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重启“APP工厂”,张一鸣要做AI时代的爱迪生? - 少数派
2025-01-08 · via 少数派

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。

01 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......

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。

02 “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。

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。

03 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。

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”。

04 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。