字節(jié)AI為何兇猛：重啟App工廠，爭搶“豆包”，連模型也要賽馬

　　2023 年 8 月 18 日，字節(jié)跳動旗下AI對話產品Grace，更名為「豆包」。

　　在百模大戰(zhàn)一波又一波密集的“重磅發(fā)布”中，這條當時看著毫不起眼的消息，悄然開啟了字節(jié)大模型的多重宇宙。

　　從時間線來看，字節(jié)跳動的確晚了。相比于當時反應迅速的百度和阿里，沒有發(fā)布基礎模型的字節(jié)，彼時并無法靠「豆包」來說服質疑它的觀眾們。

　　據字節(jié)內部人士透露， 2023 年年初，集團內部才剛剛開始訓練基礎模型，而后，字節(jié)跳動明確了戰(zhàn)略方向，之后字節(jié)開始高舉高打，內部的組織架構以及外部策略都開始進行了大變革。

　　11 月 27 日，也就是確認字節(jié)將放棄游戲業(yè)務的同一天，字節(jié)跳動傳出已成立了一個新 AI 部門 Flow。

　　緊接著，字節(jié)系各類AI應用如流水線上的產品一般，快速涌向市場。據硅星人統(tǒng)計， 2024 年至今，字節(jié)在國內外推出包括「豆包」在內的 20 余款App，從集成式的聊天助手，到圖像、視頻、音樂等效率工具，加速滲透到教育、辦公助手、開發(fā)平臺、代碼生成等行業(yè)，而且，這些應用的表現亮眼，一個個在AI應用大亂斗里殺出重圍。

　　今年 3 月「豆包」的下載量和月活躍用戶開始雙雙登頂。而據a16z發(fā)布的全球 Top 100 AI 應用榜單顯示，字節(jié)系的Cici、Coze、Gauth、Hypic、CapCut五款產品名列前茅。與此同時，字節(jié)依然不斷在海外推出新的產品進行試點。

　　10 月份，這種勢頭仍在繼續(xù)，據Sensor Tower10 月份最新數據免費榜前 10 中，Gauth排名第六、TikTok排名第七、CapCut排名第九。

　　這些都是令所有AI應用創(chuàng)業(yè)者眼饞的成績。字節(jié)AI究竟為何能如此兇猛?

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　　重啟“APP工廠”

　　字節(jié)系AI產品全線突飛猛進的同時，許多人越來越明顯感到一絲熟悉的味道——“APP工廠”回來了。

　　在移動互聯網時期，“App工廠”的打法是字節(jié)快速開疆擴土的重要策略之一。公開數據顯示，2018 年-2020 年，也就是字節(jié)增長最為迅速的幾年間，它自研和收購了大量的項目，其中在App Store上線的應用就有約 140 個，占其成立以來的七成。

　　期間，字節(jié)通過批量生產，在今日頭條和抖音之后，也成功推出了剪映、懂車帝、皮皮蝦、番茄小說、輕顏相機等爆款。

　　從 2023 年 11 月，APP工廠在AI時代重啟了，字節(jié)陸續(xù)密集上線了眾多APP。經硅星人整理如下表：

　　值得注意的是，其中海內外產品幾乎一比一對應，一部分國內產品如豆包、剪映復制到國外;另一部分則是在海外高排名的產品復制回國內。

　　在整理的過程中我們發(fā)現，不少產品的名字在幾個月內頻繁變動，比如對標星野的AnyDoor，早期進入國內時名為「話爐」，在今年 4 月份名稱改為「貓箱」，「河馬愛學」改名為「豆包愛學」等等。

　　這背后是字節(jié)系產品對于AI產品命名和定位的思考。

　　彼時大模型產品的命名常常引經據典，與文心、通義、混元、星火、天工相比，「豆包」聽起來土味十足。“當時準備將Grace推向市場的時候，內部一致認為必須要改名，要做中國市場，英文名限制太大。陸陸續(xù)續(xù)起了 100 多個名字，有一部分有硬傷直接被Pass了，剩下的做了一些田野調查，有負面關聯又淘汰了一部分，最終是朱駿拍板定了「豆包」這個名字。”

　　豆包團隊的人員告訴我們：“我們私底下討論過，豆包這個詞在中國的滲透率差不多80%-90%，沒有硬傷。字節(jié)內部起名字有一整套的流程，再經歷田野調查，這個名字有沒有什么負面關聯。”

　　相比于創(chuàng)業(yè)公司和其他互聯網大廠，字節(jié)的優(yōu)勢在于成熟的產品方法論，來保證產品的水平在 60 分以上，形成穩(wěn)定的產出。

　　而在場景的選擇上，目前根據我們整理的結果發(fā)現，字節(jié)系產品其實并沒有真正在開拓新的場景，它其實很少“教育市場”，而是更多“順應市場”，在已經被部分驗證的場景下進行產品的迭代和優(yōu)化。同時，海外市場更多承擔新產品孵化地的角色，產品在國內和國外是隔離的，通常一側上線，完成市場和用戶數據分析后再在另一側上線類似產品。

　　簡單地說，它的策略就是復制小爆款，成為大爆款。

　　比如「豆包」雖然推出得晚，但上線便集齊了對話、Agent、語音通話等當時分散在不同產品中的大模型功能，「貓箱」完全對標「星野」、「星繪」對標「妙鴨」、「海綿音樂」對標「Suno」，在此基礎上，結合用戶體驗對產品進行迭代。

　　哪些產品要放棄，哪些產品又要繼續(xù)投入資源?答案依然是，數據。

　　字節(jié)跳動有專門負責產品增長的團隊。這個團隊構建了一個強大的數據監(jiān)測系統(tǒng)，他們會花大價錢去買市面上的數據，盡可能監(jiān)控所有產品，用來指導研發(fā)。

　　基于信息差的實驗+地毯式孵化+數據增長，形成了一條新的AIAPP生產線。

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　　爭奪“豆包”，模型也賽馬

　　App工廠的背后，是字節(jié)式的賽馬機制。

　　“Grace是 2022 年我們團隊開發(fā)的，在字節(jié)內部使用的產品，員工可以用它來學習一下內部資料。”豆包初始團隊的同學告訴硅星人：“到了 2023 年年初，字節(jié)內部有好幾個團隊還有自發(fā)組成的新團隊，都在嘗試新產品，但我們團隊因為做得早，有產品雛形，公司開始計劃基于原來的框架推一個移動端的產品。”

　　「豆包」誕生初期，賽馬并沒有那么激烈，隨著AI產品戰(zhàn)略逐漸明確，內部也逐漸開始了新一輪的賽馬。

　　據硅星人了解，目前字節(jié)內部形成了多輪賽馬制：

　　第一階段，創(chuàng)新產品中心負責前期孵化、產品創(chuàng)意、內部審核以及完成產品的前期打造，到產品測試上線。在這個階段幾乎不會有流量支持，靠產品自身的形態(tài)吸引自然用戶;

　　進入第二階段的產品，開始可以拿到一部分初始預算進行外部推廣，由專門負責增長的團隊負責拉新留存，進行產品排名，數據表現好結合內部分析，從創(chuàng)新產品中心進入到具體的產品組;

　　而第三階段，成型的產品開始進行大規(guī)模推廣，如「貓箱」、「星繪」從去年年底開始在抖音投流以及通過KOL推廣。

　　早期產品生產內部架構

　　“有點內部創(chuàng)業(yè)的意思吧，項目做好了團隊內部分獎金，大家都希望能獲得更好的資源，但產品這邊的競爭其實比較良性，畢竟大家并不交叉。”

　　不過，和移動互聯網時期的模式不同的是，當時所有的產品都是基于個性推薦算法團隊生長，而如今，在今天的AI產品們底下的模型層，字節(jié)其實并沒有達到統(tǒng)一。

　　產品層，豆包已經是一個統(tǒng)一的品牌，所有產品向豆包靠攏。但在模型層，“豆包”更像是一個代號，究竟誰能成為“豆包”，更像是一場爭奪行動。

　　舉個例子， 9 月 24 日，火山引擎一口氣發(fā)布了兩款視頻生產模型，但對外并沒有展示詳細解釋兩款模型的差異，我們發(fā)現PixelDance和Seaweed在發(fā)布前，在Github上發(fā)布過對應的模型細節(jié)，它們分別屬于兩個團隊，但最終均被冠以“豆包”之名對外發(fā)布。

　　從內部結構來看，模型和算法歸屬于模型算法團隊Seed，由朱文佳(曾任TikTok產品技術負責人)負責; 2023 年 11 月成立的Flow團隊主要負責打造C端產品，在最新的人事調動中顯示，朱文佳為整體業(yè)務負責人、朱駿(原Music.ly創(chuàng)始人、原TikTok負責人)為產品負責人、洪定坤為技術負責人，向下包括豆包、AI教育、社區(qū)、國際化四個部門，同時PC端和移動端也分為兩條業(yè)務線;而豆包大模型to B的商業(yè)化業(yè)務主要由火山引擎對外提供，并通過API的方式接入飛書。

　　Seed團隊由原來的搜索團隊、AILab團隊、AML團隊聯合而成，但實際上，這幾個團隊都在暗自較勁。

　　“現在的豆包更像是一個統(tǒng)一的出口，連接用戶。豆包產品后端連接了多個模型測試，是一個訓練場，通過API的結果反饋來評測模型效果，但一時間很難有取舍。”上述內部人士講道。

　　在GitHub和HuggingFace上面，字節(jié)的各類視頻和圖像模型，都分屬于各個小團隊，包含有 4 款不同功能的視頻模型。

　　根據公開資料和介紹，我們整理了各個模型的功能，發(fā)現目前主流視頻模型的能力散落在了各個模型里，比如視頻編輯、運動筆刷、端到端視頻生成等等，也有在Github上評分較高的開源模型，顯示測試效果比已在國內發(fā)布的PixelsDance要更好。

　　比如MagicVideo的V2 版本是目前開發(fā)者評價字節(jié)旗下最可用的一款文生視頻模型，V2 版本采用了模塊化式生產流程，第一模塊從文本到圖像、第二模塊從圖像到視頻生產關鍵幀、第三模塊從視頻到視頻擴展、第四模塊視頻幀插值，平滑過渡。目前整體的生成效果、色彩和審美高于Pika1. 0 和Gen2.0。

　　有算法工程師就分析道：“如果幾個模型的能力加起來，其實會比現在公開發(fā)布的版本更好，至少能達到可靈的效果，但是現在發(fā)布版本比較一般，可能也是內部賽馬資源沒有談妥的結果。”

　　字節(jié)AI產品今天的突飛猛進，是其賽馬機制下，一套屢試不爽的產品開發(fā)方法論加持的結果。但與移動互聯網時代字節(jié)的“生產體系”很不同的是，今天在底層的模型側，字節(jié)也在進行著賽馬。

　　字節(jié)可能寄希望于它也像應用一樣，百花齊放后篩選出最強的那一個，但同時它也客觀上帶來著資源無法集中的問題。尤其是在一個最需要大力出奇跡的時刻，這可能也會帶來新的挑戰(zhàn)。