被動成為新一代 AI 黃埔軍校的字節(jié)跳動。

文丨申遠

編輯丨劉梓元

字節(jié) Seed 是對大模型人才最具吸引力的團隊之一，同時也有很多人正在離開字節(jié)跳動，最新一個目的地是騰訊。隨著騰訊重新整合大模型組織架構(gòu)，字節(jié)在 Infra 與數(shù)據(jù)方面的核心人員被招募，除了《智能涌現(xiàn)》報道過的肖學峰、張弛和黃啟，據(jù)悉還有負責數(shù)據(jù)處理的團隊被成批挖走。

這是騰訊在大模型領(lǐng)域的補課，在姚順雨入職之前，騰訊大模型業(yè)務(wù)分散在不同業(yè)務(wù)群，這種松散讓大模型研發(fā)的多個環(huán)節(jié)無法緊密銜接，導致訓練數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊、標注不規(guī)范，更重要的是底層工程能力欠佳。

這是字節(jié)的長處。曾有對字節(jié)模型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)比較了解的人士表示，字節(jié)的工程化能力 “比國內(nèi)任何一家公司都要強”，這支精干的 Infra 團隊目前由項亮負責，他是一位已經(jīng)加入字節(jié) 10 年的老兵，早在這一輪 AI 浪潮之前，他就負責字節(jié)推薦算法研究。

大模型浪潮帶給人們一種錯覺，那就是大模型技術(shù)和過往算法有本質(zhì)不同，但實際上，這種本質(zhì)區(qū)別更多是思路上的而不是技術(shù)本身。經(jīng)驗仍然重要，特別是在基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域。大量搜廣推背景工程師正在大模型領(lǐng)域，而字節(jié)在此已經(jīng)有了十多年積累。正因如此，這成了外界挖人的重點領(lǐng)域——有這樣規(guī)�；S富經(jīng)驗的人才實在是太少。

這樣的人員流動不僅局限在國內(nèi)，據(jù)晚點了解，在 OpenAI 和 Meta 的 Infra 團隊中同樣有前字節(jié) Infra 員工的身影。曾屬于 Infra 基礎(chǔ)設(shè)施方向重要成員的蔣子恒入職 Meta，早期曾在字節(jié) AML （Applied Machine Learning 應(yīng)用機器學習，字節(jié)負責搜廣推的核心機器學習平臺）工作的 Youlong Cheng 則加入 OpenAI。還有一位負責強化大語言模型訓練擴展與加速的研究員據(jù)信已加入 Safe Superintelligence，后者由前 OpenAI 首席科學家 Ilya Sutskever 創(chuàng)建，有一支人數(shù)約為 50 人的精簡研究團隊。

字節(jié)的另一個優(yōu)勢領(lǐng)域視覺模型，同樣出現(xiàn)了批量人員流動。晚點此前報道過，視覺多模態(tài)生成負責人楊建朝、視覺基礎(chǔ)模型研究負責人馮佳時都已離職。馮佳時 2021 年從新加坡國立大學加入字節(jié)，坊間關(guān)于他的一個趣聞是在 ChatGPT 爆發(fā)后，馮佳時曾給張一鳴講解 AI 前沿技術(shù)，他的下一站同樣是騰訊。

從 Linkedin 上可以看到，海外大廠也延攬了不少字節(jié)視頻生成與多模態(tài)理解圖團隊的研究人員。包括在 OpenAI 語音和多模態(tài)方向的 黃清清，Google Deepmind 多模態(tài)理解方向的 Chunyuan Li，Meta 多模態(tài)模型研發(fā)的喬思遠，以及曾在字節(jié)負責視頻模型生成的蔣路，現(xiàn)已入職蘋果。

視覺領(lǐng)域成為字節(jié)的模型長板并不讓人意外，更早之前從字節(jié)視覺技術(shù)負責人崗位離職的王長虎創(chuàng)立的愛詩科技剛剛完成 3 億美元的 C 輪融資，這是中國視頻生成領(lǐng)域最大的單筆融資。

除了 Infra 與視頻模型團隊外，事實上字節(jié)大模型人才的足跡遍布整個行業(yè)。DeepSeek 首位員工李宇琨來自字節(jié)搜索團隊，去年底離職的月之暗面強化學習負責人宋鴻涌，有近兩年時間在字節(jié)做游戲 AI 強化學習研究，階躍星辰聯(lián)創(chuàng)和 CTO 朱亦博，同樣也曾在字節(jié)從事 infra 相關(guān)內(nèi)容。

從技術(shù)到產(chǎn)品，大模型人才流失復刻了字節(jié)產(chǎn)品和運營人才出走的景象，投資人手里流傳著一本花名冊，上面涵蓋字節(jié)業(yè)務(wù)體系關(guān)鍵點位的負責人 —— 抖音、今日頭條、剪映和飛書的產(chǎn)品運營曾被認為是最具確定性的投資標的。前抖音產(chǎn)品負責人、PICO 副總裁任利峰創(chuàng)辦了數(shù)美萬物，Manus 的聯(lián)創(chuàng)之一是飛書海外產(chǎn)品負責人張濤，剪映商業(yè)化負責人陳冕創(chuàng)辦了 Lovart，以及曾一度在大模型六小龍任職的張心皓、張前川與明超平。

現(xiàn)在還要加上大模型從業(yè)者了，豆包 PC 端業(yè)務(wù)負責人齊俊元的創(chuàng)業(yè)項目，GUI Agent 智能終端投后估值達到數(shù)億美元，曾任字節(jié) AI 陪伴產(chǎn)品 “貓箱” 產(chǎn)品負責人的梁琛奇的創(chuàng)業(yè)項目也拿到了包括 IDG 和美團在內(nèi)的投資。

他們是字節(jié)人才外溢效應(yīng)囊括的最新群體。

極致執(zhí)行與飽和式出擊

三年前字節(jié)的 AI 還遠不是這番景象。昆侖萬維創(chuàng)始人周亞輝在 24 年初評價字節(jié)過去一年半的 AI 戰(zhàn)略是 40 分，但 9 個月后這個分數(shù)就變成了滿分。

這是一個非常 “字節(jié)” 的故事，尋找好想法，然后把它執(zhí)行到極致。過去十多年字節(jié)是這樣顛覆許多領(lǐng)域的，最開始是新聞資訊，然后是短視頻，再到小說和短劇，它們圍繞的重點無外乎兩個，極致用戶體驗，還有最高商業(yè)化效率。

“AI 是一個能影響世界的機會”，2023 年字節(jié)高層判斷，當下這個時代操作系統(tǒng)級別的機會就是 AI + 計算，這是一個怎么夸大都不為過的 “好想法”，因此，它需要字節(jié)執(zhí)行得更極致。在 2023 年中決定靠自有團隊做 AI 后，字節(jié)飽和式出擊，從算力芯片到云，從模型研發(fā)再到應(yīng)用。

應(yīng)用側(cè)很好體現(xiàn)了所謂 “飽和”，字節(jié)的布局堪稱一超多強。豆包的日活在 2025 年底已經(jīng)過億，穩(wěn)居第一，海外版 Dola 日活已經(jīng)過千萬。除了 AI 助手，字節(jié)還推出了 AI Coding 工具 Trae 和 智能體平臺 Coze。

飽和出擊的另一個是發(fā)揮協(xié)同作用與規(guī)模效應(yīng)，這被寫進了 2025 年字節(jié)的 AI 目標中。字節(jié)有 50 多條業(yè)務(wù)線，在 AI 來之前，各個業(yè)務(wù)部門的孤立狀態(tài)正在形成，一個標志是招聘的停滯，2022 年，HR 被告知要控制組織增長的規(guī)模。All IN AI 很大程度上串聯(lián)起了字節(jié)的各條業(yè)務(wù)線，而大模型本來就是一個比移動互聯(lián)網(wǎng) APP 開發(fā)鏈條長得多的行業(yè)，受益最大的是云。

2020 年上線的火山引擎比主要的競爭對手晚了 10 年進入這個領(lǐng)域，很長時間都處于不溫不火的狀態(tài)。也正因如此，它成了最先最堅決轉(zhuǎn)向 MaaS（模型即服務(wù)）的云廠商，而飽和式投入 AI 給了火山引擎彎道超車的機會。

字節(jié)有中國最大的推薦算法模型，早在大模型時代之前，火山就有把數(shù)千張 GPU 做成單一集群的經(jīng)驗。火山引擎有專門團隊參與 Seed 模型研發(fā)，而產(chǎn)品部門開發(fā)的 AI 應(yīng)用都通過火山引擎調(diào)用自家的模型，這讓火山的 MaaS 服務(wù)在最初就有了規(guī)模效應(yīng)。

25 年火山引擎兩次上調(diào)收入目標，26 年 MaaS 收入超百億的目標也已經(jīng)再次上調(diào)。4 月，火山引擎宣布豆包大模型調(diào)用量超過了 120 萬億 tokens 每天，這個數(shù)據(jù)在去年 9 月還是 30 萬億，半年增長了 4 倍。

用人才而不是過去的成功經(jīng)驗，來解決 AI 的本質(zhì)問題

有些問題不是靠極致執(zhí)行和飽和式出擊就能解決問題的，在大模型的用戶體驗上，字節(jié)就遭遇了瓶頸，原有的方法并不完全奏效。

用戶反饋讓產(chǎn)品更好用這是基本的常識，字節(jié)過去的厲害之處是通過算法與產(chǎn)品設(shè)計讓這件事在不知不覺中最高效完成，產(chǎn)品從設(shè)計上就自帶數(shù)據(jù)反饋飛輪，每一次下劃、點贊和喜歡按鈕都在實時優(yōu)化推薦模型，隨著用戶規(guī)模的擴大，產(chǎn)品會更加了解用戶，字節(jié)和快手這樣的頂尖公司能把反饋壓縮到幾秒鐘內(nèi)，用戶下劃兩次就能遇到更符合自己口味的新視頻。

字節(jié)自己也確實想把這一點也復用在模型開發(fā)上。豆包 1.5 Pro 發(fā)布的時候官方宣稱：“依托字節(jié)在推薦、搜索和廣告領(lǐng)域的 AB Test 經(jīng)驗，構(gòu)建了基于大規(guī)模用戶反饋的閉環(huán)優(yōu)化系統(tǒng)”。

然而 “模型實際體驗” 和 “模型能力” 不是一回事。應(yīng)用體驗可以優(yōu)化，但模型在上線之后參數(shù)是固定的，用戶的反饋不能實時更新到模型中去，只能等待下一次模型訓練。每次訓練都是從頭來過，換句話說，移動互聯(lián)網(wǎng)時代字節(jié)最熟悉的那種產(chǎn)品飛輪效應(yīng)在大模型領(lǐng)域不存在。

同樣不存在的還有規(guī)�；�(yīng)，App 的分發(fā)邊際成本為 0，但用戶和大模型的每一次互動都在消耗算力，這受制于物理規(guī)則、無法被平攤。

上述限制讓字節(jié)很難復制移動互聯(lián)網(wǎng)時代的成功。豐富的玩法和運營策略，以及大規(guī)模投流讓豆包在 2024 年底就成為了 AI 產(chǎn)品中的第一名，然而 2025 年春節(jié)，DeepSeek 橫空出世，它的成功牽涉了更本質(zhì)的東西：模型能力可以讓一個名不見經(jīng)傳的組織不花一分市場預(yù)算就蜚聲全球。實際上 OpenAI 也是靠同樣的邏輯，ChatGPT 爆火甚至讓它們內(nèi)部始料未及，這本是個實驗性質(zhì)更多的項目。

在用戶體驗飛輪并不能充分轉(zhuǎn)動的情況下，極致的商業(yè)化效率自然無從談起。最終，關(guān)于 AI 的競爭回歸原點，最樸素的基準只有一個，那就是模型能力。某種程度上，不管是大廠還是 “小龍”，所有大模型玩家位于同一起跑線。為此，字節(jié)成立一個內(nèi)部獨立的研究組織，Seed 正是字節(jié)人才外溢效應(yīng)發(fā)生的容器。

Seed 與 “最高 AI 人才密度”

Seed 最初是從字節(jié) AI Lab、AML 和搜索團隊等部門抽調(diào)人手組建的，它不屬于字節(jié)原有業(yè)務(wù)體系，從最初設(shè)計上就直接向字節(jié)集團管理層匯報。從一開始，字節(jié)就為 Seed 定了一個嚴格標準，保持戰(zhàn)略耐心，堅持不走捷徑（比如蒸餾現(xiàn)成的模型），而是聚焦基礎(chǔ)問題的本質(zhì)，拿出高水準的模型成果。耐心意味著堅定不移地投入，Seed 僅自有數(shù)據(jù)團隊就有近千人。

這種堅持很少出現(xiàn)在一個盈利性企業(yè)的內(nèi)部。25 年初，字節(jié)挖來了 Google 的吳永輝擔任一號位，他進一步細化了 Seed 的內(nèi)部結(jié)構(gòu)。Seed Edge 就是在這個時候提出的，它聚焦于需要長期攻關(guān)的 AGI 課題。Seed Edge 考核期是三年，相比之下 Seed 本身是半年，而一度堅定奉行 OKR 戰(zhàn)略的字節(jié)其他部門則是兩個月。

這種類似國中之國的架構(gòu)，目標是回歸字節(jié)價值觀 “始終創(chuàng)業(yè)”，而創(chuàng)業(yè)這個詞在字節(jié)的心目中和人才緊密相關(guān)。字節(jié)戰(zhàn)略部門的人士曾對晚點說過，張一鳴認為 “很多事表面上是戰(zhàn)略問題，本質(zhì)上是人才問題�！� 而對處于創(chuàng)業(yè)階段的組織來說，對人才的如饑似渴非常重要。

Seed 恰好就是這樣饑渴的組織。23 年底開始，字節(jié)開始密集招人，最開始目標集中在高階人才。晚點曾經(jīng)報道過，當時許多頂尖論文作者都和張一鳴聊過，最終字節(jié)招募了來自 Google 的蔣路、面壁的秦禹嘉、零一萬物的黃文灝、智譜的丁銘，以及阿里通義千問模型的前負責人周暢。

周暢博士畢業(yè)就加入阿里，是達摩院內(nèi)部培養(yǎng)起來的應(yīng)屆生，離職時是通義千問的負責人，那是 2024 年中，一位接近周暢的人士告訴晚點，字節(jié)高層一對一和周暢聊過，表達了追求頂尖 AI 技術(shù)的決心，而字節(jié)在技術(shù)布局上的思路也和周暢的觀點更契合，他的研究興趣更多集中在視覺與多模態(tài)模型，而不是單純大語言模型，這恰好是字節(jié)擅長的領(lǐng)域。

除了高層人才之外，為了快速健全 Seed 架構(gòu)，字節(jié) HR 在招攬 AI 人才時甚至會相對寬松地批量發(fā)放 offer，這是字節(jié)招聘的肌肉記憶。字節(jié)是組織成長最快的互聯(lián)網(wǎng)巨頭，人數(shù)達到十萬人用時僅 8 年，相比之下阿里是 19 年，騰訊則長達 23 年，訣竅之一就是開足馬力的 HR 體系，很長一段時間內(nèi)字節(jié) HR 的唯一工作就是招人，高峰時，字節(jié) HR 對中國最頭部 20 所大學核心專業(yè)的學生觸達率在 80% 以上。

2024 年 5 月，字節(jié)面向應(yīng)屆博士生發(fā)起 Top Seed 計劃，一年時間延攬 30 多名博士生，他們年薪可達數(shù)百萬人民幣。實際上，由于組織架構(gòu)相對獨立，即使沒有入選 Top Seed，相比字節(jié)其他部門，進入 Seed 依舊劃算，在 Seed 更容易獲得更高職級和薪水，甚至還有針對大模型人才發(fā)放的津貼，每月最高達 10 余萬。另外，字節(jié)還針對頭部高校提供 500 多個大模型相關(guān)的實習崗位。

這場劇烈的招聘行動持續(xù)了兩年，迅速提升了 Seed 的人才密度。MiniMax 創(chuàng)始人閆俊杰曾說，“客觀來說，字節(jié)的 AI 人才密度是最高的�！�

人為什么離開？

高速成長的技術(shù)人才組織，往往伴隨著活躍的人員流動。一些人選擇離開，去探索新的可能性，這是 Seed 也無法避免的問題。

Seed 自成立以來一直在經(jīng)歷各種組織架構(gòu)調(diào)整，最初 Seed 只是吸收了 AI Lab 中做 NLP 自然語言處理的小組，隨后是視頻生成相關(guān)團隊，Seed 最終整合了原本分散在不同小組的視頻和多模態(tài)研發(fā)小組，負責人是前面提到的周暢。直到 2025 年底，AI for Science 、具身智能和 Reponsible AI 等小組才徹底并入 Seed。原 AI Lab 負責人，曾經(jīng)華為諾亞實驗室主任的李航退休返聘，向吳永輝匯報，而具身小組的負責人孔濤則在 2025 年中去職。

外部的競爭更加激烈，隨著越來越多大廠的加入，人工智能行業(yè)的人才流動速度顯著加劇。字節(jié)的大模型研究人員成為了絕佳標的，事實上幾乎每家公司的高級研究人員都遭遇過挖角，和移動互聯(lián)網(wǎng)時代不同的是，同樣的職位，對方能給出的薪資待遇往往是翻倍，職級也會升高一級不止，同時，目標人選越來越年輕。

對大模型行業(yè)來說，前沿研究人員的年輕化是一個普遍而明顯的趨勢，他們往往精力充沛，野心勃勃，極度自驅(qū)，“每個人都想成就一番事業(yè)�！� 這個年齡區(qū)間甚至下探到了高中，月之暗面 3 月剛剛發(fā)表了一篇關(guān)于注意力殘差的論文，作者之一是只有 17 歲的高中生陳光宇。

字節(jié)恰好擁有許多年輕人，因此面臨更激烈的挖角。

重用年輕人是吳永輝的思路。2025 年初，吳永輝入職，他在內(nèi)部溝通時表示，加入字節(jié)的原因一方面是想做第一流的研究，同時也想打造第一流的 AI 研究團隊。對吳永輝看來，Seed 的人才供給已經(jīng)不是問題，但重要的是如何才能把人用好，于是解法順理成章變成了培養(yǎng)年輕人。

吳永輝到來之后，Seed 幾乎不再從外部招聘中高級技術(shù)管理者，而更多針對年輕人的計劃陸續(xù)出爐。去年 3 月，Top Seed 研究實習生計劃公布，最高薪資每天 2000 元，條件下探到本科生和高中生。今年 3 月，字節(jié)啟動最大規(guī)模實習生招聘，面向全球招聘 7000 人，研發(fā)崗位占比近 7 成，而 4 月 Seed 啟動了自己的校招計劃，打算招聘 100 名 27 屆畢業(yè)生。

在 Seed 官方對校招計劃的介紹中，畢業(yè)不到一年的校招生和尚未畢業(yè)的實習生都在深度參與核心模型的技術(shù)攻關(guān)，我們了解到，一位 2024 年從清華大學畢業(yè)的博士生現(xiàn)在同時向周暢和吳永輝匯報，Seedance 2.0 算法負責人就是 2021 年作為校招生入職字節(jié)的，他們正逐漸成為大模型研究的主力，與此同時，Seed 組織擴張階段結(jié)束，算法和工程技術(shù)人員穩(wěn)定在 1000 多人。

字節(jié)的野心

字節(jié)不是沒有意識到人員流失的問題。去年底，字節(jié)宣布在全球范圍漲薪，而針對大模型人才的豆包股同時曝光。這套虛擬股權(quán)激勵體系專門針對大模型人才，透過類似字節(jié)期權(quán)的回購機制，加強對人才的長期吸引和激勵。

但阻止人員流失更重要的或許是在選擇做一流研究組織和保證產(chǎn)出之間找到更為恰當?shù)钠胶�，這對每一個 AI 機構(gòu)來說都是挑戰(zhàn)，Google DeepMind CEO 德米斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）曾說，希望組織同時有初創(chuàng)企業(yè)的專注活力以及學術(shù)界天馬行空的思維，在字節(jié)的語境里，或許還應(yīng)該加上一條，那就是同產(chǎn)品運營之間高效的銜接合作，盡管許多人都認為，高效是創(chuàng)新的敵人。

2026 年 1 月底，字節(jié) CEO 梁汝波在全員會上把 2026 年目標關(guān)鍵詞定為勇攀高峰，短期內(nèi)高峰指的就是豆包，在已經(jīng)取得 DAU 第一后，豆包的重中之重是 AI 模型能力要做到行業(yè)前列，并通過助手整合好已有的產(chǎn)品和服務(wù)。2 月，Seedance 2.0 震撼全網(wǎng)，似乎人員流失短期內(nèi)并沒有影響字節(jié)在視頻模型領(lǐng)域的統(tǒng)治力。實際上，就在那篇 Seed 校招的推文中，字節(jié)自豪地宣稱，“我們的 AI 業(yè)務(wù)在 C 端和 B 端均已取得領(lǐng)先優(yōu)勢�！�

當一個組織人才密度足夠高、足夠龐大的時候，人才流動是不可避免的，現(xiàn)在 AI 競爭遠沒有到分出勝負的時候，旅程還在繼續(xù)。

題圖來源：《星際迷航》