前文講過，目前在中國，要進入AI研發(fā)的第一梯隊，至少要具備四個要素：

1.有基礎(chǔ)大模型的底層研發(fā)能力；

2.有不斷能夠追趕潮流的持續(xù)應(yīng)變能力；

3.要有億級日活的C端應(yīng)用支撐；

4.要有客觀利他的宏大生態(tài)；

但是，這僅僅是進入第一梯隊的門檻。

進入第一梯隊不等于成為業(yè)內(nèi)第一，好像人人可以修佛，但未必人人能夠成佛。

按傳統(tǒng)觀念，一個成熟賽道應(yīng)該是7:2:1格局，也就是老大占據(jù)70%份額能夠吃香喝辣，老二、三只有20%乃至10%的份額可以維系生存，其它統(tǒng)統(tǒng)是ohters。

不過，AI這條賽道太長，進入大模型的賽程又還太短，它距離成熟期到來至少還有一二十年，721格局至少10年之內(nèi)不會出現(xiàn)。

所以就會有讀者問，那誰的勝算更大？

今天就說誰一定勝出，那是瞎猜。但好在我們雖然不能預(yù)測，但可以分析。我們要分析的，是“四大要素”的共性外，誰更有個性？這個個性，又是否足以成為巨大的變量？

要說有個性的，我認為字節(jié)必須得算在內(nèi)，而且其個性值還相當靠前。

為什么這么判斷？“字節(jié)的AI個性”，這值得寫篇大綜述，但我這里只先講一點點——花錢的個性。

這頭部的哥幾個，宣布在AI上要投入的資金，沒有低于1000億的。但字節(jié)還是顯得很有個性——我花錢，但不考核。

字節(jié)跳動豆包大模型部門（Seed）不久前開了一個全員會，會上有一個非常重要的設(shè)計，就是把負責模型開發(fā)應(yīng)用的團隊與負責AI基礎(chǔ)研究探索的團隊，徹底的分開。

從此后，兩個老大分領(lǐng)兩支團隊。為了突出他們之間的平等，字節(jié)自己的官宣里用了兩位老大“首次同臺主持會議”這樣的字眼。

中國人是很講名正言順的，所以“同臺主持”的意思就很明白，就是地位相等，互不統(tǒng)屬，有必要的時候配合一下。

最關(guān)鍵的是，對于負責AI基礎(chǔ)研究的團隊，除了強調(diào)“鼓勵團隊成員探索長周期、不確定且大膽的AI研究課題”之外，還加了一個條件，那就是對這個團隊“為保障長期穩(wěn)定的研究環(huán)境，取消季度OKR和半年考核”。

這在中國的AI領(lǐng)域，是開天辟地頭一回。

首先，什么叫“長周期、不確定且大膽的”的研究課題呢，翻譯過來，就是需要長期投入、但不確定結(jié)果，還需要投入力度不小的花錢。

更重要的是，也有很多強大的機構(gòu)強調(diào)自己的某某院、某某研發(fā)中心是“圍繞底層基礎(chǔ)研發(fā)”，但從來沒人明說一句“取消考核”。（當然從長期來講，還是要考核，只是怎么考，應(yīng)該另有原則）

在我看來，這是中國AI要興旺發(fā)達的重要象征。

一說到不考核的研究機構(gòu)，你可能馬上想到人所共知的貝爾實驗室，這個實驗室除了是晶體管、激光器、太陽能電池、發(fā)光二極管、數(shù)字交換機、通信衛(wèi)星、蜂窩移動通信設(shè)備……等幾乎所有和我們今天相關(guān)的數(shù)字技術(shù)的發(fā)源地之一。

不過，比這些發(fā)明更有名的就是貝爾實驗室的招牌，所謂——“去功利化管理”。

但很多人可能都不知道，貝爾實驗室也是抄作業(yè)抄出來的。因為早在貝爾實驗室成立的1925年之前的11年，在老錢流淌的歐洲，就有人搞出了一個類似的機構(gòu)——NatLab，這是飛利浦在1914年成立的內(nèi)部研發(fā)實驗室，專注于基礎(chǔ)研究和技術(shù)創(chuàng)新，是一個更早就強調(diào)“自由進行自主研究，沒有預(yù)定的任務(wù)目標”的實驗室，同樣被稱為“創(chuàng)新的天堂”，它最出名的成就之一，就是造就了如今的光刻機巨頭ASML的技術(shù)體系。

但是，大家千萬不要認為我是在說，只要有企業(yè)有充裕的資金，搞一個可以讓研發(fā)人員自主決定研發(fā)項目、進度、方向、經(jīng)費，同時又不用考核的機構(gòu)，這企業(yè)就自然且自動的能孵化出跨時代的技術(shù)，就自然能封神。

如果是這樣，就好比在說，武俠小說里的少林寺，以后也不要搞什么方丈、達摩院首座、羅漢堂首座等等，大家也不用晨起晚課、也不用師徒督導(dǎo)，只要有飯吃、有武練，再把藏經(jīng)閣里的七十二絕技一開源，自然而然就能是武林盟主、天下第一門派。

請再讀讀我前面說的——我說的是，字節(jié)搞出這么一出，是“中國AI要興旺發(fā)達的重要象征”，而不是“中國AI必然成功的必然保證”。

如果不計投入、不求考核就是成功的保證，那AI企業(yè)還競爭個啥？大家直接比銀行余額就好了。

所以接下來還是要細說其中的門道。

前面說了，錢不是萬能的，但對于此類機構(gòu)來說，沒有錢是萬萬不能的。最重要的是，這錢不能斷，而且是三五十年不能斷，字節(jié)聽好了。

例如，貝爾實驗室之所以有花不完的錢，原因其實比較搞笑——因為當時貝爾實驗室的母體AT&T（美國電報電話公司）為了不違反美國的當時的反壟斷政策（利潤不得超過成本的12%），所以不得不人為的去“合理增加成本”，從而使得實驗室拿到的第一筆經(jīng)費就高達1200萬美元，而此后幾十年里，只要AT&T的用戶支付一筆賬單，就有一部分錢打給了貝爾實驗室……

其實，中國企業(yè)家之前也不是沒有人干過這個事，比如陳天橋辦的盛大研究院，就提出很類似的想法。還認認真真干了一段時間。但是，因為游戲業(yè)務(wù)的現(xiàn)金流遠不如電信業(yè)務(wù)來的穩(wěn)定，不到兩年這個機構(gòu)就撐不下去了。

所以，我們還是選擇相信字節(jié)的鈔能力吧，也請字節(jié)做好一投就是三五十年的準備。

接下來就必須講的是，這種制度設(shè)立的合理性和必要性。

讓高層次人才有高度的自主性和自由度，不是這種制度的結(jié)果，而是制度設(shè)計的目的。

如果我們看看那兩個知名機構(gòu)的設(shè)立時期，你就會發(fā)現(xiàn)一個共同現(xiàn)象，那就是它們都正處于一個新技術(shù)井噴、但發(fā)展方向并未固化的階段。

例如，貝爾實驗室崛起之時，正值物理、數(shù)學(xué)、工程學(xué)的交叉爆發(fā)期，該實驗室通過"數(shù)學(xué)家+實驗科學(xué)家+工程師"組合（如香農(nóng)與晶體管團隊協(xié)作），搶占了學(xué)科融合制高點。

舉一個例子，當時晶體管技術(shù)就有很多機構(gòu)、很多方案在競爭，但最后是貝爾實驗室的肖克利團隊的技術(shù)路線占了上風(fēng)。（肖克利這個人很有意思，出名的小心眼，以后有空單說）

這和今天中國企業(yè)在AI競爭中的環(huán)境何其相似——大家都知道方向大體在哪里，但競爭路線又沒有固化，然而一旦誰的技術(shù)路線成為主流，就獲益極大。

所以，如今的局面，只有“自由”才能應(yīng)對非固化、多路徑、強競爭的賽道現(xiàn)狀；也只有自由，才能最大程度發(fā)揮科學(xué)家的創(chuàng)造力。

在這種人精扎堆的頂級機構(gòu)里，“自由”是一種精心的制度設(shè)計，而恰不是制度的漏洞“給了”科研人員“自由”。

其次，我要強調(diào)的是，這里的“基礎(chǔ)研究”必須是真·基礎(chǔ)研究。

之所以這么說，是中國在AI的應(yīng)用研發(fā)上的成績舉世矚目，但在基礎(chǔ)研究、基礎(chǔ)理論上的貢獻則相對很少——這也沒啥難為情的，因為這些此前的基礎(chǔ)研發(fā)進行的時候，中國的數(shù)字產(chǎn)業(yè)尚在艱難的成長期，是很難有充足的資源給到基礎(chǔ)研究的。

但是，我得說，字節(jié)體系里拿出這個架構(gòu)的設(shè)計者，不管他是誰，都值得刮目相看。其高明在于，此人已經(jīng)看出來——現(xiàn)在的AI競爭，本質(zhì)上并不僅僅是字節(jié)、騰訊、百度、阿里這些企業(yè)之間的競爭。而是中國和美國，圍繞誰更能長期成為AI創(chuàng)新的策源地之間的國運之爭。

如果我們的AI只是內(nèi)部競爭，那最多是“肉爛在鍋里”，做做應(yīng)用方向的競爭就好了；但正是因為是國運之爭，所以我們必須重新筑牢基礎(chǔ)。

這是因為，從目前來看，這場大戰(zhàn)的規(guī)則、武器、方法、策略……主要還不是由我們來制定的，或者不是由我們發(fā)明創(chuàng)造出來的，這對我們來說是比較被動的。

而我們?nèi)粢L久制勝，就要能在足夠的制高點上左右這場跨太平洋的競爭大局，就必須在基礎(chǔ)上補課。帶著這個心態(tài)，我們就不能期待豆包在AI基礎(chǔ)研發(fā)上，過個三五個月就出成果。因為基礎(chǔ)研發(fā)的周期都是比較長的。

但是我的確覺得，分兵一支去搞基礎(chǔ)研究，是豆包的一步好棋。因為，這樣搞除了展現(xiàn)決心外，一旦在底層創(chuàng)新上結(jié)出碩果，就會是跨越式的、碾壓式的進步。

所以我還得說一句，要搞，就必須搞真·基礎(chǔ)研究。

何為“真”？很難說，但我可以舉個例子，就是要和現(xiàn)實應(yīng)用有相當?shù)木嚯x。

拿光刻機來說，世人皆知ASML。但很少有人知道，ASML的光刻機的底層技術(shù)和早期產(chǎn)品，其實是在飛利浦的Natlab里誕生的。

劃重點！——由于不用考慮現(xiàn)實落地，所以NatLab設(shè)計的光刻機，非常的超前。而且，人家也不是光說不練，把樣機都造出來了。

但是此后10年，這套方案和樣機就放在實驗室里。

為啥呢？有方方面面的原因，但其中很重要的原因就是，距離現(xiàn)實應(yīng)用太遠，實現(xiàn)太難。

先進成啥樣？NatLab把圖紙和文檔給了飛利浦的生產(chǎn)部門，部門把機器都造出來了，可就是無法工作。

科學(xué)家去一看，可不是嗎？造的人完全不明白其中的原理，應(yīng)了四個字“生安白造”。

最后逼得NatLab只好派出科學(xué)家組成的工作組，駐廠指導(dǎo)。而且這兩邊還經(jīng)常干仗，互相看不起，歷經(jīng)無數(shù)摩擦，才把機器造出來。

就是這樣造出來的機器，也不符合科學(xué)家心目中的預(yù)設(shè)。直到這幫科學(xué)家被從Natlab打包去了ASML，然后又迭代了兩次，才生產(chǎn)出科學(xué)家心目中“較為理想”的光刻機。

你可能看得直皺眉頭，說如果字節(jié)的基礎(chǔ)研發(fā)團隊要是和應(yīng)用開發(fā)團隊也配合的這么難，該怎么辦？

但我們先看一個結(jié)果，就是ASML的機器從此大殺四方，以領(lǐng)先數(shù)代的代差，徹底打敗了市場上所有的對手，結(jié)束了當時世界上有十家以上光刻機企業(yè)在狹窄賽道里競爭的局面，從此世上只知有ASML。

其中的道理，就在于一個“遠”。

傾聽用戶反饋，是產(chǎn)品部門的事，但不是科學(xué)家的事兒?？茖W(xué)家這個職業(yè)有點像修仙，就是要離世俗的、熱鬧的東西遠一些，才能去傾聽內(nèi)心深處的聲音，去感悟物理海洋或數(shù)學(xué)星空的啟發(fā)。

如果這些NatLab的科學(xué)家不是按照“心目中最理想”的光刻機為目標，而是過多的考慮當時的具體產(chǎn)業(yè)鏈配套條件、過于現(xiàn)實的評估真實一線生產(chǎn)的現(xiàn)狀，他們可能會很好的改良光刻機，但絕對沒法“重新發(fā)明光刻機”——從而給予最底層的改變，進而開發(fā)出了現(xiàn)實中從未有過，但一但有了就超過所有的產(chǎn)品。

這種機構(gòu)里面的管理尺度，自然很難把握；但如果不嘗試，我們就永遠不會有這樣的機構(gòu)、這樣的基礎(chǔ)研發(fā)團隊。

字節(jié)走出了這一步，雖然只是半年考核取消，但我希望它能夠從半年到一年，直到永不考核，仍然能管理好、出成果。

接下來，就得說到最后，也是最矛盾的一點。就是這些“很自由，不問結(jié)果”的實驗室，偏偏很出成果。

有人統(tǒng)計過，貝爾實驗室走出過近10位諾貝爾獎獲得者、7位圖靈獎獲得者以及其他各種獎項得主，有30000多項專利；NatLab也產(chǎn)生了無數(shù)成果，包括定義和商業(yè)化了我們每個人都會用到的燈泡、LED、CD、X光機等，以及制定了各種消費電子產(chǎn)品的標準，更不要說光刻機這種用來生產(chǎn)信息時代的核心元件——芯片的工業(yè)母機。

松散的管理制度，和極高的成果產(chǎn)出率，如何自洽？

微觀上，我想可能有兩點原因：

第一，是充分利用了天才的人性——據(jù)說貝爾實驗室只錄取0.3%的應(yīng)征者。所以最后進入者都是精英，“天才都是自負的”，優(yōu)秀的人才彼此間的自然競爭是有效的內(nèi)驅(qū)力。

同時，“管理者”也關(guān)切每個研發(fā)人員的貢獻，例如1947年的晶體管諾獎?wù)撐膬H署名3人，而背后200余人的工程團隊都得到了內(nèi)部榮譽體系的認可，這就是為什么貝爾實驗室始終是一個集體。

第二，是榜樣的力量無窮大，隨著幾乎以每天一個的速度誕生專利，一個個諾獎被收入囊中，一代代的科學(xué)家在這里做出改變世界的產(chǎn)品，這里成為科學(xué)人才爭相奔赴、希望建功立業(yè)、影響世界的圣殿，在這樣的機構(gòu)工作本身就成了頂級人才的追求——科學(xué)家并非不好名利，但人家好的是諾獎、圖靈獎那樣的名利。如果一個機構(gòu)敢說，你在我這里做研究，得諾獎的概率提升50%，還怕天下英雄不來如過江之鯽嗎？一個人才閉環(huán)，也就此形成。

而宏觀上，我認為這倆前輩還有更多的戰(zhàn)略級制度設(shè)計和運作規(guī)則，值得字節(jié)去研究學(xué)習(xí)——一個平均3年出一個諾獎的機構(gòu)，絕不是一個兩個因素決定的。而真正的突破性創(chuàng)新，需要的是有目標感但也寬容失敗的長周期投入、需要長期專注的高壓強攻關(guān)但又能讓學(xué)科交叉的多重范式可以被放進一個交叉和激蕩的“容器”里不斷的輸出靈感，當然，還有遠離短期商業(yè)壓力的科研自由和母體源源不斷的現(xiàn)金流。

這一切要做到，很難。但字節(jié)已經(jīng)是最具備相關(guān)條件的企業(yè)。

我們期待字節(jié)成功，我們更要容忍字節(jié)試錯……但我們不要把過去幾年、十幾年里我們對AI基礎(chǔ)研發(fā)的缺失的補償心理、補償壓力全部放在字節(jié)身上——它原本可以不給自己這么大壓力，但它給了，說明它有追求，由此我們也看到了一些它可能不同于其它巨頭的特質(zhì)和個性，它的潛力由此更足了，未來獲勝的機會更大 。

由此，衷心希望這些個性，能讓它走一條不同的成功路，讓字節(jié)和中國的AI產(chǎn)業(yè)都受益。