张一鸣向左，梁文锋向右

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字节跳动创始人张一鸣，最近罕见发声。

8月6日，有媒体从字节跳动内部人士处获悉，今年国内竞争对手开源模型的快速发展给字节跳动带来更大的压力。在近日的内部会议中，字节跳动创始人张一鸣表示，做模型要坚持长期主义、延迟满足感，而不是用别人的输出，换一时的榜单排名。

在此前一系列的国产AI蒸馏争议的此刻，张一鸣的发声确实意味非常。

就在同一天，据媒体报道，DeepSeek宣布开启涨价计划，并重启第二轮融资，本轮计划募资500亿元，投前估值约5000亿元，并计划在8月下旬完成签约。

说起来，一件有趣的事是，今年盛况空前、烈火烹油的WAIC上，舞台中央最热闹的地方，却偏偏缺席了这两家公司。

字节跳动没有摆出宏大的展位，梁文锋和他的DeepSeek更是连影子都没出现在参展名单里。

但所有参加WAIC的人都能感受到，这两家的影子无处不在。

论坛上的每一次讨论，展台上的每一次暗中对比，甚至私下的每一场饭局，人们谈论的基准线，要么是豆包的DAU又破了多少记录，要么是DeepSeek又用几分之几的算力打爆了哪个开源榜单。

看金庸的武侠小说，真正的高端玩家，往往都是这样——人不出现在江湖，江湖却全是他们的传说。

从目前外界可见的路径选择来看，他们正在以完全不同的方向迈向AGI：

张一鸣正在沿着更加类似于公司主权AI的路线，依靠海量应用场景与算力集群构建技术基础设施和商业闭环；而梁文锋则更偏向于技术理想主义，试图在底层算法和架构创新上推动AGI的技术突破。

这种选择，其实可能也没有对错之分。而是在不同维度，打开了不同的AGI探索之路。

01

字节的AI之心

张一鸣又一次提到了“延迟满足感”，这是张一鸣创业底色里最著名的标签。

从早期做九九房试水，到避开腾讯与百度的正面战场重押“今日头条”，再到忍受巨大的亏损与争议全球化布局TikTok等等，张一鸣的每一次跨越，都在印证“延迟满足感”。

过去一年，国内大模型赛道打得不可开交。今天你发一个新版本，明天我刷一个刷榜第一。但豆包反而显得安静。

回到chatGPT刚刚诞生时，一度很多人以为字节跳动在AI上反应慢了。早在2023年大模型战役刚打响时，字节似乎并没有抢到第一声枪响。

但如果复盘字节跳动的产品历史就会发现，字节跳动本质上是一座超级“APP工厂”。这座工厂过去十年最擅长的事情，就是将算法、流量、数据与具体应用场景进行极致的结合。

从今日头条到抖音，从剪映到TikTok，字节跳动的基因里，写满了“用算法重新定义产品”的逻辑。

字节跳动最大的底牌，不是单纯的模型参数，而是它拥有全网最庞大、最贴近用户的应用生态。

这种优势，在AI时代被放大到了极致。豆包的崛起就是明证。当很多大模型创业公司还在为怎么获取第一个100万用户发愁时，豆包凭借字节强大的渠道推进能力和产品极简的交互设计，迅速成为了国内日活最高、最接地气的AI应用。

看起来，在字节的逻辑里，AI不是一个孤立的技术点，打响技术第一枪也没有太大意义，重要的是技术如何赋能业务。

抖音的推荐算法需要AI升级，剪映的创作工具需要AI赋能，飞书的办公协同需要AI贯穿，甚至跨境电商、游戏、广告系统，每一个角落都需要AI的深度浸润。

字节跳动拥有在国内一众大厂中算得上是优渥的算力储备，拥有足够海量多元的用户行为数据，更拥有将AI迅速转化为商业变现能力的完整闭环。

从这个角度来说，张一鸣很明显在向左走，走的是一条重资产、大生态、极致商业化的工业巨无霸路线。

不追一时的榜单，因为字节要的是最终的生态掌控权。不急于一时的高下，因为延迟满足感的背后，是字节正在默默搭建庞大的算力集群与应用矩阵。

所以，它不需要在WAIC上设立展位去招揽客户，因为它的产品每天都在数以亿计的人类手指间被滑动、被使用。

02

幻方的技术理想

再来看梁文锋。

被市场戏称为“梁圣”的梁文锋和他的DeepSeek（深度求索），是近年来全球AI史上最奇特的现象。

在 DeepSeek 推出系列开源模型之前，行业普遍未曾预料到一家具备量化私募背景的技术团队，能在底层算法创新与模型训练效率上，对全球主流大模型研发机构产生如此显著的技术冲击。

梁文锋的最大优势是什么？是纯粹。

Deepseek脱胎于幻方量化。幻方本就是国内顶级的高频量化巨头，在数学、代码、高性能计算和算力集群搭建上，积累了常人难以企及的硬核实力。

量化业务带来的稳定现金流，使其无需依赖外部风险投资，从而获得了极高的技术路线决策自由度。当然，随着量化业务的调整，这种自由度未来肯定会有所下降，这估计也是这家公司如今重启融资的原因。

但无论如何，从目前Deepseek的一系列动作来看，梁文锋的追求非常简单，甚至简单得有些复古：他就是想知道，凭借极致的技术创新和算法优化，到底能不能把AGI砸出来？

理解一家公司的目标到底是商业还是技术，一个极其典型的判断标准，就是做不做应用。

当初DeepSeek火爆到了全球震动的地步。无论是开发者社区，还是华尔街的分析师，都对DeepSeek的架构和成本控制惊为天人。

按常理，在如此巨大的流量和光环下，任何一家商业公司都会顺水推舟：造势、做营销、招募庞大的商务团队、推企业级SaaS服务、做各种各样的超级APP，顺便把估值吹到几百亿美元。

梁文锋偏偏不做。直到现在，这家公司也并未急于开拓前端消费级应用或展开规模化商业变现，而是将核心资源聚焦于模型推理效率提升、架构改良以及向开源社区持续输出底层成果。

当其他厂商忙着用蒸馏技术复制别人的成果、在各种无意义的榜单上互撕的时候，DeepSeek在发布论文、开源代码、重构架构，甚至是给模型涨价。

一系列动作全部指向一件事：deepseek此刻并不是很care外界怎么想，他们全部的精力在试图做好自己的事情。

03

国产AI梯队

现在的国产AI格局，其实已经变得前所未有的清晰。

经历了前期“百模大战”的筛选后，市场形成了明确的梯队分化，其中字节跳动与深度求索分别代表了商业应用落地与底层架构探索两条头部路线。这两家公司各自凭借明确的差异化战略，建立了极强的竞争壁垒。

字节凭借豆包占据了商业应用与主权算力的制高点。它证明了AI到底要如何嵌入庞大的商业帝国，成为亿万级用户的日常工具。

DeepSeek则占据了底层技术创新与极客精神的制高点。它证明了中国团队不仅能做应用，还能在最硬核的模型架构和计算效率上，直面硅谷最顶级的智囊团。

紧随其后的，是阿里千问和腾讯WorkBuddy（以及混元系列）。这属于第二梯队，也是拥有巨头底座的超级玩家。

阿里的策略是“云+开源”。Qwen可以说是国产开源大模型里技术实力最强的一块基石。阿里有着庞大的阿里云基础设施，从淘宝到钉钉，也有着丰富的to B经验。腾讯则依然秉承着“后发制人、场景接入”的实用主义。从混元大模型到各类办公助手、WorkBuddy的布局，证明等待大模型技术成熟应用的重要性。

再往下看，就是曾经被寄予厚望的“AI小龙”或创业明星们：Kimi（月之暗面）、智谱AI、MiniMax、百川智能等。

Kimi凭着长文本（Long Context）打出了一片天，在消费级市场吸粉无数，但如何应对巨头在长文本上的跟进与算力消耗，是它长期的隐痛。

智谱AI走向了极致的工程化与B端赋能，努力做中国版OpenAI，深耕政企与开发者生态。MiniMax则独辟蹊径，在多模态、AI Play、语音与海外市场上发力，试图在游戏与娱乐的狭缝中走出一条路。

但可以预期的是，在字节跳动的降维打击和DeepSeek的技术暴击下，中游创业公司的日子会越来越艰难。

做应用？拼不过字节的流量和产品工厂。做底层技术？拼不过DeepSeek那种不计商业回报的纯粹与极致效率。拼算力？拼不过阿里和腾讯的云厂商背景。

这就是现实的残酷之处。AI不是一场百米冲刺，而是一场极其消耗资源、智力和耐力的马拉松。

迈克尔·波特（Michael Porter）在《竞争战略》中曾指出，企业若想取得长期的超额收益，要么依靠“成本领先（Cost Leadership）”，要么实现“差异化（Differentiation）”，而最危险的处境则是“夹在中间（Stuck in the Middle）”。

今天的 AI 战场，正在极其严酷地验证这一法则。而对于身处夹缝中的大多数中游玩家而言，“夹在中间”的困境意味着残酷的洗牌已经全面展开。

当算力成本与技术门槛被推向极致，唯有明确自身定位——要么拥有不可替代的场景深度，要么具备极高的成本效能，才能在巨头做完选择的情况下，求得一线生机。