豆包 刚刚辟谣了。

9月24日上午，针对 豆包 通用Session团队组织调整， 豆包 公关负责人刘星在微博上回应称，部分自媒体将其解读为 豆包 裁员、 豆包 对话团队砍掉一半，相关信息不实，实际上只是分工的组织调整。

刘星表示，该团队的部分职能拆到了 豆包 的交易和 豆包工作 团队，所以人员也随着过去了。

“很多也是在做之前的工作。比如交易，也是优化交易对话体验。这个团队不到50人，分工调整涉及11人，其中3人离职。”他说。

两天前，《晚点LatePost》的一篇报道，让 豆包 陷入了裁员的传闻。

报道称， 豆包 通用Session团队的部分职能和人员将拆到 豆包 商业化、 豆包工作 等团队，其余人员将被裁撤，规模预计缩减三分之一。

该团队此前约有50人，一度是 豆包 内规模最大的团队，主要负责 豆包 的对话产品能力，包括策略、评测等工作。

这里的对话，除了狭义的文本聊天，还包含文字生成图片、语音、视频等多模态功能，其token用量往往是chatbot的数十倍。

此外， 豆包 拆散了一个独立的评测团队，还调整了朱文佳麾下负责对话方向的产品后训练团队，部分员工被转岗至Horizon RL、产品后训练——办公等其他部门，原因是业务需求减少。对话模型合版负责人也在一个月内换了两次。

刘星解释了通用Session团队的变动。对于《晚点LatePost》报道提及的其他调整，他并未直接回应。

豆包 是否裁员，双方各执一词，不过有一种趋势，越来越明显，那就是随着AI work浪潮的兴起，chat的重要性似乎正在呈现某种程度的下降。

目前，国内外各大AI App依然保留了醒目的对话入口，但真正的竞争焦点是Agent能力，比如AI Coding、AI办公、AI办事等。模型大大小小的更新也都是围绕这些能力推进，对话性能的提升只是附带的“版本升级福利”。

在同行早已转向的情况下， 豆包 直至今日依然颇为重视对话，反而显得有些特立独行。最新的传言，似乎预示着它也在悄悄改弦更张。

不过，比别人更看重对话的 豆包 ，并没有停留在chatbot的窠臼。

相反，“ 豆包 宇宙”正在迎来一场大爆炸。它正沿着操控、交易、内容和办公四条脉络，快速延伸触手，而字节也正在重拾“宇宙公司”的旧梦。

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以Chatbot为基本形态的AI对话，是大模型时代的先声。但2025年下半年以来，国内外AI玩家不约而同转向AI+生产力，AI对话的重要性日益下降。

在 豆包 调整对话条线之前，AI公司已经纷纷大举收缩这一功能。聊天框依然在，但已经不再等同于产品本身，而是退化为功能之一。

国外大厂中，OpenAI今年3月将ChatGPT、AI Coding平台Codex和自研浏览器Atlas整合在一起。

Codex成为整个产品矩阵的旗舰。相应地，坐拥9亿周活、5000万付费用户的ChatGPT，将主要充当用户基本盘和流量池，而非“全场希望”。

Anthropic更是如此。与ChatGPT相比，Claude的对话模块存在感一直不高；它真正发力的赛道，一直都是AI Coding。

国内公司也走过了类似的路径。

阿里、腾讯都曾围绕Chatbot与字节展开激战。输掉战事后，两家巨头很快就改变了策略，不再继续沿着同一路线死磕，而是转向了AI办公这条更有前景的赛道。

在产品层面上，阿里彻底改造了 千问 ，从Chatbot重塑为Agent平台；腾讯更彻底，年初密集投流的元宝被明显冷落，专为AI办公打造的 WorkBuddy 成为新晋“太子”。

如今，字节也小心谨慎地踏上了同样的道路。

AI大厂纷纷从对话模块抽走力量，根本原因是，AI对话已经几乎没有创新空间，继续投入的边际效益急剧衰减。

今年初，智谱创始人唐杰曾公开表示，以对话为核心形态的竞争，随着 DeepSeek 的出现已基本告一段落。

他认为，在to C场景，模型本身的智商分数边际提升已难以被用户感知，竞争的关键转向了对用户上下文的理解，以及个性化服务能力。

学界研究也佐证了这一点。

今年8月，美国杜克大学的一项研究测试了12家厂商的69款模型，发现不同模型的“创意性”回答相似度显著上升，输出多样性持续下降。也就是说，用户和不同的AI聊天，体验越来越趋同。

除了做不出差别，AI对话的另一个大问题是，它的亏损大到了无法承受的程度。

以 豆包 为例，综合多方数据，上半年其App的日活已突破2亿，月活3.45亿，稳居国内AI App之首。

但这些用户并没有贡献大笔收入。此前有消息称， 豆包 单日收入不足百万元，且几乎全部是电商佣金。

而在成本侧，仅算力一项， 豆包 每天就要耗费数千万元。原因是，纯文本聊天花费不了太多token，但如今，用户不仅习惯了超长上下文，更喜欢文生图、文生视频这样的多模态应用，token用量几倍甚至几十倍增长。

现阶段， 豆包 尚且无法将全部成本转嫁到C端用户身上。这也意味着，用户对话越多， 豆包 亏得越严重。

在此情况下，倘若 豆包 继续往通用对话方向投入人力和资源，等于在一条ROI并不理想的道路上继续加注。 豆包 到了变阵的时候。

不过， 豆包 的护城河还很深，远远没到要放弃AI对话的程度，因此，相比阿里、腾讯的决绝，在调整对话模块时，它的变阵方式温和得多。

根据 豆包 方面的说法，通用Session团队的调整只涉及少数员工，拆分到了交易和工作等模块。他们继续做对话优化；但可以预见，其重心将不再是日常聊天，而是AI交易和办公场景下的对话体验。

对话依然是 豆包 的基本盘，但也没必要继续砸大量资源、追求极致。合理投入、维持现状，把腾出来的人力、算力投向其他更有前景的模块，对 豆包 来说更划算。

其实，国内外科技大厂早已看明白了这一道理。 豆包 虽然慢了一些，但也开始朝着这个方向小心腾挪。

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同一时间，“ 豆包 宇宙”仍然在加速扩张。

汽车，是 豆包 扩张的重点方向。

就在 豆包 对话模块被传收缩的当天，火山引擎与深蓝汽车达成合作。新车深蓝S07 AI激光版将搭载端到端 豆包 大模型，在情绪管家、声纹智控、场景积木、路线规划、车外语音等方面升级。

一周前，上汽荣威宣布，家越07将搭载 豆包 助手，并与整车控制、导航、驾驶辅助及用户生态相结合。上汽奥迪也将推出此类车型。

更早时候， 特斯拉在8月中旬的软件更新中，向中国车主推送了 豆包 实时对话模型，据称可以让人机对话更加自然流畅。

除了汽车， 豆包 在手机圈也终于有了新进展。

经历了去年底不太成功的试水后，新一代“ 豆包 手机”于9月16日正式发布，仍由努比亚生产。它搭载了 豆包 手机助手，可以从系统底层实现跨Agent操作，相比初代的GUI点击方案，成功率高了不少。

再加上布局多时的家电、可穿戴设备、IoT设备，字节版“人车家”呼之欲出。

但做一个小米那样的软硬件生态，并不是“ 豆包 宇宙”的终极图景。它正在舒展的蓝图，比“人车家”更加宏大。

字节各业务线是“ 豆包 宇宙”的主基地。时至今日，“大 豆包 ”的自主性越来越强。

比如， 豆包 很早就在AI回答中嵌入了抖音商城链接。随后，它逐渐打通下单、支付、订单管理等环节，实现App内交易闭环。今年4月起，它在导航栏上线“ 豆包 帮你选”，这是 豆包 IP第一次直接与购物产生关联；5月，又升级为“买前问 豆包 ”。

一番调整下来，用户在豆包买东西，除非特别注意，否则很难感受到与抖音的关联，更像是在“豆包商城”购物。

又比如，豆包此前与飞书的关系是，同级别的业务板块互相协同；在重度办公场景下，用户还是要从豆包跃迁到飞书。

但随着飞书团队被拆散、吸收，豆包对于字节办公条线的话语权大幅增强。豆包AI能力贯穿飞书各个模块，豆包工作更是在飞书客户端占据醒目位置。倘若有一天，字节效仿阿里的整合做法，将飞书完全并入豆包工作，恐怕并不意外。

再加上早已在豆包开辟入口的豆包爱学，以及为豆包提供算力基座的火山引擎，豆包已经“集齐”了抖音（包括抖音视频、电商和本地生活）、飞书、教育和火山引擎等字节四大板块。

字节之外，“豆包宇宙”同样气象初成。

在银行、保险、金融、零售、餐饮、医疗、教育、广告等行业，豆包都有不少合作伙伴，其中不乏招商银行、飞鹤、瑞幸咖啡、协和医院、新东方等知名企业和机构。

具体的落地方式，集中在AI能力输出上。

比如，豆包会为银行定制开发各类Agent，应用于智能外呼、智能数据助理、数字人等场景；或是帮助生产型企业研发工业智能体，应用于关键工艺、设备维护、人员管理等场景。

豆包这类动作往往与火山引擎的云服务打包，场景也偏to B，因此外界声量并不大。但论及商业回报，其价值并不亚于C端产品的攻城略地。

“豆包宇宙”的业务触角可以被大体归纳为四根支柱：

操控——C端的手机、Agent、汽车、家电、可穿戴设备、IoT，B端的企业自动化软件、工厂自动化设备、医疗设备等；

办公——目前主要是飞书，以及豆包办公；

交易——既有大抖音的电商、本地生活，也有第三方的金融、出行、零售、餐饮等；

内容——既生产AI内容，又搜索和提供大抖音的存量内容。

有了这四根支柱，豆包宇宙规模蔚然可观，而且还在越做越深。

豆包俨然正在“入侵”一切终端、覆盖一切场景，就像当年的安卓系统。而这些与豆包融合的设备，也逐渐显露了潜在的互通性，比如日益闭环的“人车家”，又比如电商、本地生活、出行、零售等板块的天然联结。

倘若发展顺利，未来总有一天，豆包将有机会像安卓那样，对几乎所有生态参与者“征税”，将这盘史诗级大棋的价值兑现。

3

字节构筑“豆包宇宙”，在AI行业里非常少见。

国内外的AI巨头，有的基模领先，有的擅长Agent，有的软硬一体、自研芯片，却没有一家像字节这样，不仅把AI应用到整个业务矩阵，还要向自己不做的领域渗透。

这并不是一件轻松的事。每多做一个领域，豆包就需要为之配备相应的人马，调度一定资源和资金。即便字节家大业大，也不可能无限“刷兵”。

甚至可以说，字节近期两度调兵遣将，先是拆分飞书、重组团队，随后又传出压缩对话团队，一部分原因就是节约人力。

即便如此，字节还是要奔向“豆包宇宙”。

做“豆包宇宙”的直接好处，自然是多挖几口井、多赚一些钱。

字节AI成本压力巨大；对话带来的算力成本，甚至都只是“小钱”——真正的大钱是每年千亿级别的AI基础设施投入，且远远看不到尽头。

在此情况下，字节深入多条赛道，可以立竿见影地拿到新客户、新订单。截至目前，它主攻的赛道——手机、汽车、金融、零售等，都有大量预算充足的金牌客户，且已经为豆包贡献了营收。

让豆包学会养家，固然不错。但如果只是为了赚点钱，字节没必要把摊子铺到整个“宇宙”，做API生意就能大赚特赚。

它真正的目标，其实是给未来的AGI储备数据养料。

字节AI正在下两个很重的注：超大参数模型，以及世界模型。

字节基模一直没能做到SOTA，而这两个新模型，就是为了打破这一尴尬而生的。只有两款模型打了翻身仗，字节才真正有资格去谈论AGI这颗皇冠明珠。

前者号称参数超5万亿，刷新国内纪录。后者则是所谓字节AI“2026年四大命题之首”。这两件事，非常罕见地都是张一鸣亲自坐镇，受重视程度可见一斑。

但字节首先要解决一个问题：训练数据从哪里来？

时至今日，互联网上的公开数据集已经被挖掘殆尽。没有新的高质量数据，很难训练出跨越当前代际的大模型。过去一段时间，基模公司纷纷把重心转向后训练，和数据荒不无关系。

字节则多了一个选择：深入千千万万的场景，自己去获取数据。“豆包宇宙”的每一条触角，不仅可以带来收入，也能带来源源不断的真实数据。

尤其是那些非文本、非结构化的数据，比如用户如何跨Agent操作手机、生产线如何利用AI运维、企业内部的真实工作流，经过清洗和筛选后，将可以为模型训练提供最珍贵的燃料。

这些数据，只靠对话是不可能拿到的。豆包减少对话模块的投入，又多了一个理由。

但这一层道理，豆包想得到，竞争对手也想得到。

过去一段时间，在豆包进入的许多赛道中，越来越多地出现了竞争对手的身影。由于赛道宽广，他们未必会和豆包直接竞争；但随着参与者的增多，碰撞很难避免。

上一个阶段，“豆包宇宙”之所以飞速膨胀，其实很大程度受益于先发优势。它在对手忙着从chatbot转向Agent时，快速在众多领域落地，并构筑了竞争壁垒。

一座座壁垒，逐渐联结成“豆包宇宙”，拱卫字节AI版图。但它们绝非坚不可破，只是对手不给力；其他公司调转船头后，势必向字节耕作多时的赛道进发。届时，“豆包宇宙”成色几何，才会迎来真正的检验。

本文来自微信公众号 “字母榜”（ID：wujicaijing），作者：彦飞