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梁汝波全员会交底：大模型被拉开差距，接受短期落后，坚持自研不取巧
8 月 6 日上午，字节跳动举办 2026 年度年中全员会"All-Hands"。CEO 梁汝波在会议上说了一句话，让外界看到了字节 AI 的真实处境："大语言模型被海外领先模型拉大了差距。"
在字节跳动这家中国估值最高的未上市科技公司，CEO 在全员会上公开承认核心技术指标落后于对手，并不常见。
一次信息量罕见的全员会
当天的会议，梁汝波与刚刚成立的"创造力服务平台"（Creativity Service Platform）部门负责人谭待一同出席，与全体员工交流。据了解，梁汝波在复盘 AI 业务时给出了一份有保有压的成绩单：豆包在 C 端应用保持了竞争力，视频生成模型 Seedance 维持了 SOTA（State Of The Art），但大语言模型确实落后了。
据 援引 QuestMobile 数据，截至 2026 年 6 月，豆包月活已达 3.82 亿，断层领先国内 AI 原生应用。视频生成侧，Seedance 2.0 自 2 月发布以来在多个国际榜单保持领先。两项 C 端和应用层的优势，梁汝波有底气讲。
但大语言模型是另一回事。据报道，梁汝波在会上明确表示，接下来字节跳动会坚持自研，做好基本功，"接受短期落后，坚持优化长期"。他还特意辟了一个谣："昨天看到有外部报道说，我们是因为外部压力才坚持自研的，这是瞎猜的。真实原因是，我们希望团队延迟满足感，打好技术基础，这对长期实现 AGI 很关键。"
"接受短期落后"背后，是一份不太好看的成绩单
梁汝波的坦诚不是凭空而来。据财新报道，他在会上专门提到了 Anthropic——这家今年 ARR 和估值迅速飙升的公司"得益于其在编程领域居于主导地位的 Agentic AI 编程系统 Claude Code"。财新指出，豆包大模型在语言理解、视觉理解和多模态方面能力较为领先，但"AI Coding 方面并不算突出"。
这个判断有数据支撑。据 援引《晚点 LatePost》报道，豆包大模型的 token 消耗中，超过一半来自 Seedance 和 Seedream 两个多模态生成模型，语言模型占比不高。随着短剧行业增长见顶，Seedance 的 token 消耗和收入增速已在放缓。3 月 token 消耗 120 万亿，6 月为 180 万亿，低于原计划 250 万亿至 300 万亿的目标。
字节的 AI 收入结构偏科了：多模态生成赚的是内容消费的钱，需求跟着短剧、电商素材的行业周期走；语言模型尤其是 Coding 赚的是生产力工具的钱，客户是开发者和企业，粘性和客单价都高得多。火山引擎今年内部收入目标超过 400 亿元，靠视频生成撑不起来，必须补语言模型这块短板。
梁汝波在全员会上的表态很明确：承认眼下追不上，但不打算走捷径。
张一鸣划下的红线：不蒸馏
就在全员会同一天，另一个消息同步流出。据 援引《澎湃新闻》报道，字节跳动创始人张一鸣在近期一次内部会议上罕见为 AI 路线定调：字节拒绝用模型蒸馏追赶竞争对手，"做模型应当愿意为更长远的技术目标牺牲部分短期收益，而非追求一时的榜单排名"。
这里的"蒸馏"，指的是让自家模型直接学习 Claude、Kimi K3 等外部顶尖模型的输出，快速补齐推理和编程能力。这在行业里是一条被验证过的快车道。但张一鸣明确反对。据 ZAKER 报道，字节内部对开源模型严禁蒸馏，甚至通过 API 检测等方式在内部加强相关限制。
这不是临时起意。据 36 氪报道，字节早在 2023 年 4 月便要求不得将 GPT 生成的数据加入自家模型训练集，此后 Seed 内部多次讨论是否借助外部模型蒸馏，最终均被否决。
张一鸣的逻辑，用梁汝波在同一天全员会上的话说就是"动作不要变形"。如果团队习惯了等别人发布新模型再"学习"，短期成绩或许亮眼，但原创能力——基础模型竞争下半场的唯一门票，就没了。
8 月 6 日这一天，CEO 和创始人对 AI 路线给出了同一个判断：宁可慢，不走偏。
三个核心业务，豆包要做下一个抖音
梁汝波在全员会上还抛出了字节跳动最新的业务战略框架："高度优先，粗主干，优化长期。"
据新京报贝壳财经报道，他解释称，"高度优先"指的是创造出增量社会价值："我们做，能比别人做得更好，对整个社会而言更有效率"。"粗主干"则是将精力聚焦到少数特别重要且关系紧密的事情上。
这套框架下，字节跳动最新定义的三个核心业务是：AI、信息平台、交易服务。梁汝波说，这三个业务"紧密相关，都是通过计算换智能"。
"粗主干"的提法还有一个关键含义：主干业务本身要足够大，同时能拉动和帮助其他业务。梁汝波举例说，抖音作为"主干"业务帮助了电商和生活服务，而"我们希望未来豆包也会是个'主干'业务"。
2026 年初，字节跳动将年度关键词定为"勇攀高峰"。梁汝波当时说，目标是提升 AI 技术能力，通过豆包/Dola 助手整合已有的产品服务，"整体攀上新的高度"。半年后的全员会上，他交出的答卷显示：C 端和视频模型守住了，但大语言模型这道最核心的坡，还没爬上去。
飞书入豆包，Seedance 从"玩具"变生产力
与战略表态同步落地的，是一次不小的组织变阵。
近期，字节跳动对 AI 业务进行了大规模整合。据报道，飞书产品团队并入豆包产品团队，由豆包负责人赵祺统一管理，原飞书负责人谢欣向赵祺汇报。飞书 GTM 团队与火山引擎团队整合，成立新的 To B GTM 组织"创造力服务平台"，由火山引擎负责人谭待负责。
梁汝波在全员会上解释了整合的逻辑。据新京报贝壳财经报道，他表示"AI 在生产力上的发展快于预期，To B 变得更重要"。他透露了一个关键数字：飞书新增客户中，已有超九成同步采购飞书 AI 产品。
谭待则在会上用 Seedance 2.0 举了一个例子。他说，在 To B 领域，"只有 SOTA 模型才能率先解锁高经济价值的创造场景"。在 Seedance 2.0 诞生前，视频生成"更多是玩具"，而这个模型推动了技术真正应用于严肃和商业内容生产场景。他透露，Seedance 的调用量"工作日远高于周末"，说明模型的使用主要来自工作生产和创造，而非消费娱乐。
延迟满足感的真正考验
梁汝波在会上说了很多次"延迟满足感"。这个词是张一鸣时代的字节老传统，但放在今天的 AI 竞争格局里，有了更具体的含义。
延迟满足感意味着：承认 LLM 短期落后，但不抄近路蒸馏；接受视频模型收入增速放缓，但继续押注预训练；把飞书和豆包整合到一起，赌 To B 是下一个增长引擎。
据 36 氪援引《晚点 LatePost》报道，字节正在讨论训练一个参数规模超过 5 万亿的大模型——作为参照，阿里 Qwen 3.8-Max 为 2.4 万亿参数，月之暗面 Kimi K3 为 2.8 万亿。该计划仍处于早期讨论阶段，最终未必成行。但它至少说明，字节选了一条成本最高、周期最长、结果最难预测的追赶路线。
梁汝波对员工说，大模型市场潜力很大，因此"不担心经济回报"，但紧接着补了一句："收入还是重要的"。
400 亿的年度目标、低于预期的 token 增速、占比过半的多模态收入。接受技术落后容易，接受落后带来的收入缺口难。延迟满足感的真正考验，不在全员会的 PPT 上，而在下一季度的收入表里。