字节养的“虾”与1500亿账本背后

文 | 方棱镜

这大概是字节跳动有史以来最分裂的几天了。

4月20日，“字节跳动2025年净利润同比下滑超70%”的话题冲上热搜。评论区炸了——字节怎么突然不行了？

抖音集团副总裁李亮很快回应：净利润下滑是国际会计准则的数字，包含优先股和期权成本变动，不反映运营实质。剔除这些会计因素后，字节总体营收和利润仍然是增长的。

那利润到底去哪了？据多家媒体报道，2025年三、四季度，字节大幅增加了AI算力采购、模型研发和数据中心基础设施的资本支出，全年资本开支超过1500亿元人民币，其中约900亿砸向AI算力采购。而2026年，这个数字预计还将进一步攀升至1600亿元。

一边是All in AI的巨额投入，一边是短期利润被拖累的现实。可以看出，字节在用真金白银押注一个确定性：AI是下一代基础设施。

作为一个每天都在跟文字、跟内容打交道的人，看着这些新闻，忽然有种很微妙的感受。连字节这样的巨头都在为AI“消耗”当下，我们这些普通职场人，凭什么还站在原地等？

字节烧掉的钱，换来了什么？

还是先聊聊字节。2026年刚开年，字节的AI动态就密集得像在赶工期。

2月14日，豆包大模型2.0正式发布。这是自2024年5月豆包首次亮相以来的第一次跨代升级。新版本强化了高效推理、多模态理解与复杂指令执行能力。旗舰版豆包2.0 Pro在IMO、CMO数学奥赛和ICPC编程竞赛中直接拿下了金牌成绩，数学和推理能力达到世界顶尖水平。在被称为“人类的最后考试”的HLE-text基准测试中，豆包2.0 Pro以54.2分超越了Gemini 3 Pro和GPT 5.2。

几乎同一时间，字节的视频模型Seedance 2.0和图像模型Seedream 5.0 Lite也相继发布。三款核心模型密集上线，构成了字节在春节前夕的全线AI布局。

这些模型不只是拿来“聊天”和“生图生视频”的。字节CEO梁汝波在2026年开年全员会上把新一年的关键词定为“勇攀高峰”，短期内的“高峰”就是豆包和豆包海外版Dola。他还表示在做好To C助手的同时，To B的MaaS（模型即服务）业务也有很大机会。

MaaS业务确实在爆发。IDC数据显示，2025年上半年，火山引擎在中国公有云大模型调用量市场份额高达49.2%。豆包大模型日均Token处理量已经超过120万亿，较两年前增长约1000倍。越来越多的企业和开发者，正在把自己的业务流程“搬”到AI计算上。

到了4月初，字节的即梦AI上线了一款叫Octo小章鱼的协作型AI叙事创作工具。从故事大纲梳理、剧本分镜生成到成片输出，小章鱼试图把创作者从繁琐的执行中解放出来，只保留审美和判断。虽然内测期表现有些欠缺，但这怎么不算是影像创作者的专属Agent呢？

另一个更早出现且更通用的Agent来自开源社区。2025年11月发布的AI智能体框架OpenClaw（被国内用户亲切地称为“小龙虾”），到2026年3月GitHub星标数突破28万，成为GitHub历史上获星最多的软件项目。它让AI从“只说不做”变成了“能动手”——一句话指令，AI就能操控电脑、整理文件、运营社媒。火山引擎、阿里云、腾讯云、百度智能云全部在抢着接入部署。

这些动态指向同一个底层规律，就是计算成本会越来越低，人力成本不会。因为芯片越做越快，电费越来越便宜，算力每18个月翻倍……而人，始终要吃饭。我们看到的无论是豆包2.0把智力问题变成可计算、MaaS让企业业务流程上云，还是OpenClaw让AI动手干活，本质上都是把更多人类工作，转化成计算可以处理的问题。

这也是我特别想和大家说的——只要某个问题能被“计算化”，也就是变成计算能解决的事，那不管现在多贵、多低效，未来一定会变得极其便宜。AI就是那座桥，把以前算不了的问题，变成能算的问题。字节掏出1500亿，现在看很贵，但它赌的就是“赚回未来”的趋势。

AI正在重新定义什么能力更值钱

这个趋势不是遥远的概念，它已经在现实中撕开了口子，渗入生活和工作的方方面面。

3月“AI大厂月薪3万疯抢文科生”冲上了热搜。360创始人周鸿祎大视频称：“AI公司开始大量招文科生，占比从5%涨到30%”。英伟达CEO黄仁勋同样强调过语言能力的重要性。打开招聘软件，AI叙事设计师、AI伦理研究员等岗位要求里写的是中文、编剧、社会学、新闻学等文科专业。

似乎当“执行”可以被计算化，判断力、表达力、共情力这些“文科生技能”反而成了稀缺品。谁能更懂人、更能把模糊的需求翻译成清晰的指令，谁就能在这场变革中拿到更高的议价权。

4月中旬，一个叫“同事.skill”的概念引起热议。简单说，就是把一个同事的飞书消息、钉钉文档、邮件、截图等资料打包，就能把他的经验封装成一个AI“技能包”。有媒体报道了一个真实的职场场景：自从公司的skill库搭建起来后，每天都有几个skill入库。越来越多人的经验正在被拆解、标准化，随时可能被skill取代。

这是不是有点让人后脊发凉？我们引以为傲的“经验”和“手艺”，正变成可以被AI一键调用的模块。公司算账的逻辑也跟着变，既然效率翻了几倍，还要那么多人干什么？

到了4月20日，“爱奇艺疯了”又登顶微博热搜。爱奇艺宣布推出AI艺人库计划，声称已有100多名艺人入驻，可以利用他们的数字分身制作AI剧集。消息一出，张若昀、于和伟等多位艺人紧急发声，明确表示“未签署任何AI相关授权”。

这场争议的核心矛盾其实很典型。当AI可以用你的数字分身去工作、去创作、去创造价值，那“你”的边界在哪里？谁拥有你“数字劳动力”的支配权？

这三件事，其实拼出了“计算化”的三个层次：能力价值的重估、经验模块的封装、劳动力边界的重塑。那些已经跑在前面的人，也不是说技术就有多厉害，而是率先读懂了这套规则，并开始主动参与其中。

观望的人，窗口期还有多长？

你可能会想：我等工具更成熟、更开箱即用再上手不行吗？

一个残酷的事实，是技术迭代从不等待观望者。脉脉平台发布的春招报道显示，近半数岗位明确要求具备AI相关能力，AI岗位数量同比增长约12倍，而人才供需比仅为0.97，市场供不应求。那些主动拥抱AI的人，正在抢占薪酬和岗位的头部。

有人乐观地说“怎么也得5到10年才需要面对被替代”。但字节的1500亿账本摆在那儿呢！巨头在用真金白银缩短这个时间窗口。就像周鸿祎说的，一个大学毕业生经过半年培训，一个人一天就能产出好几集短剧。等“未来”来了，你的价值在哪了？

最扎心的还不是替代，而是“时滞”。替代来得快，一套系统上线半年就能砍掉一批岗位，但新岗位的创造是渐进的、分散的。中间的这段空窗期，才是真正让人焦虑的地方。

那怎么办？我的体会是三步：第一，别把AI当对手，当工具；第二，别光焦虑，先拿一个最小的任务试试；第三，认清一个转变——人的价值正在从“执行”转移到“判断”。 未来比的不是你多会写代码、多会作图，而是你能否提出好问题、做出正确的判断、构建有价值的连接。

万物皆可计算化，这是加入AI的第一步

说到底，很多人用AI的思路是“等”——等一个开箱即用的工具，等它足够成熟，然后拿来解决问题。解决不了就继续等下一版。这是消费者的心态。

但真正跑在前面的人，用的是另一种思路：主动把自己的工作“计算化”。 不是等着AI来替代你，而是你自己去拆解工作流程，看看哪些环节可以转化成计算问题，然后想办法让AI去跑。哪怕没有现成工具，你也可以用AI编程、智能体配置，拼一个适合自己的自动化流程。

这个门槛已经低到不需要你懂代码了。你要花时间去想：我的工作里，哪些是可以被计算的？

字节愿意用1500亿去赌这个未来。因为计算成本终局是无限下降，AI必然会拓宽“可计算问题”的边界。那么，我们作为个体的新价值，就不在于跟AI抢饭碗，而在于成为那个定义“什么问题值得被计算化”的人。

回到那个让我们焦灼的问题：技术进化这么快，人该怎么办？

答案不是恐慌，也不是盲目乐观地等上5到10年。而是换一种姿态，思考如何把模糊的需求、碎片的工作、隐性的经验，翻译成计算可以处理的指令？你能在AI能力和你自己的专业判断之间，搭起多少座桥？

假如AI是台电脑，那你的“计算化”能力就是这台电脑的芯片。