北京
2025年初，吴永辉接手字节跳动大模型研究部门Seed，彼时的Seed处境尴尬：投入上百亿、上千人团队研发两年的基础模型，虽跻身国内第一梯队，却被百余人小团队的模型反超。
他背负着“模型能力做国内第一、对标国际”的期待，接管一年来，从组织架构到研发方向全面调整，交出万亿参数的豆包2.0核心成果，但也始终被技术债、长短期目标平衡的难题困扰。
吴永辉的首要动作是重构组织、提效研发。他先与百余名核心研究员一对一沟通，随后组建三大虚拟团队：Edge攻坚长期AGI课题，Focus突破基础模型短板，Base负责当前一代模型的迭代，实现三代模型研发并行。
同时推动内部数据、代码库透明共享，打破此前团队间的沟通壁垒，解决了“看跨团队文档需多层审批”的问题。
团队架构也迎来调整，周畅的管理范围扩大，统管多模态交互、文生图、文生视频等业务；李航的AI Lab整体并入Seed。
Seed规模维持在1500人左右，放缓外部扩张，不再招聘中高层技术管理者，转而提拔应届生、年轻研究员。不过信息透明也引发问题，2025年下半年接连发生两起实习生泄密事件，团队只得调整内部文档授权规则。
一年间，Seed的核心产出是即将发布的豆包2.0。这款多模态模型参数达10000亿，是Seed成立以来训练的最大模型，对标Google Gemini。
为推进研发，吴永辉提升团队沟通频率，核心团队每两周同步进展，他也常和研究员食堂交流、引导式提问推进思考。但模型训练过程并不顺利，因过去两年重追赶、轻基础建设，基础设施层面问题凸显，参数扩大后系统极不稳定。
最终团队花3个月，从模型架构、训练数据入手解决问题，才确保豆包2.0能节前上线，用Seed研究员的话来说，这是典型的“边开车边修轮子”。
这一痛点也成为字节与同行的核心差距，如今头部AI大厂均将基础设施（Infra）列为研发重点。
OpenAI早在2025年就重构了使用三年的Infra体系，解决积累的技术债，其相关负责人直言，模型公司的竞争本质是拼Infra修bug的速度；阿里Qwen团队2025年中组建专属Infra团队，补齐此前依赖阿里云PAI的短板；腾讯2025年底更是由姚顺雨直接牵头，成立AI Infra部及数据计算平台部。
反观字节Seed，其Infra团队虽有数百人、支撑数十款模型研发，高层也认定其水平国内第一，但重整这套体系需要投入大量人力物力，还需承担信任成本，最终只能选择“边用边修”，这也让豆包2.0的研发进度受影响。
在提升模型能力的同时，吴永辉也试图打造研究导向的团队氛围。字节为Seed提供了宽松的考核环境，大部分团队取消OKR，还发放独立于公司期权的“豆包虚拟股”，并鼓励研究员发表论文、分享成果。吴永辉接管后的三个月，Seed发布的论文数量就超过2024年全年，实习生甚至能直接和高层交流研发想法。
但Seed并非独立的研究机构，需要为字节业务提供AI“弹药”，应对腾讯、阿里等大厂的竞争，这让长期研究与短期产出的平衡成为难解的题。
2025年下半年开始，Seed的资源明显向短期有成果的团队倾斜，一些单点的长期研究被忽视；管理层也对发论文提出“高质量、与核心技术迭代无关”的新要求，每月论文发布量应声减少。更有团队为了赶项目进度，放弃自研算法的初衷，转而在开源项目基础上改进，即便牺牲部分性能也在所难免。
接管一年，Seed的变化肉眼可见：基础模型完成4次迭代，豆包2.0成为标志性成果，文生图、文生视频模型也跻身全球前列，组织沟通效率也显著提升。
但过去积累的技术债并未完全填平，Infra的短板仍在；而吴永辉想要的“一流研究团队”，与字节应对市场竞争的短期需求之间的矛盾，也从未真正化解。
这道平衡题，不仅是吴永辉和字节Seed的挑战，也是所有身处市场竞争中的AI大厂，在研发之路上的共同难题。
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