Z Waves｜DeepMind副總裁、字節大模型一號位、豆包背后的男人，南大校友吳永輝正在悄悄重繪中國AI版圖

2025年2月的科技圈，一則人事變動消息牢牢占據了討論中心——曾在谷歌AI領域深耕多年的吳永輝，正式加盟字節跳動，出任大模型團隊Seed基礎研究負責人。這則消息一傳出，不僅科技媒體第一時間推送深度解讀，創投圈、AI研發領域的從業者更是在社群里展開熱烈討論，甚至有行業分析機構連夜發布報告，將其視為國內大模型競爭格局生變的重要信號。

要知道，在大模型賽道群雄逐鹿的當下，頭部企業的核心研發崗位人事變動本就備受關注，而吳永輝的入職之所以能引發“地震級”反響，恰恰源于他在人工智能基礎研究領域的分量。

在深度學習與自然語言處理交叉領域，他主導的神經機器翻譯（GNMT）研究，直接掀翻了傳統翻譯技術的天花板，其相關論文熱度更是堪比學術圈的頂流爆款，硬生生把機器翻譯從磕磕絆絆拽進精準絲滑的新時代。在機器學習與搜索技術融合層面，他參與研發的RankBrain算法，給搜索引擎來了一場顛覆性革命——首次把深度學習請進搜索排序核心，讓以前行業頭疼到抓頭發的模糊查詢、語義歧義難題被輕松破解。

直到現在，它仍是谷歌搜索的核心心臟，全球搜索引擎技術的發展方向。到了大模型時代，他深度參與谷歌Gemini大模型研發，在長上下文理解、跨模態推理這些硬骨頭領域，其技術方案讓大模型的復雜任務處理能力飆升幾個量級，給通用人工智能（AGI）落地鋪就了一條高速路。

而要真正讀懂這位能攪動行業格局的頂尖研究者，理解他為何能在AI領域持續產出顛覆性成果，我們不妨將視角轉向他的成長歷程，一同走進吳永輝的個人生涯，看看這位AI領域的“技術領航者”，是如何從起步階段一步步走到行業前沿，最終成為眾人矚目的基礎研究核心力量的。

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從學術研究到工業實踐：吳永輝在學界與谷歌的技術演進歷程

2001年，吳永輝從南京大學計算機科學專業順利畢業。

畢業后，吳永輝選擇加入微軟。這段工作經歷不僅拓寬了他的技術視野，也讓他意識到自身在學術研究上的進一步追求。于是，他毅然重返校園，前往美國加州大學河濱分校深造。

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在加州大學河濱分校的4年學習時光中，吳永輝展現出強大的學術能力和旺盛的求知欲。他同時攻讀計算機科學（CS）和統計學兩個專業方向，并成功獲得了CS博士學位以及統計學碩士學位。

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谷歌17年：從工程師到Fellow，打造AI領域里程碑

2008年9月，取得博士學位的吳永輝毅然投身谷歌，自此開啟了長達17年深耕不輟的職業征程，也逐步成長為谷歌AI生態的核心力量。

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2008年9月，他以軟件工程師的身份加入，投身于谷歌核心網頁搜索排名算法的改進工作中，為谷歌搜索的全球領先地位筑牢了底層支撐，也為他后續深入AI領域積累了工程實踐經驗。

2014年，深度學習技術如新星般崛起，吳永輝洞察到其在未來發展中的核心價值，果斷加入Google Brain，開啟深度學習方向的研究征程。在此期間，他聚焦語音賽道，主要研究ASR（自動語音識別）、NMT（神經網絡機器翻譯）、TTS（語音合成）、語言建模與排序等核心研究方向，致力于推動語音技術的突破與發展。

根據谷歌Scholar數據，截至公開統計節點，吳永輝論文總被引數超6萬，h-index為78。其中他的最高引論文就產自這一階段。

2016年，他作為第一作者參與撰寫的論文《Google’s Neural Machine Translation System: Bridging the Gap between Human and Machine Translation》橫空出世，創新性提出谷歌神經機器翻譯系統（GNMT）。該系統基于Ilya的Seq2Seq框架和注意力機制，成功攻克了當時神經機器翻譯訓練、推理成本高昂，以及處理罕見詞困難等技術難題。在WMT’14英語-法語和英語-德語基準測試中，通過對一組獨立簡單句子的人工對比評估顯示，相較于谷歌過往基于短語的生產系統，GNMT的翻譯錯誤減少了超60%。

憑借出色的性能，GNMT被廣泛應用于谷歌翻譯服務，如今已覆蓋全球超過100種語言，日均處理數十億次請求。這不僅極大地提升了全球用戶的翻譯體驗，更在機器翻譯領域掀起了一場技術變革，成為行業發展的重要里程碑。

與此同時，吳永輝還參與構建了基于深度學習的語音識別與合成框架，顯著優化了谷歌助手（Google Assistant）的交互體驗，讓谷歌的語音交互產品更智能、便捷，進一步拓展了AI在日常生活中的應用場景。

除神經機器翻譯與語音技術外，吳永輝作為核心貢獻者開發的RankBrain算法，同樣對行業產生深遠影響。該算法利用機器學習動態調整搜索排序，有效解決了傳統算法難以處理模糊查詢、語義歧義的難題，成為谷歌搜索排名系統的三大核心信號之一，為谷歌在搜索引擎市場的持續領先提供了有力支撐。

2023年，為應對ChatGPT掀起的大模型風暴，谷歌旗下兩大頂級AI團隊——谷歌大腦與DeepMind正式合并，吳永輝隨之參與到Gemini大模型的研發工作中。在Gemini的相關論文中，吳永輝的名字出現在“Gemini App總體技術負責人”一列。

在此階段，他憑借在長上下文理解、跨模態推理等“硬骨頭”領域的技術方案（這些方案讓大模型的復雜任務處理能力飆升幾個量級，為通用人工智能（AGI）落地鋪就高速路），升任谷歌研究副總裁、GoogleFellow。要知道，GoogleFellow對應谷歌職級中的L10，是谷歌頂尖工程師才能享有的終身榮譽稱號，僅有極少數員工能夠獲此殊榮，這一身份足以彰顯吳永輝在谷歌技術生態中舉足輕重的地位。

圖片來源：新智元公眾號

加盟字節：科研理想與企業需求的“雙向奔赴”

2025年2月，吳永輝做出了一個令業界矚目的決定——告別深耕17年、已取得斐然成就的谷歌，毅然投身字節跳動。這一選擇的背后，既是他對科研本真的追索，也是字節在AI基礎研究領域破局的迫切需求。

回歸科研本真，為字節破局

縱觀2024年，字節跳動在應用層投入大量精力，年末成功將豆包打造為國內日活用戶最高的AI應用，彰顯了其在產品創新與流量運營上的強大實力。然而，2025年初DeepSeekR1的橫空出世，如同一道技術驚雷，徹底改變了行業風向——當業界焦點從“應用廣度”轉向“技術深度”，字節的短板也隨之暴露：視頻大模型在多模態交互流暢度、動態場景生成效率上，與世界一流水平存在明顯差距；語言大模型（LLM）更是未能跟上DeepSeek掀起的技術浪潮，在邏輯推理精度、行業場景適配性上顯得力不從心。

“AI競爭早已不是‘誰的產品更易用’，而是‘誰能掌握底層技術話語權’。”一位行業分析師的評價，點出了字節當時的困境——僅靠應用層優勢，已難在AI時代持續領跑，基礎研究的突破成為破局的唯一出路。正如一位相關知情者所言：“字節過去一年看起來豆包沖的比較兇，但豆包只是一個代號，背后大模型上的投入也很大，最后結果是語音模型發展得最好，而視頻模型上和世界一流有一定差距，LLM發展一般，特別是沒趕上DeepSeek這波，這應該是吳永輝加入的關鍵原因。”

根據多方可靠信源披露，吳永輝此番選擇背后，實則是其對科研本真的不懈追索與回歸。他希望能夠從事一些“新的、偏探索性的工作”，專注于“偏長期、偏基礎的科研工作”。在一次字節內部的全員會上，他更為直白地闡述了加入的原因：“是想做第一流的研究，也想打造一個第一流的AI研究團隊”。這番話語背后，暗藏著他突破傳統商業桎梏的深切期許——試圖在字節跳動這個充滿活力的新興平臺上，構建一個不受商業慣性掣肘的理想空間，打造以前沿探索為核心驅動力的純粹科研生態。

和字節一起，為科研搭建“無壁壘”舞臺

字節為吳永輝搭建的舞臺，遠比外界想象的更具戰略重量。

1.架構突破：打通“戰略直通車”

作為大模型團隊Seed基礎研究負責人，吳永輝不僅全面整合了原LLM團隊與Seed項目的核心職責，聚焦大模型基礎理論突破、AI for Science等前沿領域，更擁有直接向CEO梁汝波匯報的“戰略直通車”權限。這一特殊架構設計，打破了傳統企業的層級壁壘：某基礎研究項目的算力申請，從過去的兩周審批縮短至三天；跨部門協作時，原AILab的Seed Robotics團隊與Seed大模型團隊不再“隔岸相望”，前者的機器人視覺識別技術與后者的多模態模型結合，僅用兩個月就開發出“機器人多模態交互系統”，讓機器人對用戶指令的理解準確率提升20%。正如梁汝波所言：“做科技公司還不夠，得做創新科技公司，不僅要應用好新技術，還要能探索、發明新技術。”吳永輝的到來，正是這一理念落地的關鍵拼圖。

2.機制變革：從“短期優化”轉向“底層探索”

團隊整合只是第一步，吳永輝要推動的，是一場從研究策略到考核機制的深層變革。他與朱文佳共同為Seed部門定下“Seed Edge”計劃，將“探索智能上限”確立為長期核心目標——這意味著研究方向要從“短期產品優化”轉向“AI底層邏輯挖掘”。過去，Pre-train團隊的精力多放在“提升豆包對話流暢度”這類即時見效的任務上；如今，他們啟動了“下一代預訓練新范式”研究，試圖突破現有模型對海量數據的依賴。

為了讓科研人員敢啃“硬骨頭”，字節果斷取消了Seed部門的季度OKR與半年考核。以往，在OKR考核壓力下，研究人員多傾向選擇短期易出成果的項目，對高風險、高回報的前沿課題探索不足；考核機制的調整，讓研究人員能夠專注投身于下一代推理、下一代感知、軟硬一體的模型設計等前瞻性、不確定性研究，為字節跳動在未來AI競爭中儲備核心技術，贏得戰略主動。

3.人才布局：內外兼修儲備核心力量

在吳永輝看來，基礎研究的核心競爭力，終究落在“人”的身上。他一邊推動字節加大“Seed Edge”計劃投入，以充足算力、定制化科研支持吸引全球頂尖人才；一邊著力挖掘內部潛力，希望將有天賦的年輕研究者培養成行業專家。2025年3月20日，字節啟動的TopSeed專項計劃，將招募范圍從應屆博士、在校博士生放寬至特別優秀的在校碩士——這些年輕學子不僅能參與核心項目，還能獲得吳永輝等資深專家的一對一指導。

憑借自身在行業內的聲譽，吳永輝還吸引了海外某AI實驗室的核心成員加盟，其帶來的“多模態感知算法”，直接助力字節視頻模型在國際權威測評中躋身前十，讓字節在基礎研究領域的努力初見成效。

如今，對字節而言，吳永輝帶來的不僅是頂尖技術與團隊管理經驗，更是一種“長期主義”的科研精神——這種精神正是字節在AI基礎研究領域突破的關鍵內核；而對吳永輝來說，字節則是他擺脫傳統商業束縛、實現科研理想的沃土。

這場“雙向奔赴”，正推動字節在AI基礎研究的賽道上加速奔跑，也為中國AI產業從“跟跑”向“領跑”的轉型，注入了一股不容忽視的新動能。

Reference

[1] LinkedIn

吳永輝主頁

https://www.linkedin.com/in/yonghui-wu-65bb7521/

[2] Google Scholar

吳永輝主頁

https://scholar.google.com/citations?hl=en&user=NA00bOoAAAAJ

谷歌

Fellow

級大佬出走！

17

年老將吳永輝加盟字節，親自操刀大模型研發

https://mp.weixin.qq.com/s/aVL1M30KrZ0PTEs1ReNfNw

Google’s Neural Machine Translation System: Bridging the Gap between Human and Machine Translation

https://arxiv.org/pdf/1609.08144

[5]

晚點獨家丨字節

AI

研發調整繼續：吳永輝直接管理范圍擴大，

AI Lab 3

個方向并入

Seed

https://mp.weixin.qq.com/s/azMQU8mLWM_SCKOyqU9JvQ

[6]Google Fellow

吳永輝博士加盟字節跳動 負責

AI

基礎研究探索工作｜智涌獨家

https://mp.weixin.qq.com/s/Ggi5HFtkKhnBSdLcFPp8Zg

[7]

獨家｜字節調整

AI

部門

Seed

，剛從

Gemini

加盟的吳永輝成新負責人

https://mp.weixin.qq.com/s/kJZxKeg38OuGut6W9WwP3w

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