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。
