顾全全离开字节Seed，豆包收费是一条暗线

顾全全本科和硕士都在清华自动化系，2014年在UIUC拿到计算机PhD。博士毕业后先在普林斯顿大学做博士后（2014-2015），2015年赴弗吉尼亚大学任助理教授，2018年加入UCLA，研究方向覆盖机器学习、优化算法、统计学习理论。 AI4S（AI for Science），就是用AI解决科学问题，比如蛋白质结构预测、药物分子设计、材料研发，这些过去需要实验室花几年才能搞定的事，现在AI可以在几小时内给出答案。 然而顾全全的这种跨度在大厂AI组织里并不常见。大部分科学家要么深耕某个垂直领域，要么专注于基础模型训练，很少有人能在两个方向上同时产出。 这条线在学术界已经有不少探索，但字节Seed的特点是把它和自己的基础模型能力结合起来，形成了一套相对完整的AI4S技术栈。 2025年初，他又加入了LLM预训练工作，组建了LLM优化和扩展团队，参与Seed 2.0的训练。这个转向在当时看起来有些突然，但如果理解字节AI战略的变化，就会发现这其实是一个必然选择。 从他自己的LinkedIn帖子来看，这个目标基本达成了。他提到团队“我带领团队搭建了一套高度可扩展的预训练技术栈，成功支撑了 Seed 2.0 以及后续前沿级大模型的训练工作”。 接近字节的人士称“不考虑分拆”,AI4S团队将由杨震原负责。随后才有了肖文之、顾全全等AI4S相关核心成员已离开或准备离开创业的消息。 AI4S仍然是Seed的一部分，仍然要服从Seed整体的战略优先级。杨震原接手，说明字节对这个方向还有投入，但投入的方式和目标可能已经发生了变化。 做豆包这种产品，能力更多沉在公司系统里。比如模型平台、训练集群、推理架构、产品入口，这些都在字节手里。人走了会有影响，但系统还在。 但AI4S不一样。它往往依赖某几个核心研究者对生物、化学、蛋白结构、药物发现和模型方法的交叉理解。很多成果不是一个App功能，而是一套研究路线、模型假设、数据处理方法、实验判断和产业资源。 留下来，意味着接受组织的新逻辑，把研究方向调整到更接近产品需求的地方。离开，意味着去一个更尊重“远期科学价值”的环境，或者自己创业，把技术理想变成一个新的组织。 肖文之、顾全全选择了后者。这不是因为他们不认可字节，而是因为他们更认可自己在AI4S方向上的判断。他们相信这个方向有长期价值，也相信自己有能力把这个价值做出来。 那时候整个AI行业都在探索方向，所有大厂都在广撒网，试图在每一个可能的技术方向上占据位置。字节Seed的技术版图足够宽，也足够深，这本身就是一种竞争力。 按照豆包自己的话来说就是，“我将采用最直接、最真相、最不绕弯、最扎心、最硬核、最干脆、最不墨迹、最戳痛点、最不留情面、最一针见血、最开门见山的方式来告诉你。收费就意味着产品要对用户体验负责”。 显然，AI4S的价值是长期的、战略性的、面向特定行业客户的。它可能在三年后、五年后，成为字节在生物医药、材料科学、化学合成领域的核心竞争力。 谷歌也是如此。DeepMind曾经可以做AlphaGo、AlphaFold这样的长期项目，但后来谷歌发现，DeepMind的研究方向也应该向产品靠拢，所以谷歌才会把DeepMind和谷歌Brain合并成谷歌DeepMind，让Gemini成为谷歌AI战略的核心。 与此同时，这里面还有一个问题xk体育得辩证地去看，AI发展需要长期投入、需要容忍失败、需要给科学家足够的自由度去探索未知方向，在这一点上是无可厚非的。 在AI行业的早期阶段，所有大厂都在广撒网，都在尝试各种可能的方向，都可以容忍一部分团队做长期的、不考虑短期回报的研究。 对顾全全来说，他在字节Seed三年里已经证明了自己。这些经验和声誉，让他的履历更加丰富，可以回到学术界继续深耕AI4S，或者创业，就像林俊旸一样，把技术理想变成一个新的故事。