接管字節Seed一年：吳永輝交出豆包2.0，仍需還技術債

2025年初，吳永輝接手字節跳動大模型研究部門Seed，彼時的Seed處境尷尬：投入上百億、上千人團隊研發兩年的基礎模型，雖躋身國內第一梯隊，卻被百余人小團隊的模型反超。

他背負著“模型能力做國內第一、對標國際”的期待，接管一年來，從組織架構到研發方向全面調整，交出萬億參數的豆包2.0核心成果，但也始終被技術債、長短期目標平衡的難題困擾。

吳永輝的首要動作是重構組織、提效研發。他先與百余名核心研究員一對一溝通，隨后組建三大虛擬團隊：Edge攻堅長期AGI課題，Focus突破基礎模型短板，Base負責當前一代模型的迭代，實現三代模型研發并行。

同時推動內部數據、代碼庫透明共享，打破此前團隊間的溝通壁壘，解決了“看跨團隊文檔需多層審批”的問題。

團隊架構也迎來調整，周暢的管理范圍擴大，統管多模態交互、文生圖、文生視頻等業務；李航的AI Lab整體并入Seed。

Seed規模維持在1500人左右，放緩外部擴張，不再招聘中高層技術管理者，轉而提拔應屆生、年輕研究員。不過信息透明也引發問題，2025年下半年接連發生兩起實習生泄密事件，團隊只得調整內部文檔授權規則。

一年間，Seed的核心產出是即將發布的豆包2.0。這款多模態模型參數達10000億，是Seed成立以來訓練的最大模型，對標Google Gemini。

為推進研發，吳永輝提升團隊溝通頻率，核心團隊每兩周同步進展，他也常和研究員食堂交流、引導式提問推進思考。但模型訓練過程并不順利，因過去兩年重追趕、輕基礎建設，基礎設施層面問題凸顯，參數擴大后系統極不穩定。

最終團隊花3個月，從模型架構、訓練數據入手解決問題，才確保豆包2.0能節前上線，用Seed研究員的話來說，這是典型的“邊開車邊修輪子”。

這一痛點也成為字節與同行的核心差距，如今頭部AI大廠均將基礎設施（Infra）列為研發重點。

OpenAI早在2025年就重構了使用三年的Infra體系，解決積累的技術債，其相關負責人直言，模型公司的競爭本質是拼Infra修bug的速度；阿里Qwen團隊2025年中組建專屬Infra團隊，補齊此前依賴阿里云PAI的短板；騰訊2025年底更是由姚順雨直接牽頭，成立AI Infra部及數據計算平臺部。

反觀字節Seed，其Infra團隊雖有數百人、支撐數十款模型研發，高層也認定其水平國內第一，但重整這套體系需要投入大量人力物力，還需承擔信任成本，最終只能選擇“邊用邊修”，這也讓豆包2.0的研發進度受影響。

在提升模型能力的同時，吳永輝也試圖打造研究導向的團隊氛圍。字節為Seed提供了寬松的考核環境，大部分團隊取消OKR，還發放獨立于公司期權的“豆包虛擬股”，并鼓勵研究員發表論文、分享成果。吳永輝接管后的三個月，Seed發布的論文數量就超過2024年全年，實習生甚至能直接和高層交流研發想法。

但Seed并非獨立的研究機構，需要為字節業務提供AI“彈藥”，應對騰訊、阿里等大廠的競爭，這讓長期研究與短期產出的平衡成為難解的題。

2025年下半年開始，Seed的資源明顯向短期有成果的團隊傾斜，一些單點的長期研究被忽視；管理層也對發論文提出“高質量、與核心技術迭代無關”的新要求，每月論文發布量應聲減少。更有團隊為了趕項目進度，放棄自研算法的初衷，轉而在開源項目基礎上改進，即便犧牲部分性能也在所難免。

接管一年，Seed的變化肉眼可見：基礎模型完成4次迭代，豆包2.0成為標志性成果，文生圖、文生視頻模型也躋身全球前列，組織溝通效率也顯著提升。

但過去積累的技術債并未完全填平，Infra的短板仍在；而吳永輝想要的“一流研究團隊”，與字節應對市場競爭的短期需求之間的矛盾，也從未真正化解。

這道平衡題，不僅是吳永輝和字節Seed的挑戰，也是所有身處市場競爭中的AI大廠，在研發之路上的共同難題。