2026年的中國AI行業，正處在一個微妙的時間節點上。一邊是月之暗面、阿里、DeepSeek、智譜等廠商密集發佈新模型，參數規模和榜單排名你追我趕，聲量一浪高過一浪；另一邊，作為目前國內使用者規模最大的AI應用公司，字節跳動卻選擇在8月6日上午召開了一場打破慣例的年中全員會——按照字節跳動的傳統，All Hands全員會一年只開一次，而今年1月29日剛剛開過年度首次全員會，半年多之後再度召集全體員工，本身就釋放出一個強烈的訊號：管理層有重要的話要說。
這場會以線上視訊形式舉行，CEO梁汝波、TikTok CEO周受資、豆包產品總負責人趙祺、電商負責人Bob、商業化負責人趙修影，以及剛剛成立的"創造力服務平台"（Creativity Service Platform）負責人譚待悉數出席。就在一周前的7月30日，字節跳動剛剛宣佈了自2021年設立六大業務單元以來對ToB業務最大規模的一次組織重構：飛書產品團隊併入豆包，成立新的豆包產品團隊；飛書的GTM（市場、銷售、客戶服務）團隊則與火山引擎整合，組建"創造力服務平台"。
組織調整剛落地，全員會隨即召開，梁汝波需要向十余萬員工解釋清楚三件事：字節的AI到底做得怎麼樣？公司的業務邊界究竟怎麼劃？組織和人要怎麼跟上AI時代？從會後各家媒體披露的內容來看，這場會的資訊密度遠超尋常——梁汝波不僅罕見地承認了大語言模型"被海外領先模型拉大了差距"，還系統闡述了"高度優先，粗主幹，最佳化長期"的業務戰略三原則，回應了外界對"砍中層"的誤讀，並給出了AI時代優秀人才的新標準。
本文對梁汝波在這場年中全員會上透露的觀點和思想進行一次全面的梳理與解讀。
01. 承認大語言模型落後，但"動作不要變形"
全員會最引人注目的一幕，是梁汝波對字節跳動AI業務上半年表現的總結。他沒有迴避問題，而是把成績和差距同時擺上了檯面：
"豆包在C端應用上保持了競爭力，視訊生成模型Seedance保持了SOTA（StateOfTheArt）；但也遭遇了大語言模型被海外領先模型拉大了差距等問題。"
這段話的資訊量值得拆解。在C端，豆包的月活躍使用者已達到3.82億（QuestMobile截至2026年6月資料），超過國內第二名與第三名的總和，處於斷層式領先。在多模態方向，視訊生成模型Seedance保持著業界最優水平，譚待在會上透露了一個耐人尋味的細節：Seedance的呼叫量在工作日遠高於周末，這說明模型的應用更多來自工作生產和創造，而非娛樂消遣——在ToB領域，只有SOTA模型才能率先解鎖高經濟價值的創造場景，在Seedance2.0誕生前，視訊生成"更多是玩具"，而它推動這項技術真正開始應用於嚴肅和商業內容生產場景。
但在大語言模型這個最核心的戰場上，字節與海外領先者的差距在拉大。承認這一點需要勇氣——過去兩個月，月之暗面發佈了2.8兆參數的Kimi K3，阿里預覽了Qwen3.8 Max，DeepSeek更新了V4系列，智譜推出了GLM-5.2，國產模型正處在聲量最大的階段，同行都在用榜單證明自己，字節卻反其道而行，把差距擺到了檯面上。
面對差距，梁汝波給出的對策是十二個字：堅持自研，接受短期落後，堅持最佳化長期。他強調：
"最重要的是動作不要變形，從心態上要接受大語言模型一段時間的落後，堅持自研和最佳化長期。"
更有意思的是，他主動回應了外部的猜測：
"昨天看到有外部報導說，我們是因為外部壓力才堅持自研的，這是瞎猜的。真實原因是，我們希望團隊延遲滿足感，打好技術基礎，這對長期實現AGI很關鍵。"
"延遲滿足感"是張一鳴時代就深入字節骨髓的詞彙，如今被梁汝波重新啟動，用來為一場可能需要數年時間的追趕定調。譚待的表述則更為直白："當下最重要的還是做好基本功，長期能夠通過不取巧的方式進入第一梯隊。"
這場"承認落後"的表態，恰好與同一天曝出的另一條消息形成互文。據《The Information》報導，在此前的Seed團隊全員大會上，久未露面的張一鳴罕見表態：字節跳動不會把蒸餾當作提升AI模型能力的捷徑，即便這意味著眼下落後於國內競爭對手。他認為，做模型要堅持長期主義、延遲滿足感，而不是用別人的輸出換一時的榜單排名；蒸餾會干擾真正意義上的長期技術突破。據瞭解，字節內部對開源模型嚴禁蒸餾，甚至通過API檢測等方式加強相關限制，字節也是國內主要AI公司中唯一一家大語言模型幾乎全為專有模型的企業。
創始人定調"不蒸餾"，CEO在全員會上講"接受短期落後"，兩件事在同一天進入公眾視野，很難說只是巧合。21世紀經濟報導的評論一針見血：梁汝波說的是"延遲滿足感"，譚待說的是"不取巧"，古人管這種做法叫"守拙"——字節的守拙並非按兵不動，而是準備在最昂貴的路線上加注，用抖音主業的現金流和前幾年剝離非主幹業務省下的資源，為模型追趕買時間。
02. "高度優先，粗主幹，最佳化長期"的戰略三原則
如果說承認落後是這場會的"破"，那麼梁汝波對業務戰略原則的系統闡述就是"立"。
事情的由頭是有員工提問：如何理解梁汝波在6月火山引擎Force大會上提到的"收縮業務寬度"？梁汝波回應說，過去幾年公司確實在將資源集中在"高度優先"的業務上，完成了部分非主幹業務的剝離，公司不久前將業務戰略制定的原則總結為九個字："高度優先，粗主幹，最佳化長期"。
這三條原則各有明確所指，可以用下表概括：
原則 | 核心含義 | 梁汝波的闡釋 |
高度優先 | 創造增量社會價值 | "就是我們做，能比別人做得更好，對整個社會而言更有效率" |
粗主幹 | 聚焦少數特別重要且關係緊密的事 | 核心業務三個：AI、資訊平台、交易服務，都是通過計算換智能 |
最佳化長期 | 以使用者和增量社會價值為中心 | 不因短時間的波動而動搖 |
其中，"粗主幹"被梁汝波賦予了雙重含義。第一層是聚焦：將精力聚焦到少數特別重要、且關係緊密的事情上。字節跳動的核心業務包含三個——AI、資訊平台、交易服務，三者緊密相關，"都是通過計算換智能"，以此實踐公司使命"激發創造，豐富生活"。第二層則是帶動性："這個業務本身很大、很重要，同時也能拉動、幫助其他業務。"
順著這個邏輯，梁汝波點出了字節當前和未來的兩條"主幹"：
"抖音作為'主幹'業務，能夠幫助電商和生活服務，我們希望未來豆包也會是個'主幹'業務。2026年初提出年度關鍵詞'勇攀高峰'，就是希望提升AI技術能力，通過豆包/Dola助手整合好已有的產品服務，整體攀上新的高度。"
把豆包與抖音並列為同等戰略權重的"主幹"，是這場全員會釋放的最重要的組織訊號之一。抖音作為主幹的價值已經被驗證——它拉動了電商和生活服務兩個交易服務業務；而豆包被寄予的期待，是以AI助手的身份整合公司已有的產品服務，反哺搜尋、電商、內容分發、辦公協作等更多場景。這也解釋了2026年初"勇攀高峰"年度關鍵詞的真正含義：梁汝波在1月的首次全員會上就曾表示，過去50年行業的主要高峰（PC、Web、Mobile）間隔期約15到20年，AI至少是PC+Web這個等級的高峰，而短期而言，字節的"高峰"就是豆包/Dola助手應用。
值得注意的是，"高度優先，粗主幹，最佳化長期"聽上去像一套新戰略，但正如21世紀經濟報導所指出的，它其實是對已完成收縮的追認——過去幾年字節剝離非主幹業務的動作早已完成，這套原則是把既成事實上升為方法論。而梁汝波在6月29日的全員信中，也已將公司運作的思考和原則沉澱為管理理念的四大部分：業務戰略制定原則、組織管理、人才策略和公共事務，這次全員會上的闡述，正是其中"業務戰略制定原則"的公開亮相。
03. 豆包、飛書、火山引擎整合背後的判斷
這場全員會召開的直接背景，是7月30日那筆大刀闊斧的組織調整：飛書產品團隊與豆包產品團隊合併為新的豆包產品團隊，由豆包負責人趙祺掛帥，飛書負責人謝欣向趙祺匯報；飛書GTM團隊與火山引擎團隊整合為"創造力服務平台"，由譚待整體負責字節跳動MaaS（模型即服務）和SaaS（軟體即服務）等雲服務的市場、銷售和客戶服務。
對於這次引發行業熱議的整合，梁汝波在會上給出了明確的解釋：
"AI在生產力上的發展快於預期，ToB變得更重要，飛書新增客戶中已有超九成同步採購飛書AI產品。這次整合就是在AI的巨大機會下，為更好地打造面向辦公與生產力場景的優質產品、更好地服務B端客戶所做的準備。"
"超九成新增客戶同步採購飛書AI產品"這個資料，是理解這次整合的鑰匙。它意味著在企業的採購清單裡，AI已經從"可選項"變成了"必選項"，辦公軟體和AI能力正在合二為一。過去字節跳動的ToB業務是兩條線：企業需要協同辦公找飛書，需要雲和模型服務找火山引擎，各自有自己的銷售團隊和考核指標；整合之後，它們被歸到了同一個出口。
這背後是梁汝波對行業趨勢的一個關鍵判斷：AI在生產力上的發展快於預期。當模型能力開始真正進入工作生產場景，ToB市場的戰略權重就必須上調。譚待用Seedance的呼叫資料為這個判斷提供了佐證——工作日呼叫量遠高於周末，說明AI創造的價值正在從消費娛樂場景遷移到生產創造場景。
從行業格局看，字節並不是唯一做出這個選擇的公司。騰訊把WorkBuddy提升為"超級項目"，馬化騰親自督戰；阿里在7月底上線千問辦公，把QoderWork、悟空、MuleRun三個AIAgent產品揉成一款。三家巨頭幾乎在同一個夏天做出了同一個決定：整合分散的AI產品線，主攻辦公場景。在Agent時代，企業用什麼工具辦公，就意味著用誰家的模型和雲服務——辦公入口之爭，本質上是AI進入企業的入口之爭。
至於被推到台前的趙祺，他在會上的表態簡短而意味深長："大模型的市場潛力很大，因此不擔心經濟回報，但收入還是重要的。"前半句給團隊鬆綁，後半句給商業化定調。支撐這份底氣的資料是：截至2026年6月，豆包大模型日均Token呼叫量突破180兆，較發佈時增長超1500倍；火山引擎MaaS在中國公有雲市場的份額已達49.5%；按內部測算，字節大模型業務的年化收入（ARR）已達40億美元。
04. 回應"砍中層"
6月29日，梁汝波時隔四年發出全員信，更新了包含10條領導力原則在內的文化和管理理念，補充了"做有高度的事""敢於設定高目標"，將"有危機感，保持外部視角"和"深入一線"列為獨立條目，並強調"Context over Control"。新版領導力原則將納入所有管理者的晉陞和年度考核核心標準，這被外界廣泛解讀為"砍中層"。
在全員會上，梁汝波正面回應了這一誤讀：
"實際上這些內容並不是全新的，是基於過去幾年的思考做了梳理和總結。更新的背景是，面對AI這個新的浪潮和機會，以及組織發展到當前階段所遇到的挑戰，希望明確'我們要以什麼樣的方式出發'。"
字節跳動績效與激勵相關負責人也補充說明，將字節范和領導力原則納入整體績效考評範疇是公司一直在做的事情，並非新事物，本次迭代更新的目的是讓大家更加重視字節范和領導力。針對內部"相比業務產出，字節范和領導力會更主觀"的反饋，該負責人給出了兩條約束：一方面，因字節范和領導力而調整綜合績效，僅會出現在表現特別突出（E及以上）或明顯不足（M-及以下）的情況，中間檔位極少調整；另一方面，這類調整會經過嚴格的校準環節，確保依據充分。據會後披露的資料，過去五年約有1%的員工綜合績效受到字節范與領導力評估的影響，未來這一機制還將覆蓋激勵分配和晉陞條件。
對於管理者"深入一線"可能加重基層員工匯報負擔的擔憂，梁汝波的回答堪稱本場全員會流傳最廣的金句：
"天天拉著一線的同學匯報工作不叫深入一線。"
他進一步解釋，深入一線是直接參與一線本來的工作，是直接接觸使用者和客戶瞭解一手資訊。這個界定把"深入一線"從一種姿態還原為一種行動：不是讓一線的人上來，而是讓管理者下去。
把這條回應放回梁汝波的管理思想脈絡中看，會發現一條清晰的線索。2022年，接任CEO不久的他在全員會上反思組織臃腫，把"去肥增瘦"寫進管理目標；2024年，他直言字節"該有的大公司病全有了"，組織正在變得平庸，提出要"逃逸平庸的重力"；2026年6月的全員信和這次年中會，則是把過去幾年對組織的思考系統化為可考核的原則。從"診斷大公司病"到"開出藥方"，梁汝波的管理敘事正在從反思走向建制。
05. 最晚被AI替代的是Organizer
全員會的員工提問環節，有人問了一個所有人都關心的問題："AI時代優秀人才的標準是什麼？"梁汝波的回答可以視為字節人才觀的一次正式更新：
"最重要的是利用AI創造價值的能力，優秀人才需要能夠發現價值、定義問題、協調資源、創造價值，並且在這個過程中充分利用AI提升效率；從AI的發展階段來看，最晚被AI實現的角色是Organizer（組織者），我們應該提升自己作為Organizer的能力，字節范裡的'對外敏銳''深入事實''不自嗨''持續學習'等可以作為參考。"
這段話包含兩層判斷。第一層是對人才能力的重新定義：優秀不再等於專業技能的熟練度，而是"發現價值、定義問題、協調資源、創造價值"的完整鏈條，AI是這個鏈條中的效率放大器。第二層是對人機關係的趨勢判斷：在AI的能力版圖中，組織者（Organizer）將是最晚被替代的角色——這實際上是在告訴員工，職業安全感的來源不是與AI競爭執行能力，而是提升自己駕馭AI、組織資源的能力。
配合這一人才觀，字節在機制上也做了配套。績效與激勵負責人介紹，除了辦公場景的AI工具與Token支援外，公司推出了個人AI學習體驗的報銷機制，並通過定期評估動態調整報銷額度，支援員工完成能力升級。據會後披露，字節內部AI的Token呼叫量半年內增長了十倍以上，已有2萬多名員工在使用外部AI工具，產研人員人均月報銷額度達140美元。
在人才策略的另一端，字節正在把籌碼明顯壓向年輕人。8月3日啟動的2027屆校園招聘重點向技術與產品傾斜，相關崗位需求佔比超七成；研發崗位增設"AI全端工程師""AI Agent開發"等新興崗位，非研發類中產品類需求同比增長20%，其中超半數聚焦AI產品方向。績效與激勵負責人披露的一組資料更是直白：自2025年以來，校招生第二次績效考核中M+及以上的比例明顯高於大盤；入職3年後的離職率明顯低於大盤；同一職級上，校招生的晉陞速度更快、頻次也更高——"職業生涯中越早期加入字節跳動，成長速度越快"。另有參會者披露，在L4及以上同職級崗位中，校招生比社招員工平均少幹五年。
把"AI能力寫進績效表、把資源向校招生傾斜"這兩件事放在一起看，字節的人才邏輯已經很清楚：它要的不是經驗豐富但路徑依賴的"老江湖"，而是能原生使用AI、沒有歷史包袱、成長曲線陡峭的年輕人。
06. 一場"守拙"背後的長期主義實驗
縱觀整場年中全員會，梁汝波實際上講了一個完整的故事：在戰略上，用"高度優先，粗主幹，最佳化長期"回答"做什麼、不做什麼"；在業務上，用"承認落後、堅持自研、延遲滿足"回答"AI怎麼追"；在組織上，用領導力原則和Organizer人才標準回答"人怎麼跟上"。三個回答指向同一個核心——用短期的確定性損失，換長期的結構性優勢。
這套打法的風險同樣清晰。正如21世紀經濟報導所分析的，字節的成敗取決於兩條曲線的相對速度：一條是B端收入的兌現曲線，飛書九成新客戶採購AI產品是個好的開始；另一條是模型追趕的消耗曲線，訓練下一代超大模型的消耗只會加大。收入跑贏消耗，守拙成立；消耗一旦反超成為常態，"最佳化長期"就會退化為拖延的體面說法。此外，上一輪大模型競賽中，字節追的是應用層，流量和投放可以直接兌換成使用者；這一輪追的是模型能力本身，對手是OpenAI、Anthropic和Google，流量兌換機制並不存在。梁汝波自己在2025年2月也曾反思對長鏈思考模型跟進太慢——守拙並非每次都靈。
但無論如何，這場全員會展現了一種在中國網際網路大廠中日漸稀缺的治理姿態：在同行用榜單和參數製造聲量的時候，選擇把差距、原則和路徑攤開給全體員工看。從2024年直面"大公司病"，到2026年承認"模型落後"，梁汝波治下的字節跳動似乎形成了一種"以坦白換共識"的管理風格——先把最壞的情況說清楚，再把最長的路走紮實。
豆包能否如願長成繼抖音之後的第二條"粗主幹"，大語言模型能否以"不取巧"的方式重返第一梯隊，現在下結論都為時尚早。但可以確定的是，這場8月6日上午的全員會，已經為字節跳動接下來數年的走向定下了基調：收縮邊界、聚焦主幹、重倉AI、押注年輕人，然後，延遲滿足。 (藍血研究)