VC圈集體盯著豆包挖人，成了2026年AI行業(yè)最真實的一面鏡子。

當紅杉、IDG這類頭部機構(gòu)開出20萬基礎(chǔ)月薪，點名要從豆包的產(chǎn)品線和實驗室挖AI人才時，這家背靠字節(jié)跳動、憑流量快速崛起的大模型玩家，正暴露出身藏已久的軟肋：

成于流量紅利，卻困于人才的留存與結(jié)構(gòu)，而這恰恰是大模型賽道長期競爭的核心命脈。

豆包的崛起，是字節(jié)流量邏輯在AI領(lǐng)域的一次完美復刻。依托抖音、TikTok的全球流量底盤，豆包快速完成C端用戶積累，在春節(jié)春晚AI互動、日常場景的高頻交互中站穩(wěn)腳跟，成為國內(nèi)大模型賽道的流量級玩家。

但當VC們拿著高薪向豆包的AI產(chǎn)品經(jīng)理、技術(shù)研發(fā)伸出橄欖枝時，外界才看清，這場流量盛宴的背后，是豆包在人才層面的先天不足與后天困境。

首先，人才成為被爭搶的“硬通貨”，豆包難逃行業(yè)挖角潮，而這背后是其人才結(jié)構(gòu)的天然短板。當下VC的用人標準早已重構(gòu)，理工科+產(chǎn)業(yè)背景成了硬門檻，紅杉、中科創(chuàng)星等機構(gòu)更是直接將挖人目標鎖定在豆包、DeepSeek、千問及“大模型六小虎”這類有實際產(chǎn)業(yè)經(jīng)驗的團隊。

豆包的核心團隊中，不乏深耕大模型產(chǎn)品、技術(shù)的核心人才，他們懂產(chǎn)品迭代、曉技術(shù)路線，還手握AI行業(yè)的校友、同事網(wǎng)絡，這正是VC眼中的香餑餑——既能與創(chuàng)業(yè)者同頻溝通，又能為機構(gòu)帶來優(yōu)質(zhì)項目來源。

但問題在于，豆包的人才體系深度綁定字節(jié)的流量生態(tài)，其人才優(yōu)勢更多集中在產(chǎn)品落地與流量運營，而非大模型底層技術(shù)的深耕。VC挖走的，恰恰是豆包為數(shù)不多的、兼具技術(shù)理解與產(chǎn)業(yè)落地能力的復合型人才。

當這類人才被高薪吸引離場，豆包很容易陷入“流量端強，技術(shù)端弱”的失衡，而大模型賽道的競爭，終究是底層技術(shù)與核心人才的比拼。

其次，字節(jié)的大廠屬性，成了豆包留住頂尖AI人才的桎梏。VC為挖來的AI人才開出junior級別5-8萬月薪、優(yōu)秀者百萬年薪的條件，甚至有機構(gòu)為AI投資人開出20萬基礎(chǔ)月薪，這還不算獎金和Carry。相較于AI創(chuàng)業(yè)公司動輒數(shù)百萬的年薪，VC的薪資未必有絕對優(yōu)勢，但對于豆包的人才而言，吸引力不在于短期薪資，而在于職業(yè)發(fā)展的天花板。

字節(jié)作為大廠，專業(yè)分工極度細分，AI人才往往被限定在單一模塊，要么做模型推理，要么做產(chǎn)品適配，很難接觸到大模型研發(fā)的全流程，更難擁有獨立操盤項目的機會。而VC能為這些人才提供更廣闊的視野，從看技術(shù)路線到判斷商業(yè)價值，從對接創(chuàng)業(yè)者到參與投資決策，這種成長是大廠體系內(nèi)難以實現(xiàn)的。

更重要的是，當下AI投資尚處于“非共識”階段，VC更愿意培養(yǎng)投資思維未被“固化”的年輕人，這對于渴望突破的豆包青年人才而言，誘惑力不言而喻。

反觀豆包的人才激勵，仍未脫離大廠的傳統(tǒng)模式，薪資、期權(quán)雖有競爭力，但缺乏對AI頂尖人才的**個性化激勵與長期綁定**。當身邊的同事被VC挖走，獲得更高的職業(yè)自由度與成長空間，豆包的人才流失很容易形成連鎖反應，而這對于需要長期技術(shù)沉淀的大模型賽道而言，無疑是致命的。

再者，豆包的流量基因，讓其在人才培養(yǎng)上陷入“重應用、輕技術(shù)”的誤區(qū)。字節(jié)做產(chǎn)品的邏輯，向來是快速試錯、快速落地，這一邏輯讓豆包在C端應用上快速起量，但也讓其在人才培養(yǎng)上更注重“能快速落地產(chǎn)品、能適配流量場景”，而非“能深耕底層技術(shù)、能突破模型瓶頸”。

VC挖人時看重的，是人才對大模型技術(shù)的底層判斷力，而這正是豆包人才培養(yǎng)中最薄弱的環(huán)節(jié)。豆包的很多AI產(chǎn)品經(jīng)理，擅長的是根據(jù)流量需求優(yōu)化產(chǎn)品功能，卻未必能看懂模型架構(gòu)的優(yōu)劣、技術(shù)路線的選擇；其技術(shù)研發(fā)人員，更多是在現(xiàn)有模型基礎(chǔ)上做適配與調(diào)優(yōu)，而非從0到1的模型創(chuàng)新。當這些人才被挖到VC，尚且需要補齊商業(yè)認知，而豆包自身，卻面臨著**底層技術(shù)研發(fā)人才儲備不足**的問題。

這一點與DeepSeek形成了鮮明對比，DeepSeek雖刻意低調(diào)，但其人才團隊深耕數(shù)學、代碼等底層技術(shù)，技術(shù)縱深能力突出；而豆包靠著流量快速崛起，卻在底層技術(shù)人才的儲備與培養(yǎng)上慢了一步。當大模型賽道的競爭從流量比拼轉(zhuǎn)向技術(shù)比拼，豆包的這一人才軟肋，會被無限放大。

最后，行業(yè)人才的整體稀缺，讓豆包的人才困境雪上加霜。當下整個AI行業(yè)都面臨著“完美候選人”稀缺的問題，年輕、懂技術(shù)、有產(chǎn)業(yè)經(jīng)驗、能快速補齊商業(yè)認知的人才，成了全行業(yè)爭搶的香餑餑。而過去幾年市場低迷，機構(gòu)鮮有新人儲備，豆包雖背靠字節(jié)，有充足的資金吸引人才，但也難逃“優(yōu)質(zhì)人才難招、核心人才難留”的行業(yè)通病。

更關(guān)鍵的是，字節(jié)的人才體系偏向“內(nèi)部培養(yǎng)”，對外界頂尖AI人才的吸引力有限。相較于智源研究院這類產(chǎn)學研結(jié)合的機構(gòu)，豆包缺乏學術(shù)資源的支撐；相較于DeepSeek這類創(chuàng)業(yè)公司，豆包缺乏靈活的激勵機制。當VC、AI創(chuàng)業(yè)公司、其他大廠都在爭搶AI人才時，豆包的人才護城河，其實遠比想象中脆弱。

豆包的軟肋，從來不是流量，而是支撐流量的核心人才與底層技術(shù)。靠著字節(jié)的流量紅利，豆包可以在短期內(nèi)快速崛起，但想要在大模型賽道長期立足，終究要靠人才的沉淀與技術(shù)的突破。當VC們拿著高薪從豆包挖人時，其實是給豆包提了個醒：流量可以帶來一時的熱鬧，卻帶不來長久的競爭力。

對于豆包而言，想要破局，唯有跳出字節(jié)的流量舒適區(qū)，在人才培養(yǎng)上更注重底層技術(shù)的深耕，在人才激勵上更具靈活性與個性化，真正留住那些能支撐大模型長期發(fā)展的核心人才。否則，即便坐擁海量流量，也終將淪為AI賽道的“流量玩家”，而非真正的技術(shù)引領(lǐng)者。

而這，不僅是豆包的挑戰(zhàn)，也是所有靠流量起量的AI玩家，都必須面對的現(xiàn)實。