张一鸣反对梁文锋

文 | 字母榜

当今国内AI圈子里，谁还和掌舵DeepSeek的“梁圣”公开唱反调？

目前来看，似乎只有张一鸣。

7月底，张一鸣罕见露面，与字节AI部门Seed负责人吴永辉共同召开了Seed全员会。字节旗下的视频生成模型Seedance被点名表扬。

在张一鸣看来，Seedance在市场上很特别，也有领先的技术优势。相比追随其他领先模型的既有路线，他更鼓励Seed做出有自己特色的模型。

也就是说，字节将继续把多模态模型作为发展重点之一，而这恰恰是梁文锋不太看重的分支。

张一鸣还点评了眼下火热的AI编程。

他认可AI编程是当前的关键方向，但也提醒，编程只是眼下的热点之一，不应该完全被它牵着走，编程之外还有更多更大的机会。

作为对比，在不久前流出的投资人会议实录中，梁文锋在谈到agent时明确表示：“现阶段我们觉得最重要的，应该还是coding agent。”

梁文锋觉得AI编程智能体“最重要”；张一鸣却给它加上了“热点之一”的前提。

更耐人寻味的是，张一鸣明确反对大模型蒸馏，认为沿着这条路走，最多只能不断逼近竞争对手，很难真正实现超越。而一些中国大模型曾被怀疑蒸馏，当然并没有真凭实据。

另一边，梁文锋也罕见地谈到了字节。

面对投资人，他表示DeepSeek并不会考虑“做成下一个超级App”，或是做成下一个字节、腾讯，完全没有这样的想法。

差不多同时，字节进行组织架构调整，将飞书的一部分融入豆包，以增强AI办公能力。不难看出，张一鸣仍在推动“大豆包”成为超级AI App。

围绕“AI该怎么发展”，两位AI圈子的重量级人物，想法和做法背道而驰，甚至透露了一丝火药味。

这或许并不符合两人的性格：张一鸣和梁文锋都非常低调，极少在公开场合指点江山。不过，两人的意见相左，以及字节与DeepSeek同道不同路，已经不是一天两天了。

去年1月，DeepSeek R1横空出世，字母榜曾撰文《梁文锋“反对”张一鸣》。如今，似乎轮到张一鸣“反对”梁文锋了。

在许多维度上，两家公司的AI路线形成了“镜像”：闭源vs.开源，多模态vs.单模态，全栈覆盖vs.单点突破，是否大力做C端，是否要大力赚钱、钱从哪里来等。

过去两三年里，两家公司都朝着AGI前行，也都拿出了亮眼成果。但随着竞争加剧，他们的路线分歧越来越明显，越来越难以调和，甚至出现了掌门人隔空论战的迹象。此情此景，与OpenAI和Anthropic你追我赶存在颇多相似之处。

张一鸣向左、梁文锋向右，一起将中国AI行业带到了分岔路口。

01

DeepSeek身为科技新贵，接受了腾讯的投资，还释放了愿意和阿里合作的信号。

但它与字节素来没有交集。

AI究竟应该开源还是闭源，是两家公司做AI的根本分歧。

字节一直走的是闭源路线，而DeepSeek坚持开源——腾讯阿里也是类似路径，这或许是DeepSeek对这两家公司颇为友善的基础。

张一鸣没有公开谈论过为何选择闭源。梁文锋则告诉投资人，DeepSeek最强的模型也会开源，甚至评论道，“字节的模型是闭源的，有什么好处？我看不到。”

截然相反的技术起点，导致了两家公司在几乎每一个维度都做出了迥异的选择。

先看技术。

字节核心旗舰模型走闭源路线，模型的产品路线图和迭代节奏由自己掌控。最新消息是，字节正在讨论训练一个参数规模超5万亿的模型，刷新国内纪录。

同时，C端豆包用户的对话数据默认回流用于训练，再加上抖音、头条、西瓜、懂车帝等自有内容生态作为信源和语料补充，字节构建了中国AI公司里覆盖最广的模型矩阵——虽然纯语言模型不算很强，但多模态生成是长板。

相比之下，DeepSeek 选了开源路线。开源让全球开发者帮它做部署、量化、硬件适配和垂直微调，扩大了生态覆盖面，也让DeepSeek的行业声量远超字节。

但开源也意味着，DeepSeek拿不到私有化部署客户的数据，做多模态十分吃亏。与字节相比，它在纯推理和代码上有优势，但在多模态理解、Agent落地和中文综合体验上，豆包Seed 2.1 Pro已不落下风。

再看产品。

手握闭源模型，字节很容易做到从模型到应用全链路控制。豆包App、即梦、剪映、飞书、Trae这些产品可以和Seed模型深度协同，从而为字节以“大豆包”为核心，构筑AI App矩阵打下基础。

DeepSeek的开源模型则是另一幅图景：它会自己“长出”应用生态。

自从DeepSeek R1横空出世后，各类Agent框架、开发者工具、云厂商MaaS平台，以及大量企业和政务私有化部署，围绕DeepSeek形成庞大的垂直应用生态，每天消耗大量token，DeepSeek V4 Flash的周调用量一度位列全球第一。

相对应地，DeepSeek App可以保持精简，只保留最核心的功能，与梁文锋“不做超级App”的哲学相契合。

最后看商业化。

字节的闭源路线带来了多层收入：火山引擎的MaaS、GPU云和算力租赁，视频生成模型 Seedance，再加上豆包专业版订阅、飞书AI收入等，整体规模颇为可观，年化收入据称已达40亿美元。

但字节AI收入结构略显“偏科”：其增量主要来自GPU云和Seedance。增长更快的AI编程业务，对字节AI板块营收的贡献尚不明显。

更大的问题是，字节收入泉眼多，随之而来的成本也很高——从B端到C端、从模型到应用，每一块都需要耗费资金做研发和运营。因此，字节不仅要考虑AI收入规模，更要考虑其盈利能力和扭亏方式。

而在开源路线下，DeepSeek收入结构简单，几乎全部来自API token调用；企业私有化部署不收授权费，只有少量技术支持服务费；C端App则完全免费，无会员、无广告。

公开信息称，DeepSeek年化收入约4亿至5亿美元，相当于字节AI的1/10。

但DeepSeek的成本也低得多，更容易盈亏平衡。按照梁文锋的说法，DeepSeek的API定价可以10个月收回成本，“我觉得这是一个合理的利润”。再考虑到近期DeepSeek开始涨价，这一周期有望继续缩短。

技术、产品和商业化路径的差异，是两家公司对于“AI该怎么做”的不同答案。

字节面临的问题是：大公司的AI怎么和现有业务协同？它找到的答案是“闭源”。DeepSeek则以“开源”回答了，小团队怎么在大公司碾压下活下来并领先？两者道路不同，但也各得其所；只不过，两位CEO近期表态略显“锐利”，放大和凸显这种不同。

02

字节与DeepSeek的路径分野，与OpenAI和Anthropic颇为相似。

OpenAI采取了和字节相同的闭源路线，技术上相信scaling law和“大力出奇迹”，不断推高参数量。从GPT-3到GPT-5，OpenAI旗舰模型的参数量从1750亿升至万亿级。

8月9日，有消息称，OpenAI代号“Doug”的新一代模型正在路上，大概率仍将通过扩大参数规模来提升性能——这与字节传说中的3.5万亿参数模型不谋而合。

超大参数基模之外，两家公司的垂直模型矩阵都非常庞大，覆盖图像、视频、语音、代码等不同赛道。他们的策略都是以语言模型为基底，token用量极大的图像和视频模型为变现主力，再加上语音和代码作为战略方向。

除了模型布局，两家公司同样执着于做“超级App”。

截至目前，ChatGPT月活约8亿，豆包月活3.82亿，是各自市场的C端AI第一入口。两家都把C端App当作品牌桥头堡和业务聚合平台，不只是变现工具——ChatGPT吸纳Codex，豆包整合飞书，都是这一理念的体现。

OpenAI的最大对手Anthropic，虽然走闭源路线，但理念和气质接近DeepSeek。

技术上，Anthropic更相信算法效率而非模型规模，通过工程能力提升性能。Claude模型在长上下文、指令遵循、代码生成上的优势，主要来自训练方法和数据质量，没有过度依赖堆参数。

产品上，Anthropic同样不做超级App，Claude.ai只有一个简洁的对话界面，极度克制的UI和交互颇有DeepSeek的味道。同时，它单点押注 AI编程，多模态方面只做视觉理解，不生成图像视频、不处理音频、不做语音对话。

商业化方面，Anthropic约80%收入来自企业API和B端调用，收入结构与只做B端收费的DeepSeek非常接近。

不过，选择闭源还是开源路线，并没有绝对的对错：OpenAI和Anthropic的估值都起飞了，分别高达8520亿和9650亿美元。这一逻辑同样适用于字节和DeepSeek。

更何况，AI公司走不同的路，也会相互学习借鉴。

例如，Anthropic在2024年11月开源 MCP。次年三月，奥特曼宣布OpenAI全线产品支持MCP；到了年底，两家公司共同把MCP捐给Linux基金会。

另一方面，Anthropic也在学习OpenAI。它最初是纯API公司，后来做了Claude.ai聊天界面，Pro会员定价每月20美元，和ChatGPT Plus完全同价。

字节和 DeepSeek 之间也有类似的“抄作业”。

2025年春节，DeepSeek R1震撼AI行业，字节随后推出Seed-Thinking 推理模型。同年8月，字节又开源了体量较小的Seed-OSS系列模型，与DeepSeek站在了同一条战线上。

反过来，DeepSeek也在补短板：V4增加了视觉理解，App从纯对话增加了文件上传、识图、联网搜索功能。

OpenAI与Anthropic的竞合关系已经持续多年；相比之下，字节和DeepSeek的分野刚刚崭露头角，也没有开展实质合作。效仿海外同行，既竞争又协作，或许是两家公司长期关系的最佳状态。

03

张一鸣和梁文锋选择了不同的AI路线图，并为之辩护。但两人的行事哲学更像同一枚硬币的两面，最终将驱动他们在同一个终点相遇——AGI。

他们都相信底层技术的突破，才是AI大模型性能跃升的关键；也都信奉scaling law远未触达上限。张一鸣希望“从更底层的维度去构建自己在AGI上的壁垒”，梁文锋的六阶段路线图，本质上也是模型底层能力的递归提升。

两人共同的方法论则是长期主义。

2016年，张一鸣在一次采访中强调“延迟满足”，觉得大公司“短视”，应该把利润用于更深层次、更大规模的投入，以取得更大成就。随后十年间，“延迟满足”被融入字节基因；在不少业务上，字节更看重长期回报而非短期利益。

梁文锋则面对投资人29次谈及“克制”。反映到公司经营上，DeepSeek不以收入或利润最高为出发点，也不会砸钱去争夺用户，业务非常聚焦。在他看来，这种“克制”从长远上来讲， 能够增加做成 AGI 的概率。

无论“延迟满足”还是“克制”，本质上都是两人长期主义哲学的映射。

同时，两人都格外看重对AI板块的绝对控制权。

张一鸣把50%工作精力放在了Seed，同时即便豆包亏损严重，也没有被拆出去独立发展；梁文锋虽然开放了融资，却设计了非常强硬的持股结构，投资人并不能对DeepSeek的业务和战略指手画脚。

两人秉持低调作风，却也会在必要时主动走上前台。梁文锋为了融资，与投资人聊了近四个小时，坦率回应一切；而张一鸣给Seed团队开全员会、点赞打气，发生在梁文锋讲话引起轰动、外界对“梁圣”一片赞誉之时。

他们的目标都是AGI。张一鸣要求字节“以追求智能上限为目标”，梁文锋直言DeepSeek 真正的长期目标是AGI，做对人类有用的事情。

但AGI究竟该怎样实现，两人的答案并不相同。

字节倾向于以系统的力量取胜——更大的参数规模、更全面的产品矩阵、更多的用户、更完整的生态。

DeepSeek则希望以算法的力量抵达终点——更高效的架构、更聚焦的路线、更深的技术栈、更开放的生态。

一个希望看看AI能铺多广，一个则要看看AI能钻多深。

不过，外界无需因为两家公司的路径分裂而担忧。任何一个行业，前两名持有不同信念，走不同的路，都是一件难得的好事。

英特尔与AMD竞赛多年，造就了PC硬件的繁花似锦；波音与空客全球博弈，让民用航空有了可靠的根基。他们常年在理念上吵得不可开交，行动上互相模仿，最后却成就了彼此和整个行业。

如今，字节和DeepSeek也处于类似的起点上。

这场竞争终局将是共存。就像iOS和安卓谁也没压倒谁，却托举了移动互联网时代；AI也需要闭源的字节和开源的DeepSeek，沿着不同的路线向AGI发起冲击。他们或许并不完全认同对方，但这种不认同激发的斗志和想象力，将会持续推动双方和整个行业向前。