4 浏览去年底，刚刚在AI战场找回领先优势的字节，又要开始新一轮攻防战了。
出走
在字节AI骨干和创业公司CEO之间，骆怡航还是选择了后者。
华尔街见闻获悉，骆怡航加入生数科技后，将全面负责公司研发、产品、商业化及团队管理工作。生数科技原CEO唐家渝将转任公司总裁，负责公司战略发展、品牌、人事行政、财务等核心职能工作。
生数科技成立于2023年3月，专注于自主研发多模态通用大模型，公司已于2024年6月完成A+轮融资，背后股东包括蚂蚁集团、百度风投、锦秋基金、智谱AI、中关村科学城、顺禧基金等，旗下应用Vidu 自2024年7月底全球上线以来，用户数已突破千万。
随着骆怡航的加入，生数科技有望加快商业化落地节奏。
据了解，骆怡航毕业于清华大学自动化系，深耕云计算及AI领域十余年，拥有深厚的技术背景、产业生态理解和成熟的商业化经验，同时还有海外拓展经历。他还曾担任国家人工智能创新应用先导区（北京）副理事长、长江商学院聘用AI课程讲师等职。
在加入生数科技之前，他担任字节跳动火山引擎AI应用产品线一号位，负责产品线的战略、产品和商业化，汇报火山引擎总裁。
据内部人士介绍，该条产品线由骆怡航从0组建，是火山引擎的重点产品线之一，也是大模型业务的主力产品线，涵盖多个传统AI、大模型及大模型应用产品。更早期，骆怡航在字节跳动负责AI解决方案与商业合作，曾参与到字节跳动早期的AI中台规划与建设。
两年前ChatGPT横空出世，燃起人们对AI的创业热情，字节的很多高管亦选择离职，奔赴AI赛道。
根据IT桔子数据，从字节出来的创业者大多选择了AI赛道，包括AI基础设施、AI大模型、机器人方向、AI垂类应用等，其中，相对出名的是视频生成赛道的爱诗科技、AI游戏开发的幻莺科技以及AIGC产品的沐言智语。
字节技术人员的创业，也颇受投资机构的青睐，比如，上述三家公司分别获得了蚂蚁、红杉中国、高瓴创投的投资。一位投资机构人士对华尔街见闻表示，他们今年的重点就是寻找大厂出来的创业者，并进行投资。
至于原因，上述投资机构人士表示，国内几家大厂集中了最顶尖的AI人才，且具备较强的技术成熟度和商业洞察力，他们的创业项目也容易被收购。MiniMax创始人闫俊杰就曾表示，字节是AI人才密度最高的公司。
当然，字节也花了更多力气来招揽人才，张一鸣也会亲自拜访AI论文作者。去年以来，原谷歌DeepMind副总裁吴永辉、零一万物原联合创始人黄文灏、阿里通义大模型原技术负责人周畅等陆续加入字节，成为AI团队的核心骨干。
蓄力
AI是百年一遇的机遇，为了抓住这一机遇，国内科技企业也纷纷进入战略调整期，AI人才流动就是这种调整的一个注脚。
从时间来看，字节对AI有些后知后觉。2023年，字节才开始在内部会议上讨论GPT，这也让很多看好AI的技术人员迫不及待出来创业。这背后，员工规模迅速增长的字节不可避免地染上大公司病。
2019年到2021年，字节跳动的员工数量从1万多增加到10万多人。2024年初，CEO梁汝波在年度全员会上表示，最大的危机感，是担心字节作为一个组织，正在变得平庸，无法取得新的突破。
经过两年的大力投入，字节AI终于迎头赶上。2024年底，字节豆包用户量突破7500万，成功跻身第一梯队，远远把第二名甩在了身后，资本市场也开始追捧豆包概念股。
表象背后，字节建立了完善的AI架构，核心是Flow部门，它下面分别是AI 产品团队、大模型研发团队Seed和产品研发支持团队 Stone。字节更是布局了包括豆包视觉理解模型、3D生成模型、通用模型pro、文生图模型等在内的庞大模型家族。
不过，字节还不到放松的时候。年初以来，从DeepSeek到Manus，AI市场正在迎来更为残酷的大洗牌，市场格局瞬息万变。
根据AI产品榜·国内总榜，2025年2月，web访问量前三分别是DeepSeek、纳米 AI搜索和阿里 Qwen，豆包排第四。2月22日，腾讯旗下首个AI原生APP元宝超越豆包，升至中国区苹果免费APP下载排行榜第二。
为追赶DeepSeek，字节于3月初在豆包中小范围测试深度思考模型的不同实验版本。华尔街见闻从投资机构人士处获悉，字节的推理模型预计3个月之后会推出。
3月10日，字节豆包大模型团队官宣开源一项针对 MoE 架构的关键优化技术，可将大模型训练效率提升1.7倍，成本节省40%。据悉，该技术已实际应用于字节的万卡集群训练，累计帮助节省了数百万 GPU 小时训练算力。
对于Agent，字节也早有准备。去年9月，字节研究人员提出了基于强化学习的LLM Agent 框架 ——AGILE。该框架下，Agent 能够拥有记忆、工具使用、规划、反思、与外界环境交互、主动求助专家等多种能力，并且通过强化学习实现所有能力的端到端训练。
今年初，字节启动AGI长期研究计划，代号“Seed Edge”。接近字节的知情人士透露，公司初步确定了五大研究方向，包括探索推理能力的边界、探索感知能力的边界、探索软硬一体的下一代模型设计、探索下一代AI学习范式、探索下一个Scaling方向。
上述知情人士透露，下一个Scaling方向，主要就是要在预训练和推理阶段的 Scaling Laws 之外，探索 Multi-Agent（多智能体）和 Test-Time Training（测试时间训练，动态调整模型参数）等方向。
Camel-AI.org是首个提出Multi-Agent框架的团队，其核心成员李国豪表示，模型规模达到极限后，Agent的突破将是关键，Open AI划分的AI能力有5个levels，达到Level 5能力需要依赖Multi-agent技术的成熟。
字节的挑战在于，无论是模型层面还是应用层面，都面临激烈的竞争。自从DeepSeek出圈，阿里和腾讯都在持续放大招，一边接入DeepSeek，一边持续提升推理模型的能力，存在感持续上升。
很多创业公司也看到了应用落地的机会，而且他们敢于试错，有更强的创新能力，骆怡航此时加入生数科技，也是对创业公司的看好。
字节为自己赢得了上AI牌桌的机会，接下来，字节需要在模型性能和应用生态上秀出实力，这将是一场与时间赛跑的游戏，真正考验字节的时候到了。
