Oleh | Luar Halaman, Penulis｜Huahua
Di mana waktu dan energi Zhang Yiming dialokasikan?
Pendiri Today Capital, Xu Xin, baru-baru ini menyebutkan hal ini dalam sebuah podcast. Dia membujuk CEO Xinghaitur, Gao Jiyang, untuk mengurangi keterlibatan dalam manajemen sehari-hari dan lebih fokus pada arah teknologi.
Contoh yang dia berikan adalah Zhang Yiming.
Dia berkata, bisnis Douyin begitu besar, namun Zhang Yiming menghabiskan 50% waktunya untuk Seed.
Sebuah tim riset bernama Seed. Kebanyakan pengguna biasa belum pernah mendengar nama ini.
Kata-kata ini menimbulkan reaksi pertama saya: kebingungan.
Paruh pertama tahun ini, Tencent mengeluarkan WorkBuddy, Alibaba terus menyesuaikan struktur organisasinya. Bagaimana dengan ByteDance? Doubao sedang beradaptasi, Kouzi dan TRAE terus diperbarui, Seedance juga berakselerasi.
Tapi di jalur AI, produk yang langsung membuat pesaing sulit tidur begitu ByteDance mengeluarkannya, belum muncul.
I. Paruh Pertama Tahun Ini, ByteDance Tidak Lagi Mendefinisikan Isu
Pertama, lihat linimasa beberapa peristiwa.
Selama Festival Musim Semi, Doubao menguasai lalu lintas dan eksposur tinggi, sekaligus meninggalkan banyak pesaing, bisa dibilang sebuah kemenangan. Namun sebenarnya, sejak Festival Musim Semi, iterasi versi besar Doubao tidak banyak. Pada Februari, model besar Doubao 2.0 dirilis, setelah itu strategi Doubao umumnya berkisar pada membuka jalan untuk versi Pro, seluruh proses ini juga menghadapi banyak tekanan opini publik.
Jujur saja, berdasarkan standar ByteDance sebelumnya, ritme ini hanya bisa disebut terkendali.
Lintasan Kouzi lebih khas. Sebagai platform pengembangan AI, Kouzi masuk lebih awal. Pada 2023, konsep Agent belum populer, Kouzi sudah masuk. Namun pada paruh pertama 2026, ketika Agent benar-benar meledak, OpenClaw meledak dalam semalam, Alibaba dan Tencent berebut demam lobster, pertempuran Coding juga terjadi di mana-mana, Kouzi justru tampak sangat diam.
Ini mengejutkan.
TRAE ByteDance tidak perlu disebut lagi. Sejak diluncurkan, reputasinya di jalur pemrograman tidak buruk, bahkan di tengah pertempuran Cursor, Claude Code, OpenAI Codex, TRAE masih bertahan, tetapi selalu kekurangan topik tingkat industri, terbatas dalam lingkaran kecil programmer.
Pada Juni, TRAESolo diam-diam ditingkatkan menjadi TRAE Work, posisinya berkembang dari alat pengembang menjadi AI kantor untuk semua orang, menempatkan dirinya sebagai pengikut AI kantor.
Perubahan Feishu, baru terwujud belakangan.
30 Juli, sebuah email internal ByteDance: Tim produk Feishu secara keseluruhan digabung ke Doubao, tim penjualan dialihkan ke Volcano Engine. BU tingkat satu yang dulu, dalam semalam tidak lagi independen. (Baca lebih lanjut: Feishu Menjadi Doubao)
Di permukaan, ini adalah penurunan tingkat Feishu. Alasan yang lebih mendasar adalah ByteDance mengakui keterbatasan bentuk perangkat lunak kantor independen, mengonsolidasikan daya komputasi, kemampuan model, dan kolaborasi ujung ke kerangka penjadwalan sumber daya yang sama.
Melihat rangkaian peristiwa ini, paruh pertama tahun ini, ByteDance tidak seperti ByteDance sebelumnya.
Dulu ByteDance seperti apa? Jinri Toutiao diluncurkan, langsung memimpin. Douyin online, bisnis video pendek tumbuh sangat pesat. TikTok go global, meledak di seluruh dunia. Feishu pernah membuat DingTalk dan WeChat Work sulit tidur.
Tapi, paruh pertama tahun ini ByteDance hampir tidak pernah secara aktif mendefinisikan isu industri sekali pun.
Agent, platform kerja, produktivitas perusahaan, hampir setiap kata kunci, didahului oleh orang lain, baru ByteDance mengikuti.
Bagi perusahaan yang sebelumnya selalu mahir mendefinisikan jalur, perubahan ini sendiri merupakan sinyal anomali.
II. Taruhan Sebenarnya, Bukan di Doubao
Di mana 50% energi Zhang Yiming dialokasikan, layak dibahas lebih dalam.
Mengalokasikan separuh waktu dan energi ke tim Seed, menunjukkan ini bukan proyek yang hanya sesekali dikelola, melainkan lebih seperti tata letak strategis yang menitikberatkan inti energi.
Selama lebih dari setahun terakhir, ByteDance terus merekrut talenta AI dari laboratorium top seperti Google DeepMind untuk tata letak Seed.
Mantan Wakil Presiden Riset Google DeepMind, Google Fellow Wu Yonghui bergabung dengan Seed pada 2025, hanyalah awal. Setelah itu, talenta riset yang mendalami model dasar, pembelajaran penguatan, bidang multimodal secara bertahap berkumpul di tim Seed. Formasi ini setara dengan sekolah pelatihan talenta model besar China.
LatePost dan banyak media teknologi mengungkapkan, karyawan tetap Seed melampaui 200 orang pada 2024, meningkat menjadi lebih dari 300 orang pada 2025, angka ini masih bertambah.
Doubao, Kouzi, Jimeng, hampir semua skenario aplikasi keluarga ByteDance ini, dibangun di atas kemampuan model Seed.
Kebanyakan produk AI ByteDance yang dilihat publik hari ini, hanyalah lapisan pertama penerapan kemampuan Seed. Sumber daya manusia, daya komputasi, dan anggaran yang benar-benar paling banyak diinvestasikan, masih mengarah pada penelitian dasar yang hampir tidak dirasakan oleh pengguna biasa.
Dengan kata lain, Zhang Yiming dan ByteDance tidak berhenti berinvestasi. Hanya posisi investasi semakin ke bawah.
III. ByteDance Dulu Menang di Lapisan Dasar, Sekarang Masih Bertaruh di Lapisan Dasar
Ini membuat saya memikirkan kembali kesuksesan ByteDance selama lebih dari sepuluh tahun terakhir, sebuah pola berulang muncul.
Ketika Jinri Toutiao muncul, portal, klien, Sina, Tencent News, semuanya sudah ada di depan. Yang benar-benar diubah Toutiao bukanlah informasi itu sendiri, tetapi cara membaca informasi, senjata pamungkas di belakangnya adalah algoritma rekomendasi.
Demikian juga Douyin. Video pendek bukanlah penemuan ByteDance, Kuaishou sudah menjalankan pasarnya. Tapi ByteDance mendefinisikan ulang distribusi konten dan cara bermain video pendek.
TikTok go global, pada dasarnya masih logika yang sama. Jianying kemudian unggul, juga menggunakan kemampuan AI dasar untuk mengulang subtitle otomatis, pengeditan cerdas, pengenalan suara.
Melihat kembali jalur ByteDance selama lebih dari sepuluh tahun terakhir, akan ditemukan bahwa yang benar-benar dipertaruhkannya, bukanlah suatu bentuk produk tertentu. Yang benar-benar tertinggal di neraca, adalah metode rekayasa umum lintas produk.
Yang benar-benar dipercayai Zhang Yiming, adalah mengulang kemampuan dasar di balik interaksi, sehingga pengguna akhirnya mengalir ke dirinya. Ini juga menjelaskan mengapa dia mengalokasikan inti energinya ke Seed.
Dari algoritma rekomendasi ke model besar, ByteDance hari ini, masih mencoba menggunakan perbedaan generasi dasar teknologi, untuk menghapus keunggulan pertama dalam bentuk produk di atas.
IV. Era AI, Lapisan Dasar Mulai Tidak Bisa Menyaingi Produk
Tapi masalahnya, apakah metode yang dulu selalu berhasil ini, masih berlaku di era AI?
Ini lebih rumit dari yang terlihat.
Di era internet, cara interaksi tidak cepat berubah, bentuk aplikasi informasi tidak berubah secara signifikan selama sepuluh tahun, jalur video pendek juga pada dasarnya stabil. Begitu lapisan dasar membuka jarak, keunggulan di atas bisa dipertahankan lama.
Era AI berbeda.
ChatGPT sudah lama tidak terbatas pada obrolan. Codex membawa paradigma interaksi asli Agent. Claude melangkah lebih dalam ke perusahaan. WorkBuddy dengan bentuk agen cerdas masuk ke desktop, membuat AI langsung bekerja.
ByteDance juga bukan tidak bertindak, Seedance di bawahnya bisa dibilang luar biasa, dari versi 2.0 awal tahun hingga versi 2.5 yang baru dirilis, kecepatan dan efek iterasi teknologi di jalur vertikal termasuk unggul.
Tapi masalahnya, hambatan teknologi di dimensi vertikal, sulit secara otomatis berubah menjadi penyebaran produk yang populer.
Ini, mungkin perbedaan paling mendasar antara AI dan internet.
AI pertama kali menunjukkan fenomena, siklus iterasi kemampuan dasar, mulai tertinggal dari kecepatan rekonstruksi interaksi dan alur kerja di atas.
Saat pesaing mengandalkan bentuk produk untuk langsung masuk ke skenario produktivitas inti, kepemimpinan di lapisan dasar mungkin tidak sempat berubah menjadi hambatan produk.
Tantangan sebenarnya yang dihadapi ByteDance hari ini, ada di sini.
V. Kesuksesan Doubao, Menjadi Inersia ByteDance
Ada juga masalah yang dibawa ByteDance sebagai pendahulu: Doubao terlalu sukses, dan sukses terlalu awal.
Kesuksesan sebenarnya adalah keunggulan, tetapi kesuksesan akan mengubah perhatian sebuah perusahaan.
Juni 2026, MAU Doubao mencapai 382 juta. Berdasarkan sistem komersialisasi Volcano Engine, pendapatan berulang tahunan (ARR) sektor model besar ByteDance mencapai $40 miliar, melebihi total ARR semua perusahaan model besar domestik lainnya. Token harian model besar yang dipanggil melampaui 180 triliun.
Di perusahaan mana pun, data ini layak dibuka sampanye. Tapi di ByteDance, itu menjadi beban yang halus.
Doubao membuktikan satu hal untuk ByteDance, asisten AI bisa memiliki ratusan juta pengguna. Jadi sumber daya organisasi terus dimiringkan ke sini, versi Pro, penalaran, mode Agent. Rute iterasi produk, semuanya berkisar pada bagaimana membuat asisten AI lebih berguna.
Masalahnya, industri telah memasuki tahap berikutnya. Diskusi bukan lagi apakah AI bisa mengobrol, kompetisi sedang berubah dari percakapan menjadi desktop Agent.
Ini bukan logika yang sama dengan Doubao.
Doubao bukan contoh tunggal, semua produk sukses akan menghadapi masalah ini, inersia kesuksesan, terkadang lebih sulit dipecahkan daripada kegagalan.
Di antara klien baru Feishu kuartal kedua, lebih dari 90% secara bersamaan membeli produk AI. Ini membuktikan kombinasi Doubao dan Feishu sukses secara komersial.
Tapi kesuksesan komersial dan kebenaran strategis, terkadang adalah dua hal berbeda.
Saat tim terbiasa melakukan perbaikan bertahap di sekitar Doubao dengan MAU ratusan juta, mereka sering mengabaikan pintu masuk baru yang merusak.
VI. Tencent dan Alibaba Membuat Sistem, ByteDance Masih Membuat Kemampuan
Melihat aksi Tencent dan Alibaba bersama, akan lebih jelas.
Tencent tahun ini tidak memiliki keunggulan model, model besar Hunyuan masih tertinggal dari Doubao dan Qianwen dalam kemampuan. Tapi Tencent melakukan satu hal dengan benar, melihat WorkBuddy muncul, segera menggabungkan QClaw, lalu menghubungkan Tencent Docs, Meeting, IMA, QQ Mail. Inti dari serangkaian aksi ini, bukan membuat produk tertentu, melainkan menjadikan AI sebagai seutas benang, menghubungkan semua produk produktivitas yang ada.
Jalur Alibaba lebih agresif. Maret membentuk grup usaha ATH, Wu Yongming sendiri memimpin. April membentuk komite teknologi grup. Juni DingTalk mengganti pimpinan, Chen Yusen yang lahir 1992 mengambil alih sebagai CEO. Sekaligus menggabungkan QoderWork, Wukong, MuleRun tiga Agent menjadi "Qianwen Office", sekaligus.
Tencent dan Alibaba melakukan hal yang sama: mengubah produk menjadi sistem. Kesamaan terbesar mereka tahun ini, adalah mengorganisir ulang produk yang ada, mengintegrasikan AI ke dalam seluruh sistem produksi.
ByteDance? Model kuat, produk juga ada. Tapi integrasi di tingkat sistem, baru saja dimulai.
Setelah Feishu digabung ke Doubao dan Volcano Engine, ini pertama kalinya ByteDance memasukkan kantor, AI, dan cloud ke dalam kerangka yang sama. Lebih lambat dari integrasi Tencent dan Alibaba.
Masalahnya, Seed yang dipertaruhkan ByteDance, sebagai produk yang didukung model dasar, seberapa jauh jaraknya dari benar-benar mengubah produktivitas massa.
VII. Apa yang Ditunggu Zhang Yiming?
Menurut jalur kemenangan ByteDance sebelumnya, ini agak anomali. Sebenarnya, apa yang ditunggu Zhang Yiming? Atau lebih langsung, apa yang dia pertaruhkan?
Apakah dia bertaruh pada model? Tidak sepenuhnya benar. Model adalah sarana. Yang benar-benar dia pertaruhkan, adalah model akhirnya seperti algoritma rekomendasi, menjadi dasar yang bergantung bersama untuk semua produk.
Jika menang, semua Agent, Doubao, Kouzi, atau bentuk apa pun di masa depan, akhirnya akan tumbuh di Seed. Saat itu, hasil pertempuran pintu masuk justru tidak penting. Karena apa pun jalur penggunaannya diganti, dasarnya hanya satu.
Jika kalah, pertempuran pintu masuk sudah berakhir, kebiasaan penggunaan Agent mengeras. Model sekuat apa pun, hanya bisa mundur ke latar belakang. Peran pemasok, jelas bukan peran yang ingin dimainkan ByteDance.
Masalah ini cukup tajam untuk pendiri mana pun. Di Zhang Yiming, terutama begitu.
Dalam metodologi Zhang Yiming, penundaan kepuasan adalah memperpanjang sumbu waktu, menukarnya dengan imbalan berlebih yang pasti. Tapi dalam lari panjang AI yang variabelnya sangat tinggi, penundaan berlebihan juga bisa berarti kehilangan tiket masuk ke ekosistem atas.
Masalah sebenarnya adalah, apakah Zhang Yiming menerima produk sementara tertinggal, tetap mengalokasikan 50% waktunya untuk Seed.
Ini bukan dorongan sesaat.
"Penundaan kepuasan" empat kata ini, sudah dia katakan sejak hari pertama memulai bisnis. Hanya saja kali ini, dia mengubah empat kata ini dari prinsip pribadi, sekali lagi menjadi pilihan strategis sebuah perusahaan.
Kata-kata [Luar Halaman]:
Persaingan perusahaan internet, seperti lari cepat 100 meter. Hari ini, AI mulai mengubah pertandingan ini, perlahan menjadi lari jauh.
Produk bisa berganti generasi dalam beberapa bulan, Agent bisa berganti interaksi dalam setengah tahun.
Tapi yang benar-benar menentukan sebuah perusahaan, mungkin semakin bukan produk, melainkan hal-hal yang tidak pernah dilihat pengguna.
Algoritma rekomendasi, model besar begitu. Infrastruktur baru di masa depan, mungkin juga begitu.
Melihat strategi ByteDance hari ini, mudah merasa melambat.
Tapi masalah sebenarnya, mungkin bukan lambat. Adalah AI generasi ini, akhirnya pertempuran produk, atau pertempuran infrastruktur.
Jawaban ini, mungkin baru bertahun-tahun kemudian, bisa diketahui.
