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从游戏赛道全面撤退后，字节跳动选择了继续在AI领域加注。日前有消息显示，字节跳动方面成立了一个专注于AI创新业务的新部门Flow，由技术副总裁洪定坤担任技术负责人，TikTok产品技术负责人、大模型团队负责人朱文佳担任业务负责人。而在此前，该部门就已推出了两款AI对话类产品豆包和Cici，分别面向国内及海外市场，并且还有数个AI创新产品正在孵化中。
据相关报道援引知情人士透露的信息显示，Flow部门的成立是字节跳动在本月初进行一系列业务和架构调整中的一部分，并从飞书、抖音等数个业务较为成熟的部门抽调了部分人员，到该部门参与一款C端产品的开发。而成立这一部门也意味着字节跳动在AI赛道已经多管齐下，从作为基座的通用大模型到提供技术和服务能力的大模型服务平台，再到直面用户的应用层，字节跳动几乎是全面覆盖。
不同于老牌巨头BAT，也有别于同为互联网行业新贵的快手、美团，在一众互联网厂商齐刷刷参与到“百模大战”之中时，字节跳动似乎慢了一拍，直到今年8月才发布了名为“豆包”的聊天机器人产品，但此时百度的文心一言都已经完成了一次迭代。
事实上，字节跳动最初切入生成式人工智能赛道并非是通过AI大模型，而是大模型服务平台“火山方舟”，面向企业提供模型精调、评测、推理等全方位的平台服务。
字节跳动方面希望借助火山方舟打造一个面向企业级市场的大模型商店，即MaaS（模型即服务），其主打严谨的安全互信机制，并兼顾灵活性与安全性。为了促进模型提供方和模型使用方的互信，火山方舟还上线了基于安全沙箱的大模型安全互信计算方案。而为了吸引大模型公司入驻，字节跳动更是将空闲计算资源以比同行更低的价格出售算力。
可问题是，国内市场的AI大模型竞争实在是过于激烈，而且目前绝大多数的AI大模型在性能上只能称得上是“可堪一用”，相比于OpenAI的GPT-4几乎是云泥之别，以至于极少有企业会去购买国内厂商的AI大模型来赋能自身业务。所以MaaS这种一端连着AI大模型研发方，另一端则连接大模型需求方的模式，由于市场教育尚未完成以及客观上的性能差异导致其在国内市场进展相对缓慢。
在MaaS这条路暂时走不通的情况下，以通用大模型为基座搭建应用商店生态，也成为了包括字节跳动在内诸多国内互联网大厂的新选择。百度董事长兼首席执行官李彦宏就一直强调，“大模型本身是一个基础底座、类似操作系统，那么最终开发者要依赖为数不多的大模型来开发出各种各样的原生应用”。
此时大家都希望在AI时代能够复刻当年App Store的成功，其中特别是OpenAI GPTs上线后热火朝天的状态，更是让一众国内大厂垂涎。
问题是大家都知道应用商店经济赚钱，App Store替苹果已经攫取了上千亿美元的财富，这块大蛋糕自然是人人都想吃。可不同于ChatGPT在海外市场一骑绝尘的状态，国内的AI大模型在性能上则是半斤八两，特别是Meta的Llama2开源后，AI大模型更是堪称“飞入了寻常百姓家”。
换而言之，在一众大模型彼此间难以在性能层面形成显著差异的情况下，谁能在具备用户刚需的应用场景落地，谁或许就可以率先塑造出自己的生态。
归根结底，AI大模型最终要为生活和生产所用，解决大家在工作、学习、生活中的实际问题，进而提升工作效率和生产力，所以这也是字节跳动成立Flow部门来推动AI应用层发展的原因。
那么问题就来了，在移动互联网时代被称为“App工厂”的字节跳动，流水线式生产爆款App是其长项，但其能将这种能力延续到AI应用上吗?
但近年来，字节跳动方面此前“大力出奇迹”的产品方法论似乎已经不太灵了。从2021年至今，其陆续上线了抖音盒子、识区、派对岛、可颂等超过10款新的App，但除了汽水音乐之外，其他产品几乎都已无迹可寻。自2020年以来，除了以直播带货为代表的电商业务，从社交到在线教育、再到游戏，字节跳动在消费互联网无边界扩张的结果也并不理想。
如果从2017年抖音崭露头角算起，过去6年间字节跳动最大的爆款就是海外市场的TikTok。而字节跳动打造爆款的方法论失灵的原因并不复杂，因为国内互联网的流量时代已经是“昨日之日不可留”，互联网在国内市场的渗透率已经达到了顶点。与此同时，抖音也逐步成长为了一款包罗万象的超级App，在这样双重因素的影响下，从抖音引流培育一款新的App在效果上，可能还不如直接在抖音上增加相应的功能模块。
虽然都说大树底下好乘凉，但大树下面只长灌木、不长乔木。当然，字节跳动在探索新业务时，眼下还有一个更为致命的问题，那就是可能需要扭转思维。从某种意义上来说，字节跳动壮士断腕般舍弃PICO和朝夕光年有着相同的底层逻辑。
那就是如果一个产品是10人团队花半年时间做的，那么100人的团队必然可以在半个月内做出来。比如朝夕光年就是典型的例子，字节跳动的策略就是通过更多的资源投入，寄希望其能够在三四年里追上腾讯游戏二十年的积累。可《人月神话》（The Mythical Man-Month）这本已经问世接近半个世纪的“软工圣经”中提到的问题，几乎完美的复现在了朝夕光年上。
所以如何避免Flow部门不会重蹈朝夕光年的覆辙，可能比急于寻求其拿出爆款更为重要。
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