重启“APP工厂”，张一鸣要做AI时代的爱迪生？

创业 2025-01-15 17:31 广东

作者 | 顾青云

来源 | Alter聊科技

互联网时代崛起的新星，在移动互联网的浪潮里凋零过半；移动互联网时代成长起来的新贵，能否经得住大模型的洗礼？

当一扇新的大门被推开时，相较于创业者的冲劲儿，神经紧绷的往往是上个时代主导市场的大厂。因为每一次创新浪潮，都可能带来行业格局的重塑，一次次上演新兴力量趁势崛起，原本的行业巨头陷入危机的戏码。

回到当下的时间线，处于“守成”姿态的大厂，俨然对新技术的反应更加激烈，并且在打法上更加野蛮。

比如站在大模型浪尖的字节跳动。

字节重启“APP工厂”

一个多月前，昆仑万维创始人周亚辉的一条朋友圈评论，让字节跳动的AI战略成为外界讨论的焦点。

正如周亚辉所肯定的，字节跳动的AI战略有两个“满分”：

第一个是黄金比例分割整合形成的AI大军。朱文佳、张楠、齐俊元等老将们纷纷转战AI阵营，并挖来了原通义千问大模型技术负责人周畅、Google原VideoPoet项目负责人蒋路、零一万物原预训练负责人黄文灏等重量级人物，形成了Seed、Flow、剪映等上万人的模型和应用研发体系。

第二个是在模型训练层面的“大力出奇迹”。ChatGPT在2022年11月走红后，百度、科大讯飞等陆续推出了对标产品，字节直到2023年8月中旬才对外测试AI对话产品“豆包”。但在2024年5月，字节跳动首次公开豆包大模型家族，就一口气推出了通用模型pro、语音合成、语音识别等多个模型。

只是对大多数普通人而言，我们没有周亚辉那么高的视角，感知最为深切的，恰恰是“APP工厂”的重启。

和李彦宏等人频频向开发者喊话“不要卷模型，要去卷应用”的态度不同，字节跳动的策略要更加务实，既在大模型层面开足马力，形成了通用+垂直的大模型体系，同时亲自下场打造AI应用——豆包、扣子、即梦、猫箱、海绵音乐、即创、星绘、炉米Lumi......

图源：第一财经杂志

根据《第一财经》的统计，字节跳动目前正常运营的AI应用大约有20款，绝大部分是2024年以后发布的。

按照时间进一步细分，字节几乎每个月都有新的产品上线，产品体系已经覆盖到了模型层、开发Agent的中间层和应用层，其中应用层呈现出了“百花齐放”的态势，包括但不限于聊天机器人、虚拟角色、社交、图片生成、智能体开发平台、智能硬件等等，业已成为目前拥有最多AI应用的企业。

特别是作为聊天机器人的豆包智能助手，在2024年6月开启了大规模投流，甚至有消息称“字节还限制了豆包的竞对产品在抖音平台的广告投放”。

“AI产品榜”的数据显示，截止到2024年12月，豆包的月活用户已经超过7100万人，在全球范围内仅次于ChatGPT，和Kimi、文小言等拉开了相当大的差距。

不同于豆包的激进扩张，李彦宏则在百度2024年第三季度总监会上直言：AGI是个长期探索的事情，“文小言”的推广没必要像豆包、Kimi那样激进。

百度的“保守”和“取舍”并非没有原因。经历了短暂的甜蜜期后，越来越多企业开始思考AI应用的商业化，在付费订阅、打赏等模式不及预期的情况下，是否有必要继续烧钱换增长，不同的企业有着不同的答案。

至于字节，或许有担心错过新一轮技术浪潮的焦虑，却不缺少对 “APP工厂”的自信。

“流水线模式”还奏效吗？

时间回到2019年初，一篇题为《张一鸣的APP工厂》的文章意外走红，揭开了一家新晋独角兽的恐怖实力。

所谓的“APP工厂”，其实是一个包装的词汇，腾讯、阿里等大厂都有“内部赛马”的机制，即看准了某个方向后，同时有两三个项目组在运作，最终表现最好的产品，将获得全公司的资源支持。

靠今日头条验证了算法推荐“魔力”的字节跳动，对赛马的机制进行了进一步的优化，构建了流水线生产APP的“工厂”：在组织架构上形成了技术、User growth和商业化三个核心职能部门，分别负责留存、拉新和变现，会参与每个APP，然后根据ABtest等量化数据，决定最终的投入重心。

最经典的例子莫过于短视频。

2016年字节同时启动了抖音、火山和西瓜视频，最早推出独立APP的是火山，后来证明抖音的留存最好，于是资源不断向抖音聚集，硬生生地从已经拥有3亿用户的快手手中，抢到了短视频的蛋糕。

进入到2020年后，字节的“APP工厂”似乎不再奏效，可颂、派对岛、飞聊等多款产品先后折戟，硬件领域的大力、Pico等产品也不及预期，字节跳动也渐渐降低了新产品的发布频次。

到了大模型时代，字节的“AI工厂”还能打造出下一个抖音吗？

在APP时代，今日头条、抖音、懂车帝等产品，背后是同一套相对成熟推荐算法，新产品的试错成本相对可控。

可到了大模型时代，“赛马”的范围已然上升到了模型层，单单是文生视频的场景，字节的Seed团队就先后推出了MagicVideo-V2、AnimateDiff-Lightning、PixelDance、SeaWeed等多个模型，需要大量资源投入和团队配置。

图源：豆包

而大模型赛道的竞争逻辑，绝不是一场比拼数量的游戏，想要在模型层延续赛马机制，同时在应用层牢牢占据一席之地，意味着字节跳动必须在研发层面进行远超对手的投入。

事实也印证了这一点。浙商证券的报告显示，字节跳动2024年在AI上的开支高达800亿元，接近百度、阿里、腾讯的总和（约1000亿元）。

细究字节跳动的资金支出，主要体现在两个方面：

一是挖人，据传字节对于基础模型研发相关人才的招聘没有名额上限，经常可以看到基于原薪资双倍的涨薪幅度。打法看起来很粗暴，却可以在提升自身“人才密度”同时，悄然削弱友商们的实力。

二是芯片，根据Omdia发布的数据，字节跳动2024年从英伟达手中订购了约23万枚芯片，仅次于微软。更有消息称，字节跳动已经形成了自己的AI芯片团队，计划Tensor为蓝本自行研发设计AI芯片。

截止到目前来看，字节跳动烧钱换时间的战术并非不可行，哪怕花钱的效率可能没那么高，一些创业团队大概率挡不住字节猛烈的炮火。倘若后续能够在商业化方面获得回报，不排除会是一场载入史册的经典案例。

张一鸣越来越像爱迪生

不少人将AI比作电力。按照这个比喻对号入座，张一鸣和托马斯·爱迪生本质上属于同一类人。

小时候在历史书上学到过爱迪生发明电灯的故事，实验了几千种材质，最后才找到了“碳化棉丝”。

实际上，爱迪生位于门洛公园的实验室有上百位工程师、科学家、技术人员，他们分成无数个小组，每天都在实验不同材质的灯丝。

张一鸣和托马斯·爱迪生一样，在团队中扮演了“舵手”的角色，有一大群技术人员朝他们指定的方向进行创新和验证。而他们的认知高度，也深刻影响着企业的兴衰。

就像爱迪生的天赋并非是原创，而是能够敏锐地发觉到可以被创新改变的需求。所以，爱迪生团队的大部分发明都是对已有技术的改进，赋予新技术实用价值，譬如电灯、麦克风、留声机等等。

张一鸣的字节跳动，某种程度上也是一家应用型公司，擅长将技术转化为产品，而非被技术理想驱动。

图源：字节跳动

综合一些媒体的报道，字节跳动在2016年就建立了AI Lab，设立了计算机视觉、自然语言处理、语音和音频处理、机器学习等多个团队，时间上甚至早于阿里。

可当抖音、TikTok等产品占据了过半市场份额，字节的经营重心不断向商业化转移，“APP工厂”策略不再奏效的时候，AI Lab被迫降级为抖音的技术团队，一度只剩下不到50人。

字节跳动在大模型领域的“迟钝”，显然是张一鸣的“失误”所致。

早在2020年5月份，拥有1750亿个参数的GPT3就曾在技术圈掀起一轮热潮，初步具备了写小说、讲故事的能力。到了2021年，国内已经有不少团队开始研究大模型，但原先走在AI技术前沿的字节跳动，并没有将研发中心从内容分发转向内容生产，也没能意识到大模型对于内容生产的颠覆性。

时间来到2023年，ChatGPT的月活用户在两个月的时间内过亿，后知后觉的字节跳动终于开始“补课”，也就出现了前面提到的一幕幕：抢人、抢算力、重启“APP工厂”。

当然，一次对技术趋势的错判，不应该成为低估字节跳动的理由，在大模型时代的竞争力仍然不可小觑。毕竟决定一家企业成败的，除了入局时间，还有战略决策和执行力。

爱迪生的成功，电灯只是点睛之笔，根源在于“现代化的发明体系”，聚集大批的技术性人才，然后通过“科学家当成工程师用，工程师被当成技术人员用”的降维打击，积累了2000多项“实用新型专利”。

张一鸣的字节跳动似乎正在复刻类似的打法，短短一年时间就构建起了完整的AI生态体系，并像下饺子一样发布模型和应用。

让人惋惜的是，对应用方向敏感的爱迪生，有着绕不过去的认知上限，在交流电和直流电的“电力大战”中，选择了商业模式更简单的直流电系统，最终输掉了他经营多年的“发明工厂”。

写在最后

历史规律一次次证明：新技术会带来行业格局的大洗牌，一如既往地产生赢家和输家。

正值当打之年的字节跳动，曾经冲破BAT的天花板，现在也在扮演“天花板”的角色，而且防御的强度远超BAT。对于创业者的好消息在于，即便是字节这样的大厂，也处在一个摸索的阶段。

大模型牌桌上的所有玩家，都在“赌”一个更美好的明天，比拼的是腰包够不够厚，定力够不够足，运气够不够好，以及眼光够不够高。就算是爱迪生，也有押错的时候，留给创业者的机会窗口从未关闭过。

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