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真正的 AI 攻勢(shì),是堅(jiān)決把自己變成一家科技企業(yè)。
文丨陳然
2026 年 2 月初,中國的兩大互聯(lián)網(wǎng)公司騰訊與阿里巴巴率先打響了新一年的 AI 大戰(zhàn)——騰訊的元寶端出 10 億元現(xiàn)金激勵(lì),并上線新的 AI 社交功能 “元寶派”;阿里的千問拿出 30 億元的福利,鼓勵(lì)用戶在 App 里點(diǎn)外賣。
盡管字節(jié)跳動(dòng)在這之前已經(jīng)靠火山引擎奪得了這一年央視春晚的總冠名,但在紅包與補(bǔ)貼的喧囂中,它并未成為輿論主角。直到農(nóng)歷春節(jié)前一周,視頻生成模型 Seedance 2.0 問世,在創(chuàng)作者圈與行業(yè)討論中迅速發(fā)酵,把它重新推回了討論中心。2 月 14 日,字節(jié)跳動(dòng)陸續(xù)上線了豆包大模型 2.0 與圖像創(chuàng)作模型 Seedream 5.0 Lite。
除夕當(dāng)晚,字節(jié)跳動(dòng)又帶著火山引擎、豆包 App,以及 Seed 系列大模型來到了春晚舞臺(tái)上。從舞美視效、機(jī)器人說話到播出保障,AI 第一次如此全面地滲透進(jìn)了春晚這場(chǎng)全民狂歡之中。
就連互動(dòng)玩法也被重新設(shè)計(jì):觀眾需要調(diào)用豆包里的大模型生成圖片或文字才能獲得紅包福利。紅包里不只有現(xiàn)金,還有 3D 打印機(jī)、汽車、無人機(jī)、機(jī)器人等科技產(chǎn)品。
這是字節(jié)的春節(jié)戰(zhàn)役。
一位字節(jié)跳動(dòng)人士告訴我們,相比許多公司把春節(jié)當(dāng)作單純的增長機(jī)遇,他們更希望在這個(gè)節(jié)點(diǎn),創(chuàng)造關(guān)于 AI 和科技的集體記憶;也試圖告訴外界,做 AI 不是只做一、兩款應(yīng)用,而是要服務(wù)各個(gè)產(chǎn)業(yè)。據(jù)了解,春晚上送出去的科技產(chǎn)品都是豆包大模型的客戶。
官方數(shù)據(jù)顯示,除夕當(dāng)天豆包的 AI 總互動(dòng) 19 億。除夕前,備受國內(nèi)外關(guān)注的視頻生成模型 Seedance 2.0 和最新的豆包大模型 2.0Pro 也接連第一時(shí)間接入豆包(『專家』模式),讓先進(jìn)的模型能力第一時(shí)間落到產(chǎn)品觸達(dá)用戶。
無論是與新春等生活場(chǎng)景的貼合,還是模型能力上限的提升,可以說,豆包都已具備國民級(jí) AI 產(chǎn)品的特征。
在過去幾年的科技行業(yè),最有說服力的增長故事從來不是借補(bǔ)貼堆出來的。2022 年 11 月,ChatGPT 掀起全球 AI 熱潮后,靠著模型迭代成為了一個(gè)周活躍用戶數(shù)達(dá) 8 億的超級(jí)產(chǎn)品;兩年多后走紅的 DeepSeek 在沒有任何廣告投放、沒有多模態(tài)能力的情況下,穩(wěn)定維持著超過 3000 萬的日活躍用戶數(shù)。
字節(jié)跳動(dòng) CEO 梁汝波在年初的員工大會(huì)上將公司 2026 年的關(guān)鍵詞設(shè)定為了 “勇攀高峰”。他提到,AI 時(shí)代存在很多重要的機(jī)會(huì),字節(jié)要追求其中最重要的,去攀登最高的高峰。
“真正的 AI 攻勢(shì),是堅(jiān)決把自己變成一家科技企業(yè)。” 上述字節(jié)跳動(dòng)人士說。2026 年春節(jié),這家公司正試圖點(diǎn)亮自己的 ChatGPT 時(shí)刻。
從水墨舞臺(tái)、機(jī)器人到算力洪峰,不一樣的春節(jié)戰(zhàn)役
作為少有的全民級(jí)晚會(huì)平臺(tái),春晚在過去十年里一直是各互聯(lián)網(wǎng)公司重要的新用戶增長渠道,它與一眾互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品之間的合作也幾乎與 “紅包” 綁定。從 2015 年開始,微信、支付寶、淘寶、京東、抖音、拼多多、快手等知名互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品均在春晚上發(fā)放過紅包福利。
但在今年春晚,冠名方火山引擎接到的第一個(gè)任務(wù)卻是與舞臺(tái)視覺相關(guān)的。
一位字節(jié)跳動(dòng)人士告訴我們,今年春晚導(dǎo)演組一直在探索將最新科技和傳統(tǒng)文化藝術(shù)相結(jié)合。因此作為獨(dú)家 AI 云伙伴,火山引擎及其背后的字節(jié)跳動(dòng)不僅要以贊助方身份參與冠名,還要把 AI 與云計(jì)算能力嵌入到春晚節(jié)目的創(chuàng)作與制作流程中。
在《馭風(fēng)歌》這個(gè)節(jié)目里,歌手身后出現(xiàn)了一幅國寶級(jí)的駿馬水墨畫。節(jié)目籌備時(shí),導(dǎo)演組并不滿足于將其當(dāng)作一個(gè)靜態(tài)背景,而是希望讓這些馬匹在舞臺(tái)空間里動(dòng)起來,并與歌手互動(dòng)。
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為了達(dá)成這個(gè)效果,他們最初試過一些海外模型,但大多抓不住水墨畫的氣韻;國內(nèi)模型也同樣受限,水墨風(fēng)格的高質(zhì)量訓(xùn)練語料稀缺,生成出來的畫作風(fēng)格容易跑偏。更棘手的是運(yùn)動(dòng)一致性:馬要跑得流暢,卻又必須在每一幀都貼合原畫的筆觸與結(jié)構(gòu)、不變形;馬匹的數(shù)量、每匹馬之間的動(dòng)作都要始終保持一致。
轉(zhuǎn)折來自字節(jié)跳動(dòng)團(tuán)隊(duì)帶來的 Seedance 2.0。這個(gè)全新的視頻生成模型不僅能更好地遵循物理規(guī)律,讓馬的步態(tài)更接近真實(shí),關(guān)節(jié)銜接自然、動(dòng)作連貫;還能很好地遵循導(dǎo)演的要求,實(shí)現(xiàn)像 “跑慢一點(diǎn)”“鬃毛飄動(dòng)輕一點(diǎn)” 這類帶副詞的細(xì)微調(diào)度指令。它還有另一個(gè)重要的突破——模型不再是只能學(xué)單張圖的風(fēng)格,而是能同時(shí)學(xué)習(xí)大量不同風(fēng)格的多模態(tài)素材。
一位字節(jié)春晚項(xiàng)目組人士告訴我們,他們把導(dǎo)演組畫的草圖、水墨畫作,還有許多關(guān)于馬的影像素材一起喂給模型,通過參考生成的方式,實(shí)現(xiàn)畫風(fēng)與動(dòng)作能穩(wěn)定地在同一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)之下生成。他們還繞開了直接寫提示詞的方式,改用 Seedance 2.0 與圖像生成模型 Seedream 協(xié)作:先由 Seedream 生成每一幀關(guān)鍵幀,再由 Seedance 在關(guān)鍵幀約束下生成動(dòng)態(tài)視頻,實(shí)現(xiàn)了風(fēng)格的一致性和運(yùn)動(dòng)的連貫性。
把理想中的效果表現(xiàn)出來只是第一步。春晚的每個(gè)節(jié)目迭代頻率都極高,因此字節(jié)團(tuán)隊(duì)常遇到的情況是,剛交付一版滿意的畫面,導(dǎo)演組馬上提出:“能不能再往前走一步”。這些節(jié)目還需要經(jīng)歷反復(fù)過審與驗(yàn)收,這也意味著他們每次都必須拿出更好的版本。“整體節(jié)奏基本得按 ‘周’ 來迭代推進(jìn)。” 上述字節(jié)春晚項(xiàng)目組人士說。
很快新的難題又出現(xiàn)了。雖然《大鬧天宮》《小蝌蚪找媽媽》等上美影經(jīng)典作代表了手繪全動(dòng)畫的巔峰,但在 AI 數(shù)字化生成的語境下,如何在高幀率、高分辨率的現(xiàn)代廣播標(biāo)準(zhǔn)中,讓水墨這種 ‘無邊界’ 的藝術(shù)形式在高速大運(yùn)動(dòng)下不閃爍、不崩壞,是行業(yè)公認(rèn)的難題。
考慮到主流視頻生成模型通常輸出 720p 或 1080p 分辨率、24 幀/秒的視頻,字節(jié)團(tuán)隊(duì)將突破點(diǎn)放在后處理鏈路,借助火山引擎視頻點(diǎn)播的畫質(zhì)增強(qiáng)能力升級(jí)畫質(zhì):先通過超分技術(shù),在不改變畫面內(nèi)容的前提下將較小尺寸的畫面放大至 6K 或 8K;再通過插幀技術(shù)將幀率從 24FPS 提升至 50FPS。這套處理也非一刀切的通用算法,而是能根據(jù)每一幀畫面的畫質(zhì)與內(nèi)容特點(diǎn)做專屬優(yōu)化。最終他們順利解決了這個(gè)難題。
除了舞美,字節(jié)團(tuán)隊(duì)還將 AI 能力帶入了春晚的多個(gè)環(huán)節(jié)。舞臺(tái)上出現(xiàn)的機(jī)器人接入了豆包的視覺大模型、文本大模型和語音識(shí)別模型,語音側(cè)采用了豆包的合成與復(fù)刻模型。模型讓它們不僅有了 “大腦”,還裝上了 “嘴巴” 和 “耳朵”。
他們還提前收集了舞蹈演員的 3D 素材,再利用了空間視頻技術(shù),將舞蹈演員制作成 3D 數(shù)字分身,在舞臺(tái)上實(shí)現(xiàn)真人 3D 克隆效果讓觀眾難辨真假。最后又加上了字節(jié)自研的 4D 高斯算法、豆包大模型優(yōu)化光影效果。
豆包 App 是今年春晚與觀眾互動(dòng)的核心載體。與往年常見的在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品上搖紅包、搶紅包不同,今年互動(dòng)流程改為,用戶需先在豆包上用大模型生成頭像或新春祝福,再搶紅包。這樣的變化極大抬高了成本——以往紅包互動(dòng)形式的主要開銷集中在網(wǎng)絡(luò)、IO 和實(shí)時(shí)連接,現(xiàn)在則在原有基礎(chǔ)上疊加了龐大的算力請(qǐng)求與算力支出。
調(diào)控算力資源的難題也在大幅上升。一位字節(jié)的春晚項(xiàng)目組人士保守測(cè)算,用戶生成一條新春祝福或一張圖片,一次請(qǐng)求就需要完成 10 TOPS(每秒 10 萬億次操作)的計(jì)算量。而以往類似互動(dòng)請(qǐng)求的計(jì)算量僅約 1/100000 TOPS,兩者在算力需求上相差了整整 100 萬倍。與此同時(shí),他們?cè)诔Ξ?dāng)晚還要應(yīng)對(duì)抖音、今日頭條等產(chǎn)品春節(jié)活動(dòng)帶來的大模型調(diào)用。
由于時(shí)間緊迫,字節(jié)沒辦法靠臨時(shí)堆機(jī)器頂住算力洪峰。好在火山方舟頂了上來,這是字節(jié)統(tǒng)一調(diào)度算力的總控臺(tái),長期在字節(jié)和外部客戶的各類高并發(fā)場(chǎng)景中沉淀了資源調(diào)度能力。火山方舟的一個(gè)特點(diǎn)是將推理、訓(xùn)練和離線任務(wù)放進(jìn)同一資源池統(tǒng)一統(tǒng)籌,因此在春節(jié)算力與流量峰值來臨時(shí),系統(tǒng)能把可延遲的負(fù)載錯(cuò)峰挪開,為各類春節(jié)活動(dòng)騰出更多資源。
這不是件容易做到的事情。它涉及到海量場(chǎng)景、多個(gè)機(jī)房、多種機(jī)型和多類模型,還要持續(xù)動(dòng)態(tài)分配資源。一位火山引擎人士把這個(gè)過程形容為 “裝箱”:一方面,不同流量的延遲要求不同、對(duì)異構(gòu)硬件的依賴不同,約束極多、解空間巨大;另一方面,大模型推理不像傳統(tǒng) CPU 服務(wù)那樣資源類型相對(duì)統(tǒng)一,同一個(gè)推理服務(wù)里也可能混用多種硬件。更麻煩的是,GPU 的遷移不是單點(diǎn)動(dòng)作,存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)、上游負(fù)載均衡等配套資源也要協(xié)同遷移,否則算力挪過去也接不住流量。
“冠名春晚對(duì)字節(jié)來說,不再是一場(chǎng)簡單的增長活動(dòng),它更像一次真正的技術(shù)試煉。” 一位字節(jié)跳動(dòng)人士說。
AI 時(shí)代,靠紅包換增長的模式失靈了
字節(jié)跳動(dòng)今年與春晚合作方式的變化,似乎再一次說明:AI 時(shí)代的增長邏輯正在改寫。
移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,巨頭崛起不是靠時(shí)刻引領(lǐng)創(chuàng)新,而是靠在有人驗(yàn)證了某個(gè)需求后,成體系地做出同款產(chǎn)品,以更高效率大量拉來用戶,再根據(jù)用戶反饋快速迭代改進(jìn)體驗(yàn)。更好的體驗(yàn)帶來更多的收入,這些收入又被拿來投放,獲得更多用戶,如此循環(huán)。撒錢則是最直接的增長手段。
“核心是極速增長、極速迭代、極速變現(xiàn)的飛輪。” 一位互聯(lián)網(wǎng)公司的產(chǎn)品經(jīng)理說。
對(duì)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品而言,越快拉新,產(chǎn)品體驗(yàn)越快提升。“多數(shù)情況下,推薦算法是發(fā)現(xiàn)你和另一個(gè)用戶偏好相似,然后把他喜歡的東西展示給你。” 一名推薦產(chǎn)品經(jīng)理說。用戶增加,可供算法學(xué)習(xí)、發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)隨之增加。這既適用于推薦視頻、小說,也適用于推薦商品卡、帶貨直播間。微信支付的崛起是另一個(gè)例子,它用紅包把支付變成了社交的一部分,想?yún)⑴c就得綁卡、能轉(zhuǎn)賬。人越多,越常用,久而久之就成了默認(rèn)的支付工具。
交易型產(chǎn)品同樣受益于此。一個(gè)打車平臺(tái)會(huì)同時(shí)補(bǔ)兩端:一邊補(bǔ)司機(jī)提高供給,一邊補(bǔ)乘客拉動(dòng)需求。司機(jī)密度上來后,乘客等待時(shí)間縮短;訂單密了,司機(jī)空駛更少,平臺(tái)的履約成本也會(huì)隨之下降,用戶體驗(yàn)也更好。
互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的成本也不會(huì)隨著用戶增加而線性上漲;新增開銷主要在帶寬、存儲(chǔ)和機(jī)器資源上,它還會(huì)隨著用戶規(guī)模的提升而被攤薄。
但 AI 產(chǎn)品幾乎是互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的另一面。
2025 年初,字節(jié)跳動(dòng) CEO 梁汝波曾在集團(tuán)全員會(huì)上提到,豆包沒顯出 “越多人用越好用” 的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品特性。這部分因?yàn)?chatbot 產(chǎn)品不是社交網(wǎng)絡(luò)或平臺(tái)。
用戶數(shù)量增長帶來的新數(shù)據(jù)也有限。一個(gè)短視頻產(chǎn)品,只要用戶還在上下刷,就會(huì)產(chǎn)生一組組數(shù)據(jù)供推薦算法優(yōu)化;但 chatbot 類產(chǎn)品生成一段回復(fù),只有極糟時(shí),用戶才有動(dòng)力多點(diǎn)下按鈕反饋。能收集來數(shù)據(jù),也不保證它們能讓底層模型更聰明。“多數(shù)用戶的問題高度重合,又沒什么深度,沒辦法提高模型能力。” 一位互聯(lián)網(wǎng)公司的 AI 產(chǎn)品經(jīng)理說。“比如代碼方向,公司就會(huì)在內(nèi)部找程序員寫案例。”
大模型的專業(yè)能力早已超過大多數(shù)人類,它們不能通過收集普通人的數(shù)據(jù)改善自己,就像 AlphaGo 不需要和普通人對(duì)弈來提升技藝——它后來的變種 AlphaGo Zero 甚至連世界冠軍的數(shù)據(jù)都不用,只是機(jī)器訓(xùn)練機(jī)器就能贏過所有人。即便 ChatGPT 應(yīng)用的月活躍用戶量比 Claude 高出 100 多倍,但這沒有讓 OpenAI 的模型比 Claude 好用哪怕一倍。
AI 還無法像互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品那樣,靠用戶量攤薄成本。一位深入研究 AI 的二級(jí)市場(chǎng)人士曾測(cè)算,目前的主流 AI 產(chǎn)品如果服務(wù) 1 億日活用戶,每天的模型推理成本就要幾千萬元。這個(gè)計(jì)算還沒有考慮新的 Agent 產(chǎn)品,如果類似 Manus 的產(chǎn)品開始流行,單個(gè)用戶每天需要的算力可能還會(huì)再翻幾倍。
最關(guān)鍵的是商業(yè)化難題。在海外,ChatGPT、Gemini、Claude 砸下了巨額投資以滿足復(fù)雜計(jì)算,用戶也必須付錢,低一檔 17-20 美元/月,高一檔可以到數(shù)百美元/月。但愿意為軟件服務(wù)支付這般費(fèi)用的中國用戶很少,字節(jié)和阿里等公司更多是靠云服務(wù)賺回在 AI 上投入的錢——把模型能力做成云上的 API/托管服務(wù)與行業(yè)解決方案,企業(yè)按調(diào)用量、并發(fā)、存儲(chǔ)與算力時(shí)長付費(fèi)。
根據(jù)官方數(shù)據(jù),2025 年 12 月,火山引擎上的豆包大模型日均 Token 處理量超過 50 萬億,半年增長超 200%。增長的動(dòng)力不只來自字節(jié)旗下豆包、即夢(mèng)等 AI 應(yīng)用快速發(fā)展,還有一批外部客戶在深入使用大模型:累計(jì)使用上萬億 Token 的超過 100 家,比全球云計(jì)算巨頭 AWS 還多了一倍。
當(dāng)下,AI 產(chǎn)品體驗(yàn)提升幾乎全部來自底層模型能力提升。AI 代碼編輯器 Cursor 能出圈,前提是它接入了 Claude 系列模型代碼能力大幅提升。OpenAI 的 Deep Research 體驗(yàn)驚艷,也是靠底層模型學(xué)會(huì)了長鏈思考、分步解題。
如果大模型能持續(xù)進(jìn)步,許多精心調(diào)教后的產(chǎn)品能力成為龐大模型的一部分,用戶直接說幾句話就能實(shí)現(xiàn)想要的效果,那大模型本身就是終極產(chǎn)品。ChatGPT 與 DeepSeek 的成功都在說明,靠投流、補(bǔ)貼去搬運(yùn)用戶的老辦法越來越吃力,真正能拉開差距的,還是模型與產(chǎn)品體驗(yàn)的硬實(shí)力。
唯一的解法:更堅(jiān)定地成為一家科技公司
2017 年的一次 CEO 面對(duì)面上,有字節(jié)跳動(dòng)的員工問算法技術(shù)負(fù)責(zé)人楊震原:公司在人工智能上與 BAT 的差距在哪里?楊震原回答說,“今日頭條本來就是一家人工智能公司。” 他進(jìn)一步解釋,做信息分發(fā)就是需要人工智能,今日頭條想通過機(jī)器和人結(jié)合的方式提升創(chuàng)作、分發(fā)、討論等每個(gè)環(huán)節(jié)的效率。
當(dāng)時(shí),AI 在字節(jié)跳動(dòng)的產(chǎn)品中已經(jīng)有一些應(yīng)用,比如推薦、內(nèi)容創(chuàng)作、抖音的 AR 效果、 內(nèi)容審核、廣告系統(tǒng)、頭條號(hào)自動(dòng)生成封面、時(shí)光相冊(cè)和東方 IC 對(duì)圖片的篩選功能等等。
2022 年底,ChatGPT 橫空出世帶來了新的 AI 熱潮。字節(jié)跳動(dòng)是這一輪里投入最大的中國科技巨頭之一。它迅速訂購了大量 GPU、組建全新的 AI 部門,從 infra、數(shù)據(jù)、模型、產(chǎn)品到人才全方位追趕硅谷公司。兩年后,字節(jié)的模型數(shù)量、迭代速度和表現(xiàn)明顯提升。
技術(shù)的躍升很少一蹴而就,背后需要堅(jiān)定的長期投入。一位字節(jié)跳動(dòng)人士回憶,Seedance 1.5 推出時(shí),外界對(duì)它的評(píng)價(jià)并不高:人物在運(yùn)動(dòng)中容易崩壞,細(xì)節(jié)也不夠穩(wěn)定。后來 Seedance 2.0 的效果明顯提升,有人猜測(cè)這是團(tuán)隊(duì)調(diào)整了 Benchmark,把更影響用戶體驗(yàn)的指標(biāo)排在了更前面。
“其實(shí)大家都忽略了基礎(chǔ)工作的重要性。” 上述人士說。以運(yùn)動(dòng)崩壞為例,團(tuán)隊(duì)需要反復(fù)驗(yàn)證不同方案,找到更有效的路徑,這類工作很耗時(shí),卻是必須補(bǔ)齊的基礎(chǔ)能力。“就像一個(gè)很聰明的小朋友,未來也許能解大學(xué)題,但如果基礎(chǔ)知識(shí)沒學(xué)完,現(xiàn)在硬讓他做,結(jié)果肯定不會(huì)好。”
另一個(gè)例子是豆包的語音合成模型(Seed TTS)。2024 年,團(tuán)隊(duì)在做 Seed TTS 1.0 時(shí)的目標(biāo)是讓模型能自然流暢地復(fù)刻說話者特征,尤其在跨語種時(shí)也能保持相似度與韻律。當(dāng) 1.0 達(dá)到可用水平后,新的問題又暴露出來了:模型的語氣表達(dá)太平淡。但這個(gè)難題在當(dāng)時(shí)無法快速解決,于是他們?cè)谘邪l(fā) 2.0 版本時(shí),把重點(diǎn)放在了將理解與思考能力融入端到端語音鏈路上。直到 2025 年中 Seed TTS 2.0 發(fā)布,模型才具備了更強(qiáng)的情感表達(dá)能力。
字節(jié)也是少有愿意在基礎(chǔ)研究上投入資源的中國科技公司。一位接近字節(jié)高層的人士曾告訴我們,字節(jié)目前的 infra (工程化能力)已經(jīng)比國內(nèi)任何一家公司都要強(qiáng)。但和全球比,最大的問題是缺少 OpenAI 里那種能提出方向、能做前沿探索的人,比如 GPT 4o、Sora。
“中國過去沒有真正的企業(yè)研究院是因?yàn)槊駹I企業(yè)盈利能力有限,現(xiàn)在終于可以試一試了。” 上述人士說。
2025 年 1 月下旬,字節(jié)正式設(shè)立了代號(hào)為 “Seed Edge” 的研究項(xiàng)目,核心目標(biāo)是做比預(yù)訓(xùn)練和大模型迭代更長期、更基礎(chǔ)的 AGI 前沿研究。該計(jì)劃設(shè)定了更寬松的考核機(jī)制:字節(jié)本來每半年考核一次績效,而 Seed Edge 則在項(xiàng)目取得突破進(jìn)展后,再做最終評(píng)估。
字節(jié)在考察 AI 項(xiàng)目時(shí),ROI 依然重要,但周期更長了。一位字節(jié) AI 產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)人士告訴我們,字節(jié)現(xiàn)在會(huì)以 AI 產(chǎn)品一定周期后的單用戶價(jià)值作為考核系數(shù),以測(cè)算未來收益,不同產(chǎn)品的考核周期不同,長的甚至可以到 5 年;但字節(jié)也沒對(duì)這種考核方式做強(qiáng)制要求。
商業(yè)和科技史上無數(shù)次驗(yàn)證過了,想要拿下用戶、市場(chǎng),或者是更大的機(jī)會(huì),靠的永遠(yuǎn)是技術(shù)的躍遷與產(chǎn)品的硬實(shí)力。
二十多年前,Google 因擔(dān)心微軟殺入搜索市場(chǎng),在內(nèi)部制定了 “芬蘭計(jì)劃”。這套計(jì)劃的核心不是守城,而是逼自己持續(xù)做出更有創(chuàng)造力、把體驗(yàn)打到極致的產(chǎn)品——哪怕在 Windows 這 樣的主場(chǎng)上,也要做出比微軟自帶工具更好用的瀏覽器。最終,在沒有產(chǎn)品迭代優(yōu)勢(shì)、沒有網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)的背景之下,Google 硬是靠著出色的工程技術(shù)能力做出了 Chrome 并贏得了戰(zhàn)爭的勝利。
在與微軟的競爭中,Google 還鍛造出一套強(qiáng)大的商業(yè)化系統(tǒng) AdSense,把源源不斷的現(xiàn)金流與生態(tài)網(wǎng)絡(luò)牢牢綁定在自己身上,并在此后多年逐步沉淀為難以撼動(dòng)的壁壘。
2024 年,OpenAI 聯(lián)合創(chuàng)始人、前首席科學(xué)家伊爾亞·蘇茨克維 (Ilya Sutskever) 曾提到,“2010 年代是擴(kuò)大規(guī)模的時(shí)代,現(xiàn)在我們?cè)俅位氐搅诵枰孥E和新發(fā)現(xiàn)的時(shí)代。” 對(duì)字節(jié)跳動(dòng)來說,它用 13 年長成中國最大的互聯(lián)網(wǎng)公司;如今又遇到一場(chǎng)上限足夠高的新游戲,需要用真正的技術(shù)與產(chǎn)品去再次證明自己——這樣的機(jī)會(huì),它不會(huì)錯(cuò)過。
題圖來源:視覺中國
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