字節養的“蝦”與1500億賬本背后

文 | 方棱鏡

這大概是字節跳動有史以來最分裂的幾天了。

4月20日，“字節跳動2025年凈利潤同比下滑超70%”的話題沖上熱搜。評論區炸了——字節怎么突然不行了？

抖音集團副總裁李亮很快回應：凈利潤下滑是國際會計準則的數字，包含優先股和期權成本變動，不反映運營實質。剔除這些會計因素后，字節總體營收和利潤仍然是增長的。

那利潤到底去哪了？據多家媒體報道，2025年三、四季度，字節大幅增加了AI算力采購、模型研發和數據中心基礎設施的資本支出，全年資本開支超過1500億元人民幣，其中約900億砸向AI算力采購。而2026年，這個數字預計還將進一步攀升至1600億元。

一邊是All in AI的巨額投入，一邊是短期利潤被拖累的現實。可以看出，字節在用真金白銀押注一個確定性：AI是下一代基礎設施。

作為一個每天都在跟文字、跟內容打交道的人，看著這些新聞，忽然有種很微妙的感受。連字節這樣的巨頭都在為AI“消耗”當下，我們這些普通職場人，憑什么還站在原地等？

字節燒掉的錢，換來了什么？

還是先聊聊字節。2026年剛開年，字節的AI動態就密集得像在趕工期。

2月14日，豆包大模型2.0正式發布。這是自2024年5月豆包首次亮相以來的第一次跨代升級。新版本強化了高效推理、多模態理解與復雜指令執行能力。旗艦版豆包2.0 Pro在IMO、CMO數學奧賽和ICPC編程競賽中直接拿下了金牌成績，數學和推理能力達到世界頂尖水平。在被稱為“人類的最后考試”的HLE-text基準測試中，豆包2.0 Pro以54.2分超越了Gemini 3 Pro和GPT 5.2。

幾乎同一時間，字節的視頻模型Seedance 2.0和圖像模型Seedream 5.0 Lite也相繼發布。三款核心模型密集上線，構成了字節在春節前夕的全線AI布局。

這些模型不只是拿來“聊天”和“生圖生視頻”的。字節CEO梁汝波在2026年開年全員會上把新一年的關鍵詞定為“勇攀高峰”，短期內的“高峰”就是豆包和豆包海外版Dola。他還表示在做好To C助手的同時，To B的MaaS（模型即服務）業務也有很大機會。

MaaS業務確實在爆發。IDC數據顯示，2025年上半年，火山引擎在中國公有云大模型調用量市場份額高達49.2%。豆包大模型日均Token處理量已經超過120萬億，較兩年前增長約1000倍。越來越多的企業和開發者，正在把自己的業務流程“搬”到AI計算上。

到了4月初，字節的即夢AI上線了一款叫Octo小章魚的協作型AI敘事創作工具。從故事大綱梳理、劇本分鏡生成到成片輸出，小章魚試圖把創作者從繁瑣的執行中解放出來，只保留審美和判斷。雖然內測期表現有些欠缺，但這怎么不算是影像創作者的專屬Agent呢？

另一個更早出現且更通用的Agent來自開源社區。2025年11月發布的AI智能體框架OpenClaw（被國內用戶親切地稱為“小龍蝦”），到2026年3月GitHub星標數突破28萬，成為GitHub歷史上獲星最多的軟件項目。它讓AI從“只說不做”變成了“能動手”——一句話指令，AI就能操控電腦、整理文件、運營社媒。火山引擎、阿里云、騰訊云、百度智能云全部在搶著接入部署。

這些動態指向同一個底層規律，就是計算成本會越來越低，人力成本不會。因為芯片越做越快，電費越來越便宜，算力每18個月翻倍……而人，始終要吃飯。我們看到的無論是豆包2.0把智力問題變成可計算、MaaS讓企業業務流程上云，還是OpenClaw讓AI動手干活，本質上都是把更多人類工作，轉化成計算可以處理的問題。

這也是我特別想和大家說的——只要某個問題能被“計算化”，也就是變成計算能解決的事，那不管現在多貴、多低效，未來一定會變得極其便宜。AI就是那座橋，把以前算不了的問題，變成能算的問題。字節掏出1500億，現在看很貴，但它賭的就是“賺回未來”的趨勢。

AI正在重新定義什么能力更值錢

這個趨勢不是遙遠的概念，它已經在現實中撕開了口子，滲入生活和工作的方方面面。

3月“AI大廠月薪3萬瘋搶文科生”沖上了熱搜。360創始人周鴻祎大視頻稱：“AI公司開始大量招文科生，占比從5%漲到30%”。英偉達CEO黃仁勛同樣強調過語言能力的重要性。打開招聘軟件，AI敘事設計師、AI倫理研究員等崗位要求里寫的是中文、編劇、社會學、新聞學等文科專業。

似乎當“執行”可以被計算化，判斷力、表達力、共情力這些“文科生技能”反而成了稀缺品。誰能更懂人、更能把模糊的需求翻譯成清晰的指令，誰就能在這場變革中拿到更高的議價權。

4月中旬，一個叫“同事.skill”的概念引起熱議。簡單說，就是把一個同事的飛書消息、釘釘文檔、郵件、截圖等資料打包，就能把他的經驗封裝成一個AI“技能包”。有媒體報道了一個真實的職場場景：自從公司的skill庫搭建起來后，每天都有幾個skill入庫。越來越多人的經驗正在被拆解、標準化，隨時可能被skill取代。

這是不是有點讓人后脊發涼？我們引以為傲的“經驗”和“手藝”，正變成可以被AI一鍵調用的模塊。公司算賬的邏輯也跟著變，既然效率翻了幾倍，還要那么多人干什么？

到了4月20日，“愛奇藝瘋了”又登頂微博熱搜。愛奇藝宣布推出AI藝人庫計劃，聲稱已有100多名藝人入駐，可以利用他們的數字分身制作AI劇集。消息一出，張若昀、于和偉等多位藝人緊急發聲，明確表示“未簽署任何AI相關授權”。

這場爭議的核心矛盾其實很典型。當AI可以用你的數字分身去工作、去創作、去創造價值，那“你”的邊界在哪里？誰擁有你“數字勞動力”的支配權？

這三件事，其實拼出了“計算化”的三個層次：能力價值的重估、經驗模塊的封裝、勞動力邊界的重塑。那些已經跑在前面的人，也不是說技術就有多厲害，而是率先讀懂了這套規則，并開始主動參與其中。

觀望的人，窗口期還有多長？

你可能會想：我等工具更成熟、更開箱即用再上手不行嗎？

一個殘酷的事實，是技術迭代從不等待觀望者。脈脈平臺發布的春招報道顯示，近半數崗位明確要求具備AI相關能力，AI崗位數量同比增長約12倍，而人才供需比僅為0.97，市場供不應求。那些主動擁抱AI的人，正在搶占薪酬和崗位的頭部。

有人樂觀地說“怎么也得5到10年才需要面對被替代”。但字節的1500億賬本擺在那兒呢！巨頭在用真金白銀縮短這個時間窗口。就像周鴻祎說的，一個大學畢業生經過半年培訓，一個人一天就能產出好幾集短劇。等“未來”來了，你的價值在哪了？

最扎心的還不是替代，而是“時滯”。替代來得快，一套系統上線半年就能砍掉一批崗位，但新崗位的創造是漸進的、分散的。中間的這段空窗期，才是真正讓人焦慮的地方。

那怎么辦？我的體會是三步：第一，別把AI當對手，當工具；第二，別光焦慮，先拿一個最小的任務試試；第三，認清一個轉變——人的價值正在從“執行”轉移到“判斷”。 未來比的不是你多會寫代碼、多會作圖，而是你能否提出好問題、做出正確的判斷、構建有價值的連接。

萬物皆可計算化，這是加入AI的第一步

說到底，很多人用AI的思路是“等”——等一個開箱即用的工具，等它足夠成熟，然后拿來解決問題。解決不了就繼續等下一版。這是消費者的心態。

但真正跑在前面的人，用的是另一種思路：主動把自己的工作“計算化”。 不是等著AI來替代你，而是你自己去拆解工作流程，看看哪些環節可以轉化成計算問題，然后想辦法讓AI去跑。哪怕沒有現成工具，你也可以用AI編程、智能體配置，拼一個適合自己的自動化流程。

這個門檻已經低到不需要你懂代碼了。你要花時間去想：我的工作里，哪些是可以被計算的？

字節愿意用1500億去賭這個未來。因為計算成本終局是無限下降，AI必然會拓寬“可計算問題”的邊界。那么，我們作為個體的新價值，就不在于跟AI搶飯碗，而在于成為那個定義“什么問題值得被計算化”的人。

回到那個讓我們焦灼的問題：技術進化這么快，人該怎么辦？

答案不是恐慌，也不是盲目樂觀地等上5到10年。而是換一種姿態，思考如何把模糊的需求、碎片的工作、隱性的經驗，翻譯成計算可以處理的指令？你能在AI能力和你自己的專業判斷之間，搭起多少座橋？

假如AI是臺電腦，那你的“計算化”能力就是這臺電腦的芯片。