劃重點：

1、張一鳴希望字節從流量驅動走向技術驅動，成為一家真正意義上的創新科技公司。多方信息顯示，在2021年先后卸任字節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到北京，從去年下半年開始，他每月會召集一次字節核心管理層和AI項目負責人的復盤和討論會。

2、與許多電商、新能源企業家在成熟業務中“內卷”不同，張一鳴關注的是面向未來的前沿技術。他的角色更像是回歸一線后的谷歌聯合創始人謝爾蓋·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、張一鳴怎么讓字節轉型成“硬核科技公司”?可以總結為三個關鍵詞：人才密度、全棧自研、長線研究。過去兩年，字節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，讓聰明人協同發力、而不是因內外部競爭壓力而擾亂節奏，是擺在管理層面前的核心難題。

作者 林易

編輯 重點君

在中國企業發展史上，幾乎沒有哪家公司像字節跳動這樣，在極短時間內于國內外同時崛起，迅速躋身全球第一梯隊的科技巨頭。

如今，字節的營收與利潤規模已超過騰訊，堪比美國“科技七強”(M7)之一的meta。外媒最新報道稱，字節2025年營收預計將達到約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在全球的持續擴張。如果目標達成，字節的營收體量將逼近Facebook母公司meta(2025年預估營收約1870億美元)。

字節的核心業務是流量變現，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，字節始終以兇猛攻勢和高效迭代迅速占據頭部位置。這些“流量黑洞”級的產品，不斷吞噬用戶時長，帶來源源不斷的現金流，也推動字節成長為一家互聯網巨頭。

但現在，張一鳴希望在AI技術浪潮中完成字節的第二次蛻變——從流量驅動走向技術驅動，成為一家真正意義上的創新科技公司。多方信息顯示，在2021年先后宣布卸任字節CEO和董事長后，張一鳴已經重新回到公司一線。《劃重點》從多方獲悉，張一鳴目前主要辦公地已從新加坡轉到北京，從去年下半年開始，他每月會召集一次字節核心管理層和AI項目負責人的復盤和討論會。另據此前《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、自己學技術，字節有專門的研究團隊協助他理解前沿技術，輔導者之一是新加坡國立大學原教授、字節研究員馮佳時。

張一鳴的真正意圖，也可從字節近來的公開發言中窺見一斑。字節CEO梁汝波在6月11日火山引擎會上說：字節未來會堅定長期投入，從“科技公司”進化到“創新科技公司”，追求智能突破，服務產業應用。更早之前，今年2月全員會上，梁汝波重提“務實浪漫”，表示字節要做發明新技術的公司。這些頂層戰略方向，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完成從“APP工廠”到“硬核科技公司”的轉型?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，本質上都是軟件驅動的企業(即便是英偉達，其核心也在于芯片設計，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和特斯拉的自動駕駛系統。

因此，所謂“硬核科技”，強調的從來不是“制造能力”，而是“底層技術創新”——指的是那些能從零構建技術基礎設施、推動行業范式遷移，并在全球科技格局中產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“技術底座”：比如通用人工智能、芯片架構、操作系統、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、高強度的研發投入，跨學科的技術融合，以及對未來趨勢的堅定押注與持續迭代。

換句話說，硬核科技公司的本質，是技術壁壘，而非制造產線。從構建Transformer架構的谷歌、到打造AI基礎設施的英偉達，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，但其核心競爭力都源自深層的技術原力，這才是“硬核科技”的真正內涵。

理解了這一點，也就理解了張一鳴的目標——與許多電商、新能源企業家在成熟業務中“內卷”不同，張一鳴關注的是面向未來的前沿技術。他的角色，更像是回歸一線后的谷歌聯合創始人謝爾蓋·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，谷歌和字節這兩家公司，都在各自領域經歷了“被后來者超車”的挑戰。谷歌曾被認為是全球AI儲備最強的公司，旗下DeepMind是Transformer架構的發明者、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。

字節也曾借豆包APP一度成為國內AI用戶最多的公司，但2023年底，DeepSeek 的意外爆發改變了局勢。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品中，極大改善了體驗，帶動日活躍用戶躍升至行業第三，一躍成為AI應用場上的“黑馬”。對騰訊而言，這是一次意外的“彎道超車”;而對字節而言，則是一記警鐘：豆包所構建的AI入口優勢，并不牢固。

好在，字節一直有著國內大廠中少見的“復盤文化”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部反思：在 AI 有進展后，其實內部 “稍微有些放松”，團隊并沒有覺得一定要第一批復現 o1，當時認為 “早一個月、晚一個月，關系不大”。后來，最早復現 o1 的 DeepSeek-R1 掀起了網絡狂潮，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：字節要打一場翻身仗。就在那次全員會后不久，我們和幾位字節內部技術人員聊了聊。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，能在AI關鍵技術、基礎能力上，做到世界領先。

回到張一鳴怎么讓字節轉型成“硬核科技公司”的問題，可以總結為三個關鍵詞：人才密度、全棧自研、長線研究。

字節怎么轉變成“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”一直是字節在開辟新業務時的核心策略。張一鳴曾多次公開強調這一理念：只要保證人才密度超過業務復雜度，那么在有效的激勵措施下業務的成功是水到渠成的。

今年以來，字節持續通過引進海外資深專家、內部提拔、社招與校招并舉，全面補強其基礎研發能力。其中最受矚目的技術引援，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，擔任 Seed 基礎研究負責人。他曾是 Google Gemini 應用的總體技術負責人，擁有 Google Fellow 頭銜，對應的職級為 L10——這是谷歌技術體系中除 L11 外的最高等級。L11 目前全球僅有兩人：谷歌首席科學家 Jeff Dean 和美國工程院、美國人文與科學院雙院士 Sanjay Ghemawat。

早在去年，字節已從阿里挖來通義大模型技術負責人周暢，他曾領導開發 M6 多模態預訓練模型，因跳槽至字節而引發阿里起訴其違反競業協議。此外，字節還陸續引入了 Google 視頻生成項目 VideoPoet 原負責人蔣路、零一萬物原預訓練負責人黃文灝等核心人才。

在科技行業，一條被反復驗證的競爭鐵律是：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體、谷歌取代雅虎，還是字節后來居上取代百度等等案例，這一策略都屢試不爽。

據我們了解，自 2023 年 6 月起，字節就啟動了全行業范圍的人才獵挖。由于國內具備大模型研發能力的公司和團隊數量有限，字節幾乎是“按圖索驥”精準挖人，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，字節的 AI 組織架構也在同步重構。目前，字節設立了兩個獨立的 AI 單元：Flow 負責產品落地，Seed 聚焦模型研發，并新增第三條技術線路 Stone，三者均可直接向創始人或高層匯報。原有的 AI Lab 已全面并入 Seed，形成從算法研究到應用部署的深度一體化體系。

在業內，字節被普遍認為是中國 AI 人才密度最高的公司。據我們了解，Seed團隊目前已擁有近3000名員工，2025年AI計算資源預算近1000億元人民幣，整體規模超過阿里和騰訊。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，字節開始加速推進全棧自研，在底層基礎設施(芯片/云)、中間層模型、上層 AI 應用三個層面均有系統性投入。這一技術路徑，也是多數具備雄厚資金與技術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，皆通過全棧自研構建長期護城河，實現技術與產品的深度綁定。

在底層基礎設施（芯片/云）方面，字節尚處于“補基礎課”的階段，但追趕速度極快。目前尚未有自研芯片大規模落地，但此前有消息稱，字節已啟動與博通合作，計劃于 2025 年推出自研 AI 加速芯片。與此同時，字節正持續建設面向 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，字節推進迅速、覆蓋全模態，其“豆包系”模型已躋身國內第一梯隊。2023 年字節還僅有語言模型，如今已在圖像、語音、音樂、視頻、3D 等多模態方向全面補齊。不久前發布的豆包大模型 1.6 系列，主打強推理能力、多模態融合和低成本運行，其綜合成本下降幅度達 63%。此外，字節還推出了最新視頻生成模型 Seedance 1.0 Pro。根據權威機構 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 應用一向是字節的優勢。除了豆包這一國內用戶量最大的 AI 應用，字節的 AI 產品矩陣已覆蓋幾乎所有熱門方向：包括智能角色互動產品“貓箱”、圖片生成工具“星繪”、出海數學教育產品 Gauthmath、面向中小學生的 AI 教育產品“豆包愛學”;與開發者相關的，還有 Agent 平臺 Coze，以及 2024 年 1 月剛上線的 AI 編程產品 Trae。此外，還有聚焦圖文/視頻生成與分享的內容社區“即夢”。

那么，全棧自研實現技術閉環的好處是什么呢?我們認為至少有兩方面優勢，一是可以實現端到端的系統優化，提升訓練效率、降低整體成本。將算力、模型與應用深度綁定于字節自身生態，打造一個從“算法—產品—場景—反饋”閉環貫通的智能應用基礎設施。在這個閉環體系中，數據不斷回流，產品與模型持續迭代，邊際成本降低，用戶價值則持續放大。例如在主力產品豆包上，字節的戰略目標是通過規模效應與用戶反饋，打通模型體驗與應用場景之間的優化閉環。

二是C 端產品還能為 B 端市場創造協同效應。火山引擎負責人譚待在與《晚點》的對話中提到：很多企業數字化轉型的起點，是董事長先下載一個豆包 App。許多客戶拿著字節的 C 端產品找上門來，希望火山引擎能提供類似體驗的 B 端解決方案。

這一趨勢已有數據驗證：據 IDC 報告，2023 年國內云端大模型調用量中，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 數量增長四倍，達到 16.4 萬億，處理能力已逼近國際領先水平。《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 年目標定為 250 億元，增速超過一倍，營收規模逼近百度智能云。

三、長線研究

字節在 AI 研究上的難點，不在資金，也不在技術，而在“組織”。DeepSeek創始人梁文鋒說：“中國公司創新缺的不是資本，而是缺乏信心以及不知道怎么組織高密度的人才實現有效的創新。”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說：OpenAI 的發展歷程與大多數科技公司正好相反。OpenAI是一家優秀的研究公司，后來才附加了其他業務。大多數科技公司是先成為管理良好的科技公司、產品公司，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，才逐漸轉向產品化和商業化。

過去兩年，字節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，讓聰明人協同發力、而不是因內外部競爭壓力而擾亂節奏，是擺在管理層面前的核心難題。當前，字節選擇的路徑是“兩條腿走路”：既追求快速的產品輸出，也堅持對通用人工智能（AGI）底層問題的長期系統研究。

在組織上，一方面通過 Seed Edge 等低 KPI 壓力、以長期目標為導向的研究平臺吸引人才;另一方面，依托 Flow、Coze 等產品線打通研究與商業化的通道。這一架構試圖打破國內科技公司常見的二元結構性矛盾——研究部門缺乏產品化路徑，產品部門輕視基礎研究。

今年 1 月，字節正式啟動內部代號為 “Seed Edge” 的長期研究項目，由 Seed 團隊牽頭。不同于傳統大模型的性能迭代，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、軟硬一體模型設計、下一代范式、下一代 Scaling 路線。這標志著字節正在試圖搭建自己的“AI 研究底座”——關注的不僅是當前的效果指標，更深入到模型結構、推理機制、感知交互等 AI 基礎能力的問題。

在2月13日的公司全員會上，梁汝波解釋了字節AI戰略：“AI 是一場馬拉松，我們現在還在前500米。”他強調了三件最重要的事：第一探索智能的上限;第二探索新的 UI 與交互方式;第三強化規模效應。這套思路背后，其實是字節的長期思考：為解決智能上限問題，建立可持續的組織能力體系。

在今年2月13日的公司全員會上，CEO 梁汝波對字節的 AI 戰略做出系統闡釋：“AI 是一場馬拉松，我們現在還在前 500 米。”他總結了三項最重要的事：第一探索智能的上限;第二探索新的 UI 與交互方式;第三強化規模效應。這套思路背后，其實是字節的長期思考：為解決智能上限問題，需要建立可持續的組織能力體系。

在當下 AI 競賽全面加速的大背景下，多數公司都選擇了“快速堆模型 → 推出產品 → 搶占市場”的路徑，而字節則嘗試在高速商業化與深度科研之間找到平衡。這是一場關于中國科技公司能否同時具備產品效率與科研耐心的組織實驗。是否能最終跑通，現在還不好說，但至少，在 AGI 這場注定曠日持久的長跑中，字節已經站在了前 500 米的領先位置。

寫在最后

自 5 月以來，從紅杉 AI 內部峰會(Sequoia AI Ascent)、微軟 Build 2025、Google I/O 2025，到蘋果 WWDC 2025，一系列重磅行業大會清晰勾勒出 AI 發展的核心趨勢：模型競賽降溫，AI 正式進入產品化與落地階段。海內外各大科技企業的競爭重心，正從參數堆疊與論文比拼，轉向用戶入口爭奪、智能體標準制定與終端能力定義。

基礎大模型已成為 BAT 級科技巨頭之間的游戲，資本投入動輒百億美元。如今，國內大模型“六小龍”已大多退出通用大模型的正面戰場，轉而聚焦垂直領域應用、模型微調、商業化變現及沖刺 IPO 等方向。字節已徹底取代百度，成為原 BAT 格局中的“新三極”之一。它不僅有資本、技術和人才儲備，更具備龐大的數據、強大的產品化能力與執行力，已然成為中國 AI 領域最有力的競爭者。

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中，有這樣一段話：“依托字節在推薦、搜索和廣告領域積累的 AB Test 經驗，研發了基于用戶反饋的高效 PostTraining 全流程。通過豆包的大規模用戶反饋，字節構建了從問題發現、數據挖掘、人機結合標注到快速迭代的閉環優化系統。”換言之，字節已經將其在移動互聯網時代打磨成熟的數據反饋機制，成功遷移至大模型和 AI 應用的研發流程中。

字節還是那個字節。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。當然，字節也并非無往不利，曾在 AR、教育、游戲等領域受挫。而今，大力投入、內部賽馬、快速迭代的方法論，是否還能在 AI 時代奏效?我們拭目以待。