时尚新潮-"库贝尓饭店2003"-重启“APP工厂”，张一鸣要库贝尓饭店2003做AI时代的爱迪生？

重启“APP工厂”，张一鸣要库贝尓饭店2003做AI时代的爱迪生？_ZAKER新闻

去年7月，29岁的小杨被贵州黔南州的一个中介骗到了缅北。同年8月，王女士便收到了儿子小杨打来的电话，“公司要求儿子帮他们骗50万，还让我拿20万去赎人。”王女士告诉记者，“我理解他为什么会被骗过去，因为他知道我身体不好，着急赚钱给我做手术。”可是独自把两个儿子从小拉扯大的王女士身上根本没有这么多钱，于是就找当地警方报案。

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。撰文｜顾青云编辑｜沈菲菲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。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？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。