张一鸣与梁文锋为何在AI路上背道而驰？

当今国内AI圈子里，谁还和掌舵的“梁圣”公开唱反调？

目前来看，似乎只有张一鸣。

7月底的时候, 张一鸣出现得十分少见, 他和字节AI部门Seed的负责人吴永辉, 一起召开了Seed全员都参与的会议。在这次会议里, 字节旗下推出的视频生成模型受到了特意的点名并且给予了赞扬。

站在张一鸣的角度去看, 于市场当中是极具独特之处的, 并且还存在着处于领先地位的技术方面的优势, 在此对比之下, 相较于跟从那些早已采用既定路线的其他处于领先态势的模型, 他对Seed做出具备自身独特特色特点的模型这种情况予以鼓励和支持。

这意味着, 字节会持续把多模态模型当作发展重点里的其中一个, 然而这恰巧是梁文锋没那么重视的分支。

张一鸣还点评了眼下火热的AI编程。

他认同AI编程属于当下的关键导向, 可也进行了提示, 编程仅是当下的热点当中的一个, 不应当完全受其引导而行动, 在编程之外还存在着更多并且更大的机遇。

相对比而言, 于刚不久之前所流出的投资人会议的文字记录当中, 梁文锋在提及到agent时, 清楚明了地表明了: “在当前这个阶段, 我们认为最为关键重要的, 理应还是agent。“。

梁文锋认为, AI编程智能体是“最重要”情形；张一鸣却为其添加上“热点之一”这一前提条件。

更让人琢磨不透 的是, 张一鸣斩钉截铁地反对大模型蒸馏, 觉得依照这条路径前行, 顶多不过是持续拉近与竞争对手的距离, 极难切实达成超越。并且, 一些中国大模型曾陷入被怀疑进行蒸馏的状况, 当然, 这并没有确凿的证据。

另一边，梁文锋也罕见地谈到了字节。

他面对投资人时表明, 不会去考虑要做成下一个超级App, 至于做成下一个字节, 下一个腾讯, 这完全没那样的想法。

接近同一时间, 字节实施组织架构变革, 把处于飞书中那部分架构合并进豆包, 以此来强化AI办公的能力, 明显看得出张一鸣依旧在促使“大豆包”变成一款具备超群实力的人工智能程序。

两位在AI圈子里称得上重量级的人物, 围绕着“AI该怎么发展”这个话题, 他们的想法与做法呈现出背道而驰的态势, 甚至从中还隐隐透露了一丝火药味。

这也许并非契合两人的性格, 张一鸣极为低调, 梁文锋也极为低调, 他们都极少于公开场合高谈阔论。然而, 两人意见存在分歧, 字节与同道并非同一路线, 这已然不是短时间的状况了。

去年 1 月, R1全新出现, 字母榜（ID:）曾撰写文章《梁文锋‘反对’张一鸣》, 如今, 好像是张一鸣要‘反对’梁文锋了。

于众多不同的维度当中, 那两家公司的人工智能路线构建起了“镜像”这种状况, 存在闭源对着开源的情况, 有多模态相对于单模态的区别, 有全栈覆盖与单点突破互对的境况, 同时也有是否尽全力开展面向终端消费者业务的问题, 还有是否将要极力获取利润, 利润又将来源于何处如此种种情况等着。

过去的两三年之中, 两家公司均朝着AGI的方向迈进, 并且都取得了引人注目的成果。然而, 随着竞争程度的不断加剧, 它们之间的路线分歧愈发显著, 愈发难以协调一致, 甚至已然出现了掌门人在隔空展开论战的迹象。这个情景, 与你和我相互追赶存在着诸多的相似之处。

张一鸣向左、梁文锋向右，一起将中国AI行业带到了分岔路口。

以科技新贵的身份, 接受了腾讯投放的资金, 还发出了乐意与阿里展开合作的信号。

但它与字节素来没有交集。

AI究竟应该开源还是闭源，是两家公司做AI的根本分歧。

字节始终践行的是闭源方针 , 而予以秉持且开源的那种态势 , 腾讯阿里同样是类似这样的行径路线 , 这大概就是对这两家公司相当友好的根基所在了。

作者声明：该图片由AI生成

张一鸣未曾公开讲过为何要选择闭源, 梁文锋却向投资人告知, 最强的模型也会走向开源, 甚至还评论说, “字节的模型是闭源的, 其有啥好处? 我是瞧不见的。”。

起点是技术, 且是截然相反的那种, 这致使两家公司, 在几乎每一个相关维度上, 都做出了迥异的选择。

先看技术。

字节跳动核心的旗舰模型采取闭源的路线, 模型的产品路线规划以及迭代的节奏由自身来把控。最新得到的消息显示, 字节跳动正在对训练一个参数规模超过5万亿的模型展开讨论, 以此来刷新国内的纪录。

与此同时呢, C方向豆包应用程序使用者的对话相关数据按默认设置会回流过去用作训练材料 再有就是抖音、头条新闻、西瓜视频、懂车帝等自有的这种内容生态环境去充当信息来源以及对语料数据做补充呀 字节跳动公司构建起了咱们中国互联网科技公司中覆盖范围最为广泛的模型矩阵形式 虽说单纯的语言模型在性能方面算不上特别突出地强 但在多模态生成这个表现方面可是具有一定优势特长的。

相较而言, 抉择了开源路径。开源致使全球范围内的开发者助力其开展部署、进行量化、完成硬件适配以及实施垂直微调, 进而拓宽了生态覆盖范围, 并且使得其在行业内所拥有的声量远远超越字节。

不过开源也就意味着, 没办法获取到私有化部署客户的相关数据, 要是去做多模态的话, 那可就相当吃亏了。跟字节作比较的情况下, 其在纯推理以及代码方面是具备优势的, 然而在多模态理解、Agent落地以及中文综合体验这些方面, 豆包Seed 2.1 Pro已经不会比对方差了。

再看产品。

手指握住闭源模型, 字节特别轻易能够实现从模型直至应用的全链路控制。豆包App、即梦、剪映、飞书、Trae这些产品能够跟Seed模型深度协同，进而为字节以“大豆包”作为核心, 构建AI App矩阵奠定基础。

的开源模型则是另一幅图景：它会自己“长出”应用生态。

从R1突然出现以后, 各种各样的Agent框架, 开发者所使用的工具, 云厂商的MaaS平台, 还有大量企业以及政务的私有化部署, 围绕这些形成了庞大的垂直应用生态, 此类生态每天都会消耗大量token, V4 Flash的周调用量曾经在全球排名第一。

相对应而言, App能够维持精简状态, 仅仅留存最为核心的功能, 这与梁文锋“不做超级App”的哲学相契合。

最后看商业化。

字节所采取的闭源路线产生了多层次的收入, 其中包括火山引擎的MaaS, 还有GPU云和算力租赁, 以及视频生成模型, 另外加上豆包专业版订阅、飞书AI收入等, 其整体规模相当可观, 据说年化收入已经达到了40亿美元。

然字节AI之收入架构稍显“不均衡”, 其增长部分主要源自GPU云, 增长更为快速的AI编程业务, 于字节AI板块营收贡献尚不显著。

更为大一些的问题存在着, 字节所具备的收入源泉众多, 接着牵连而来跟随产生的成本是非常高的——从面向企业一端到面向用户人士一端、从建立的模型到实际应用的方面, 每一个板块部位都需要消耗花费资金去开展进行研究开发以及投入运营。所以这样一来, 字节不但要针对人工智能的收入规模予以考虑, 更加要针对那其中的获取利润的能力以及扭转亏损的方式加以考虑。

可在开源路线情形下, 其收入结构较为单一, 基本上全部源自API token调用；针对企业私有化部署而言, 并不收取授权费用, 仅仅存在少量的技术支撑服务费用；至于C端App, 它是完全免费的, 既没有会员项目, 也不存在广告。

公开的信息表明, 每年的收入大约是呈现出四亿至五亿美元这样的状况, 该金额等同于字节跳动旗下人工智能收入的十分之一。

然而当中的成本却是低了许多, 进而更易于达成盈亏平衡的状态。依据梁文锋所讲的情况来看, 其中的API定价能够在10个月的时间内收回成本, “我认为这是一种合理的利润状况”。进一步考量到近期已然开始出现涨价的情形, 这样的一个周期有希望继续被缩短。

有技术上的差异, 有产品方面的差异, 还有商业化路径的差异, 这些所反映出的, 是两家公司针对“AI该怎么做”给出的不一样的答案。

字节所面临的问题在于, 大公司的人工智能究竟该如何与现有的业务达成协同, 它找寻到的答案是“闭源”, 然而, 对于小团队怎样在大公司的碾压态势下存活下来并且取得领先这一问题, 是以“开源”给出了回应。这两者所走的道路并不相同, 不过也都各有所获, 只是, 两位首席执行官近期的表态略微显得“锐利”, 将这种不同进行了放大以及凸显。

字节与的路径分野，与和颇为相似。

选用了跟字节一样的闭源途径, 在技术层面坚信law以及“大力出奇迹”, 持续促使参数量不断攀升。从GPT-3起直至GPT-5, 旗舰模型的参数量由1750亿增长到万亿级别。

8月9日, 传来了这样一则消息, 有一款被称做“Doug”的新一代模型正行进在途中, 极有可能依旧会凭借增大参数规模的方式来提高性能, 而这恰好与字节那儿传说的3.5万亿参数模型相契合。

与超大参数基模不同, 两家公司的垂直模型矩阵极为庞大, 在不同赛道均有覆盖, 像图像, 视频, 语音, 代码等。他们的策略是以语言模型为作为基础进行实现的方案而存在而产生相关做法的重要依据等概念性质东西概念性质组成作为根据, token用量特别广泛特别大的图像和视频那类模型是获取利润转变成现金以及产生经济效益等相关行为等情况的主要力量, 还把语音以及代码当成战略方向。

除了模型布局，两家公司同样执着于做“超级App”。

到现在为止, 月活跃用户大约为8亿, 豆包的月活跃用户是3.82亿, 在它们各自所处的市场当中, 这是面向个人用户的人工智能的首要入口。这两家都将面向个人用户的移动应用程序看作是品牌的前沿阵地以及业务的整合枢纽, 并非仅仅只是用于实现盈利的手段——吸收Codex, 豆包融合飞书, 这些都是这一观念的表现。

的最大对手，虽然走闭源路线，但理念和气质接近。

从技术层面来讲, 相较于模型规模, 更倾向于相信算法效率, 借助工程能力来提高性能。模型于长上下文、指令遵循以及代码生成方面具备的优势, 主要源于训练方法以及数据质量, 并未过度依赖堆砌参数。

产品方面, 同样不会制作超级App, 拥有的.ai仅仅有着一个简洁的能够用来对话的界面, 极度有节制的用户界面存在另外一种味道。此外, 它用单方面的方式把赌注下在AI编程之上, 在多模态范畴仅仅开展对于视觉理解方面的工作, 不去从事图象视频以及音频的生产和处理等、也不进行语音对话相关的工作。

在商业化这件事情上, 大概有80%的收入源自企业API还有B端调用, 其收入的构成情况与仅仅只是针对B端进行收费的那种极为相近。

然而, 抉择闭源抑或开源路径, 并不存在绝对的正误之分: 和的估值已然飙升, 各自分别高达8520亿以及9650亿美元。此一逻辑同样适用于字节与。

更何况，AI公司走不同的路，也会相互学习借鉴。

比如说, 于2024年11月的时候进行开源MCP。在紧接着的次年三月期间, 奥特曼宣告全线之中的产品都去支持MCP；而待到这时年末的时候, 两家公司一块儿将MCP捐赠给Linux基金会。

另外一方面, 也处于学习的过程之中, 它起始之时属于纯粹的API公司, 后续又打造出来了.ai这款聊天界面, 对于Pro会员给出的定价是每月20美元, 并且和Plus的价格完全一样, 这便是其情况。

字节和 之间也有类似的“抄作业”。

2025年过完春节, R1对AI领域造成强烈震荡感, 紧接着字节推出Seed - 推理模型。同年8月, 字节把体量较小的Seed - OSS系列模型公开出来, 处于同一阵线状态。

换个角度来说, 同样也在进行补短板的操作: V4增添了视觉理解方面的内容, App从单纯的对话功能, 额外增加了文件上传功能、识图功能以及联网搜索功能。

和的那种竞合关联已然延续多年, 与之相较, 字节跟的界限才刚刚显现出来, 并且也未曾展开实质性的合作。去仿照海外的同行, 既有竞争同时又有协作, 可能这便是两家公司长久关系的最为理想的状态。

张一鸣挑选了不一样的AI路线图, 与此同时, 梁文锋也选择了不一样的AI路线图, 并且他们各自为所选路线图进行辩护。然而，这两人的行事哲学, 其实更像是同一枚硬币的两面, 最终, 这种行事哲学将会驱动他们, 在同一个终点相遇, 这个终点就是AGI。

都认为底层技术的突破, 乃是AI大模型性能获得跃升的关键所在, 还都坚信law远远没有触碰至上限。张一鸣期望“从更为底层的层面去构建自身于AGI方面的壁垒”呢。梁文锋的六阶段路线图, 实际上来讲也是模型底层能力的逐步递归提升。

两人共同的方法论则是长期主义。

2016年, 张一鸣于一次采访里着重指出“延迟满足”, 认为大公司存在“短视”情况, 应当将利润用于更深层次、更大规模的投入, 从而获取更大成就。随后的十年时间里, “延迟满足”被融入字节的基因之中；在不少业务方面, 字节更为重视长期回报而非短期利益。

梁文锋那般对着投资人有那么29次去讲到“克制”。在公司经营这方面有所体现, 并非以收入或者利润达到最高作为出发点, 也并不随意往业务之中投入钜额资金去争抢用户, 并且其相应从业范畴极为集中。依他予以的观点来说, 这样的一种“克制”从长远角度进行考量, 是有可能提升达成AGI这件事的几率的。

不论是“延迟满足”, 还是“克制”, 从本质上来说, 皆是两人长期主义哲学的一种映射。

同时，两人都格外看重对AI板块的绝对控制权。

张一鸣把百分之五十的工作精力投放于Seed, 与此同时, 哪怕豆包亏损极为严重, 也未被拆分出去独立进行发展；梁文锋虽说开放了融资, 可是设计了相当强硬的持股结构, 投资人没办法对其业务以及战略指指点点。

图源：AI制作

尽管两人一直秉持着低调的作风, 然而在必要的情况下, 他们也会主动地走上前台。梁文锋为了能够实现融资, 与投资人进行了将近四个小时的交流, 并且坦率地回应了所有的问题；而张一鸣给Seed团队召开全员会议, 还进行点赞打气, 这些事情发生的时间是, 梁文锋讲话引发了轰动, 外界对于“梁圣”呈现出一片赞誉的时候。

他们定的目标全都是 AGI , 当中张一鸣要求字节, 要把追求智能上限当作目标, 而梁文锋直接表明, 真正属于长期性质的目标是 AGI , 还要去做对于人类有作用的事情。

但AGI究竟该怎样实现，两人的答案并不相同。

字节有着这样的趋势, 那就是凭借系统的力量来获取胜利, 所谓系统的力量, 具体表现为, 拥有更大的参数规模, 构建更全面的产品矩阵, 拥有更多的用户数量, 打造更完整的生态环境。

遂期望凭借算法之力抵达终点, 此终点为更具高效性的架构, 为更具聚焦性的路线, 为更深层次的技术栈, 为更具开放性的生态。

一个希望看看AI能铺多广，一个则要看看AI能钻多深。

然而, 外界没必要因为两家公司路线出现分化, 便产生忧虑。在任何一个行业当中, 排名靠前的两家公司秉持不一样的理念, 选择不一样的发展方向, 这样的情形是极为难得的好事。

英特尔跟AMD竞赛好些年, 使得PC硬件呈现出繁花似锦之态；波音与空客在全球范围内进行博弈, 为民用航空奠定了可靠的基础。它们多年来在理念方面吵得不可开交, 在行动上会相互模仿, 最终却成就了彼此以及整个行业。

如今，字节和也处于类似的起点上。

这场竞争的终局会是共存, 如同iOS和安卓谁都未将谁压倒, 却托起了移动互联网时代, AI同样需要闭源的字节以及开源的，沿着不一样的路线朝着AGI发动冲击, 他们也许并非完全认可对方, 然而这种不认可所激发出的斗志与想象力, 将会持续促使双方以及整个行业向前发展。