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顾全全正式告别字节seed,下一站或为AI制药

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6月2日,字节跳动Seed旗下聚焦科学智能(AI4S)团队的核心成员顾全全发文宣布离职,结束了其在字节跳动为期三年的科研生涯。

在告别信中,顾全全确认当日为其在字节的最后一天,并强调未来将在规模化方向继续探索。市场消息指出,顾全全下一站或将投身AI制药与蛋白质设计领域的创业,目前已获得头部美元基金的跟进。

顾全全的离职及潜在的创业动向,折射出大厂在探索前沿科技时的组织边界,也印证了当前AI行业人才流动的逻辑变迁。

在过往的三年中,顾全全在字节跳动Seed团队扮演了关键的技术操盘手角色。

其履历显示,这是一位兼具深厚学术背景与工程落地能力的复合型人才。其于2007年、2010年分获清华大学自动化专业学士与控制科学与工程硕士学位,2014年取得伊利诺伊大学香槟分校计算机科学博士学位。此前,他曾任UCLA计算机终身副教授。

2023年加入字节Seed后,顾全全主要牵头AI药物研发工作。其带队构建的核心成果包括蛋白质结构预测模型SeedFold、蛋白质结合剂设计模型SeedProteo,以及蛋白质语言模型DPLM系列。

到了2025年初,其业务半径延展至通用大模型的底层基建,在Seed内部组建专项团队,攻坚超大参数模型的可规模化训练难题。

顾全全的业务轨迹,清晰地展现了AI4S在科技大厂内部的发展路径:以算力和算法为杠杆,在垂直领域迅速完成基础架构的搭建。

近期,字节Seed旗下AI4S团队经历了实质性的组织架构调整。此前市场曾传闻该团队或将分拆,但接近字节的人士证实,团队并未分拆,而是将管理权划转至字节跳动技术副总裁杨震原统筹。

这表明字节依然在战略层面保留了对AI前沿科研的长线投入,但在业务推进与组织建制上进行了收敛。

这种调整与核心人员的外溢,本质上是AI制药从“概念验证”向“管线推进”演进的必然结果。

在互联网大厂的实验室里,研发SeedFold等开源模型是其优势所在;但如果要真正涉足AI制药的商业化,就必须解决靶点发现、湿实验室实验体系搭建、临床管线推进等极为厚重的现实问题。

这不仅超出了纯算法团队的业务范畴,其漫长的研发周期与高风险性,也偏离了互联网大厂长期以来追求高频、快迭代和标准化ROI的商业模型。

因此,当技术突破到临界点,核心骨干选择剥离大厂体系,携技术沉淀与资本加持,投身更具灵活性的垂直创业赛道,便成为一种高度理性的商业选择。

以顾全全离职为切面,当前AI行业的人才流动正在经历一次显著的范式变迁,即人才正从向算力巨头集中转向向垂直产业分流。

在大模型爆发初期,行业核心诉求是“算力与数据的集中”,顶尖AI人才高度向大厂聚拢。而随着底层技术逐渐收敛,竞争焦点开始向具身智能、科学智能等需要强产业Know-how的垂直赛道转移,人才开始寻找能将技术落地的真实场景。

另一方面是从算法中台到产业创业的转移。早期的AI科学家在大厂往往身处技术中台,但AI4S领域的非共识性极强,这种产业复杂性使得科学家很难在现有的互联网KPI体系内获得充足的长周期容错率。

因此,技术骨干开始走出大厂,以创业者的身份直接面对实体产业的真实痛点。

这背后也有资本端的助推。 在一级市场,资本更加看重AI技术在实体产业中的商业转化率。相较于通用大模型的无底洞式投入,风险投资正在将筹码转移至像AI制药这种具备高行业壁垒、且有明确商业化节点的细分领域。

通用大模型的基础设施建设告一段落后,AI改变物理世界的产业突围战才刚刚打响。大厂在收敛中寻找组织边界,而走入创业场的技术骨干们,则要在真实的产业泥沼中,完成技术的最终闭环。

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