好相反。OpenAI是一家優(yōu)秀的研究公司，后來才附加了其他業(yè)務(wù)。大多數(shù)科技公司是先成為管理良好的科技公司、產(chǎn)品公司，然后后來附加上一個管理不善的研究部門。OpenAI從一個純粹的研究實驗室起步，才逐漸轉(zhuǎn)向產(chǎn)品化和商業(yè)化。
過去兩年，字節(jié)跳動吸納了大量頂尖 AI 人才。如何高效組織這個高密度團隊，讓聰明人協(xié)同發(fā)力、而不是因內(nèi)外部競爭壓力而擾亂節(jié)奏，是擺在管理層面前的核心難題。當(dāng)前，字節(jié)選擇的路徑是“兩條腿走路”：既追求快速的產(chǎn)品輸出，也堅持對通用人工智能（AGI）底層問題的長期系統(tǒng)研究。
在組織上，一方面通過 Seed Edge 等低 KPI 壓力、以長期目標(biāo)為導(dǎo)向的研究平臺吸引人才;另一方面，依托 Flow、Coze 等產(chǎn)品線打通研究與商業(yè)化的通道。這一架構(gòu)試圖打破國內(nèi)科技公司常見的二元結(jié)構(gòu)性矛盾——研究部門缺乏產(chǎn)品化路徑，產(chǎn)品部門輕視基礎(chǔ)研究。
今年 1 月，字節(jié)正式啟動內(nèi)部代號為 “Seed Edge” 的長期研究項目，由 Seed 團隊牽頭。不同于傳統(tǒng)大模型的性能迭代，Seed Edge 更聚焦于人工智能范式的深層演進。其研究范圍覆蓋五大前沿方向：下一代推理、下一代感知、軟硬一體模型設(shè)計、下一代范式、下一代 Scaling 路線。這標(biāo)志著字節(jié)正在試圖搭建自己的“AI 研究底座”——關(guān)注的不僅是當(dāng)前的效果指標(biāo)，更深入到模型結(jié)構(gòu)、推理機制、感知交互等 AI 基礎(chǔ)能力的問題。
在2月13日的公司全員會上，梁汝波解釋了字節(jié)AI戰(zhàn)略：“AI 是一場馬拉松，我們現(xiàn)在還在前500米。”他強調(diào)了三件最重要的事：第一探索智能的上限;第二探索新的 UI 與交互方式;第三強化規(guī)模效應(yīng)。這套思路背后，其實是字節(jié)的長期思考：為解決智能上限問題，建立可持續(xù)的組織能力體系。
在今年2月13日的公司全員會上，CEO 梁汝波對字節(jié)的 AI 戰(zhàn)略做出系統(tǒng)闡釋：“AI 是一場馬拉松，我們現(xiàn)在還在前 500 米。”他總結(jié)了三項最重要的事：第一探索智能的上限;第二探索新的 UI 與交互方式;第三強化規(guī)模效應(yīng)。這套思路背后，其實是字節(jié)的長期思考：為解決智能上限問題，需要建立可持續(xù)的組織能力體系。
在當(dāng)下 AI 競賽全面加速的大背景下，多數(shù)公司都選擇了“快速堆模型 → 推出產(chǎn)品 → 搶占市場”的路徑，而字節(jié)則嘗試在高速商業(yè)化與深度科研之間找到平衡。這是一場關(guān)于中國科技公司能否同時具備產(chǎn)品效率與科研耐心的組織實驗。是否能最終跑通，現(xiàn)在還不好說，但至少，在 AGI 這場注定曠日持久的長跑中，字節(jié)已經(jīng)站在了前 500 米的領(lǐng)先位置。
寫在最后
自 5 月以來，從紅杉 AI 內(nèi)部峰會(Sequoia AI Ascent)、微軟 Build 2025、Google I/O 2025，到蘋果 WWDC 2025，一系列重磅行業(yè)大會清晰勾勒出 AI 發(fā)展的核心趨勢：模型競賽降溫，AI 正式進入產(chǎn)品化與落地階段。海內(nèi)外各大科技企業(yè)的競爭重心，正從參數(shù)堆疊與論文比拼，轉(zhuǎn)向用戶入口爭奪、智能體標(biāo)準(zhǔn)制定與終端能力定義。
基礎(chǔ)大模型已成為 BAT 級科技巨頭之間的游戲，資本投入動輒百億美元。如今，國內(nèi)大模型“六小龍”已大多退出通用大模型的正面戰(zhàn)場，轉(zhuǎn)而聚焦垂直領(lǐng)域應(yīng)用、模型微調(diào)、商業(yè)化變現(xiàn)及沖刺 IPO 等方向。字節(jié)已徹底取代百度，成為原 BAT 格局中的“新三極”之一。它不僅有資本、技術(shù)和人才儲備，更具備龐大的數(shù)據(jù)、強大的產(chǎn)品化能力與執(zhí)行力，已然成為中國 AI 領(lǐng)域最有力的競爭者。
一個組織的長期成功，往往來源于其對“可復(fù)制成功路徑”的掌握；而失敗，則常常歸因于那些未曾解決的老問題。在豆包大模型的官網(wǎng)中，有這樣一段話：“依托字節(jié)在推薦、搜索和廣告領(lǐng)域積累的 AB Test 經(jīng)驗，研發(fā)了基于用戶反饋的高效 PostTraining 全流程。通過豆包的大規(guī)模用戶反饋，字節(jié)構(gòu)建了從問題發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)挖掘、人機結(jié)合標(biāo)注到快速迭代的閉環(huán)優(yōu)化系統(tǒng)。”換言之，字節(jié)已經(jīng)將其在移動互聯(lián)網(wǎng)時代打磨成熟的數(shù)據(jù)反饋機制，成功遷移至大模型和 AI 應(yīng)用的研發(fā)流程中。
字節(jié)還是那個字節(jié)。一旦確認方向有潛力，它就會傾盡資源，全力出擊，采用加倍投入、飽和打法、多線并進的策略。當(dāng)然，字節(jié)也并非無往不利，曾在 AR、教育、游戲等領(lǐng)域受挫。而今，大力投入、內(nèi)部賽馬、快速迭代的方法論，是否還能在 AI 時代奏效?我們拭目以待。
