豆包的致命软肋已暴露：成于流量，困于人才

VC圈集体盯着豆包挖人，成了2026年AI行业最真实的一面镜子。

当红杉、IDG这类头部机构开出20万基础月薪，点名要从豆包的产品线和实验室挖AI人才时，这家背靠字节跳动、凭流量快速崛起的大模型玩家，正暴露出身藏已久的软肋：

成于流量红利，却困于人才的留存与结构，而这恰恰是大模型赛道长期竞争的核心命脉。

豆包的崛起，是字节流量逻辑在AI领域的一次完美复刻。依托抖音、TikTok的全球流量底盘，豆包快速完成C端用户积累，在春节春晚AI互动、日常场景的高频交互中站稳脚跟，成为国内大模型赛道的流量级玩家。

但当VC们拿着高薪向豆包的AI产品经理、技术研发伸出橄榄枝时，外界才看清，这场流量盛宴的背后，是豆包在人才层面的先天不足与后天困境。

首先，人才成为被争抢的“硬通货”，豆包难逃行业挖角潮，而这背后是其人才结构的天然短板。当下VC的用人标准早已重构，理工科+产业背景成了硬门槛，红杉、中科创星等机构更是直接将挖人目标锁定在豆包、DeepSeek、千问及“大模型六小虎”这类有实际产业经验的团队。

豆包的核心团队中，不乏深耕大模型产品、技术的核心人才，他们懂产品迭代、晓技术路线，还手握AI行业的校友、同事网络，这正是VC眼中的香饽饽——既能与创业者同频沟通，又能为机构带来优质项目来源。

但问题在于，豆包的人才体系深度绑定字节的流量生态，其人才优势更多集中在产品落地与流量运营，而非大模型底层技术的深耕。VC挖走的，恰恰是豆包为数不多的、兼具技术理解与产业落地能力的复合型人才。

当这类人才被高薪吸引离场，豆包很容易陷入“流量端强，技术端弱”的失衡，而大模型赛道的竞争，终究是底层技术与核心人才的比拼。

其次，字节的大厂属性，成了豆包留住顶尖AI人才的桎梏。VC为挖来的AI人才开出junior级别5-8万月薪、优秀者百万年薪的条件，甚至有机构为AI投资人开出20万基础月薪，这还不算奖金和Carry。相较于AI创业公司动辄数百万的年薪，VC的薪资未必有绝对优势，但对于豆包的人才而言，吸引力不在于短期薪资，而在于职业发展的天花板。

字节作为大厂，专业分工极度细分，AI人才往往被限定在单一模块，要么做模型推理，要么做产品适配，很难接触到大模型研发的全流程，更难拥有独立操盘项目的机会。而VC能为这些人才提供更广阔的视野，从看技术路线到判断商业价值，从对接创业者到参与投资决策，这种成长是大厂体系内难以实现的。

更重要的是，当下AI投资尚处于“非共识”阶段，VC更愿意培养投资思维未被“固化”的年轻人，这对于渴望突破的豆包青年人才而言，诱惑力不言而喻。

反观豆包的人才激励，仍未脱离大厂的传统模式，薪资、期权虽有竞争力，但缺乏对AI顶尖人才的**个性化激励与长期绑定**。当身边的同事被VC挖走，获得更高的职业自由度与成长空间，豆包的人才流失很容易形成连锁反应，而这对于需要长期技术沉淀的大模型赛道而言，无疑是致命的。

再者，豆包的流量基因，让其在人才培养上陷入“重应用、轻技术”的误区。字节做产品的逻辑，向来是快速试错、快速落地，这一逻辑让豆包在C端应用上快速起量，但也让其在人才培养上更注重“能快速落地产品、能适配流量场景”，而非“能深耕底层技术、能突破模型瓶颈”。

VC挖人时看重的，是人才对大模型技术的底层判断力，而这正是豆包人才培养中最薄弱的环节。豆包的很多AI产品经理，擅长的是根据流量需求优化产品功能，却未必能看懂模型架构的优劣、技术路线的选择；其技术研发人员，更多是在现有模型基础上做适配与调优，而非从0到1的模型创新。当这些人才被挖到VC，尚且需要补齐商业认知，而豆包自身，却面临着**底层技术研发人才储备不足**的问题。

这一点与DeepSeek形成了鲜明对比，DeepSeek虽刻意低调，但其人才团队深耕数学、代码等底层技术，技术纵深能力突出；而豆包靠着流量快速崛起，却在底层技术人才的储备与培养上慢了一步。当大模型赛道的竞争从流量比拼转向技术比拼，豆包的这一人才软肋，会被无限放大。

最后，行业人才的整体稀缺，让豆包的人才困境雪上加霜。当下整个AI行业都面临着“完美候选人”稀缺的问题，年轻、懂技术、有产业经验、能快速补齐商业认知的人才，成了全行业争抢的香饽饽。而过去几年市场低迷，机构鲜有新人储备，豆包虽背靠字节，有充足的资金吸引人才，但也难逃“优质人才难招、核心人才难留”的行业通病。

更关键的是，字节的人才体系偏向“内部培养”，对外界顶尖AI人才的吸引力有限。相较于智源研究院这类产学研结合的机构，豆包缺乏学术资源的支撑；相较于DeepSeek这类创业公司，豆包缺乏灵活的激励机制。当VC、AI创业公司、其他大厂都在争抢AI人才时，豆包的人才护城河，其实远比想象中脆弱。

豆包的软肋，从来不是流量，而是支撑流量的核心人才与底层技术。靠着字节的流量红利，豆包可以在短期内快速崛起，但想要在大模型赛道长期立足，终究要靠人才的沉淀与技术的突破。当VC们拿着高薪从豆包挖人时，其实是给豆包提了个醒：流量可以带来一时的热闹，却带不来长久的竞争力。

对于豆包而言，想要破局，唯有跳出字节的流量舒适区，在人才培养上更注重底层技术的深耕，在人才激励上更具灵活性与个性化，真正留住那些能支撑大模型长期发展的核心人才。否则，即便坐拥海量流量，也终将沦为AI赛道的“流量玩家”，而非真正的技术引领者。

而这，不仅是豆包的挑战，也是所有靠流量起量的AI玩家，都必须面对的现实。