不久前，字节跳动Seed团队（大模型与基础研究）传出新的汇报线变化，朱文佳的直接汇报对象由CEO梁汝波调整为吴永辉。此前，据《澎湃新闻》披露，二人的合作模式是分别负责基础研究/应用，而本次朱文佳被吴永辉“收编”，意味着自2025年初加入Seed后，吴永辉已在组织架构上成为该团队*意义上的“一号位”。
这一汇报路径变化表明，Seed的业务方向进一步向基础研究侧集中。而回顾这几轮变化不难发现，吴永辉的“上位”并非孤立事件，年内Seed已合并原AI Lab、多个业务线；一些Seed团队领导并入吴的管理半径。与此同时，Seed在此前举行全员会，吴永辉在会上强调“探索智能上限”、取消部分员工季度OKR等，并给予Seed员工额外的期权奖励。字节高层释放了一个明确信号：SEED，这支成立于23年的大模型基础研究团队，正成为整个公司范围内最受重视的业务之一。
进入2025年后，Seed本身亦在产研两端快速拉伸：一方面推出Seed-OSS-36B等开源/长上下文模型，另一方面继续推进应用侧的产品落地，同时积极推动与对外招募，推进Top Seed计划等。稳坐Seed新掌门的吴永辉，无疑成为了字节新一代AI战略的重要核心。
01
2025年初，谷歌DeepMind研究副总裁吴永辉的名字和字节跳动联系到了一起。他加入了Seed——字节跳动的大模型研究部门。
吴永辉的加入直接触发了Seed内部结构的调整。部分原本向朱文佳汇报的算法与技术骨干，被重新安排直接向吴永辉汇报。传闻中这些被调整汇报关系的成员有：字节AML和大模型Foundation团队负责人项亮、字节人工智能实验室（AI Lab）总监李航、视觉多模态负责人杨建朝、大语言模型团队负责人乔木等人。
这几位成员在随后几个月时间内也经历了人事变动，乔木因为一场出轨风波引发的内部调查被辞退；杨建朝7月官宣休息，接替他位置的是周畅，曾担任阿里巴巴通义千问大模型的技术负责人；AI Lab总监李航则在退休后又被返聘。
在吴永辉加入之初，字节方面曾传出信息，吴永辉主要负责AI基础研究探索工作，偏基础研究；朱文佳主要负责模型应用相关的工作，偏模型应用，两个人同在Seed部门，都向CEO梁汝波汇报。
另一方面，2025年年初这个时间点，DeepSeek正在海内外大放异彩，这家AI独角兽企业以较低成本实现了与OpenAI的o1相媲美的性能，迅速成为业内“爆款”并出圈。而在同一时期，梁汝波在字节跳动的全体大会上，反思了公司在AI领域的不足，并指出重大技术跟进速度缓慢。
“*的人工智能初创公司在2018年至2021年期间成立并开始工作，而字节跳动直到2023年的半年技术评审中才开始讨论OpenAI的GPT等前沿模型。”《*财经》这样援引内部员工在全员会上见闻，梁汝波在会上表示，2025年，字节跳动将专注于追求“智能”的上限。
3月中旬，Seed内部举办了围绕大模型业务的“全员会”。朱文佳和吴永辉首度共同亮相，二人明确Seed部门的最重要目标是探索智能上限；同时强调进一步加强组织文化，提高技术开放程度，并考虑推进开源。
在吴永辉的表述中，“探索智能上限”的目标，主要围绕字节此前公布的AGI研究计划Seed Edge展开。他表示，对Seed Edge的投入将进一步加大，会为Seed Edge提供充足的算力，并将持续在内外部招募*潜力和好奇心的研究人才。同时，对Edge项目取消季度OKR和半年考核，保障长期稳定的研究环境。
会上，吴永辉还提到了他加入字节的原因，“想做*流的研究，也想打造一个*流的AI研究团队。”他表示，希望Seed成为一个能培养人才的组织：“我们希望把世界上*的人才吸引到Seed来。但更重要的是我们要把内部人才用好，把我们的潜力股识别出来，给他们足够的机会，培养成*的人才。”
很快，吴永辉在Seed就有了技术成果产出。今年4月，字节方面公开大模型论文“Seed-Thinking-v1.5”，作者名单中吴永辉的名字赫然在列。业内普遍认为该模型在推理能力与参数效率之间取得了较好平衡——用较少的激活参数却在重要任务上逼近或达到大型模型水平。
在某论坛的Llama系列技术社区中，有业内人士表示，Seed-Thinking是一个200B模型，激活参数20B，却在GPQA评测中超过DeepSeek R1（671B，37B激活）和LLaMA4 Maverick（400B，17B激活）。“这意味着，量化后它可能可以在普通高端PC上良好运行。”
4月，随着字节的集团级研究部门AI Lab整体并入Seed，使研发资源在组织上进一步向大模型主线收拢。在Seed成立之前，AI Lab曾是字节的核心模型技术部门，团队内成员大多来自微软亚研院等海内外知名机构。随着AI Lab并入，Seed成为“公司级AI中枢”的路径更清晰。
时间来到6月底，据《新智核》披露，旗下Seed团队将招募多个机器人相关业务的一号位，包括机器人产品负责人、机器人工程技术负责人，以及具身智能大模型负责人。而在几周后，字节跳动Seed团队正式推出全新VLA模型、应用在机器人领域的GR-3。
合并、扩军，Seed近期的一系列动作表明，字节在大模型研发领域的矩阵已全面铺开。Seed从一个探索团队，逐渐成长为字节在大模型战场的中枢，也让吴永辉的角色愈发关键。10月，随着吴永辉被任命为Seed团队的“一号位”，字节的AI研究将全面聚焦“技术叙事”这一主题。
02
从南京到加州，从微软到谷歌，吴永辉有着一份学术“大佬”顶配的生涯履历。
上世纪九十年代末，计算机和IT在中国进入黄金时代。1997年，吴永辉考入南京大学计算机系，那一年，张一鸣还在老家读中学，头部科技/互联网领域仍是美国企业的天下。
本科期间，吴永辉就读计算机科学专业，毕业后加入微软。3年后，他远赴美国加州大学河滨分校（University of California, Riverside，以下简称UCR）继续深造，研究方向是统计建模与信息检索。2008年，吴永辉在UCR获得计算机科学博士学位。
21世纪初，机器学习+信息检索还是少部分美国大学的实验性项目，UCR就是其中之一，这段学术经历很大程度上影响了吴永辉后续的研究走向。
2008年，博士毕业的吴永辉加入谷歌位于加州的Mountain View总部，担任搜索排名工程师（Ranking Engineer）。在17年前的互联网时代，搜索排序系统仍依赖PageRank和人工特征设计，而深度学习的浪潮还未成形。吴永辉参与了Google搜索排序与语言建模系统的研发，这一阶段的团队重点是利用机器学习方法改进排序效果。
2014年，吴永辉加入Google Brain团队正式组建，成为早期深度学习系统的核心研究者之一。彼时深度神经网络刚刚在语音识别上崭露头角。
吴永辉在这期间参与了GNMT（Google神经机器翻译）系统的研发，这个系统把三项关键技术结合起来：LSTM网络让模型能理解长句、注意力机制帮助模型在翻译时聚焦关键信息、而WordPiece子词技术则解决了生僻词和新词的问题。通过这种组合，Google翻译从过去的“逐词对照”进化为能理解语义、生成更自然译文的智能系统，也成为全球首批大规模上线的神经机器翻译应用之一。
2016年，吴永辉以*作者身份发表GNMT项目论文，该论文成为神经机器翻译进入生产化的里程碑。相比旧模型，GNMT在英法与英德翻译中错误率下降60%，随即全面部署到谷歌翻译。在Google Scholar上，他署名的论文被引用超过4万次，其中GNMT一篇9000余次。
2022年，在Google Research官方的《走近谷歌研究员》一档视频栏目中，吴永辉作为文本生成图像模型——Parti的核心研究者公开露面。在交流中，吴永辉回顾了自己的谷歌生涯，他表示，自己在谷歌最初的6年在搜索团队，主要负责改进谷歌搜索的排名算法。过去8年在Google Research，研究涵盖自然语言处理、语音识别与计算机视觉等多个AI方向。眼下，他和团队主要关注如何将研究成果转化为具体的产品应用。
而在大模型研发领域，除了上文提到的多模态模型Parti，吴永辉还参与了Gemini系列模型的开发工作，包括Gemini Family和Gemini 1.5，推动了模型在长上下文理解、跨模态推理等方面的突破。而在大模型基础研究场景，吴永辉的成果横跨大模型的多个技术领域，文生图、TTS语音、超大参数模型提效等。
2023年，吴永辉被晋升为Google Fellow，并出任DeepMind研究副总裁。根据公开信息披露，“Google Fellow”对应大致为等级L10，是公司中*别的技术职位之一，被授予此称号的通常是全球领域内*的专家，他们不仅在某一技术方向取得重大突破，也承担起引领公司技术愿景、跨团队推动创新的责任。
从外界看来，吴永辉已经半只脚踏入了谷歌的核心管理层，所以当他的名字出现在字节跳动Seed架构名单时，在硅谷AI圈引发了不小的轰动。硅谷科技圈网红zephyr在社交媒体上这样评价：“一个基本把Gemini项目摸透的人去了字节，好奇字节给了什么筹码。”
据《智能涌现》此前援引知情人士称，这位在谷歌耕耘17年的“扫地僧”，此番离开谷歌加入字节，“是希望做一些新的，偏探索的工作。”
03
3年前，在ChatGPT引爆行业后，字节在2023年初启动Seed团队，承担字节“通用智能/大模型”的核心研发职责，研究覆盖LLM、语音、视觉、AI Infra与下一代交互等；今年以来，Seed旗下其长期研究子项目代号Seed Edge也进入大众视野，定位“探索智能上限”的长期、不确定课题。
据Recode China AI披露，2023年以前，字节内部探索人工智能的团队主要由AI Lab负责，该团队的NLP（自然语言处理）小组约有100名成员，由字节跳动研究主管李航领导。只有一个10人的小团队负责研究大型语言模型（LLM）。
而在2023年牵头组建Seed团队的，正是如今转为向吴永辉汇报的朱文佳。据了解，朱文佳早年担任百度搜索部主任架构师，2015年加入字节并负责算法工作。2019年9月起任今日头条App负责人；2021年2月转任TikTok产品技术负责人。值得注意的是，字节的技术高管中有多位有百度系背景，其中还包括两位高管杨震原和洪定坤。
在Seed成立之后的两年中，字节AI业务不断“并线”。自2023年后，AI Lab的NLP组在当年下半年整体并入Seed；2024年，负责视频生成的PixelDance等团队也转入Seed，随着今年AI Lab整体并入Seed，字节的大模型研发由此进入“大军团”模式。
Seed官方发布的年度回顾文章显示，2024年共有57篇论文被选入ICLR、CVPR、NeurIPS等*会议；同时，该团队在模型稀疏化、强化学习等基础研究方向持续推进。
经历几轮架构调整后，关于字节AI组织的“三叉戟”布局逐渐清晰起来：Flow（产品应用层面）、Seed（模型研发）与Stone（基础设施/平台），其中，Seed成员分布在北京、新加坡与美国，协同开发大语言、视觉、语音与世界模型等领域。
另一方面，在Seed发展过程中，创始人张一鸣的身影“存在感”不断增强。自2024年下半年起，张一鸣定期从新加坡往返北京，参加Seed核心技术团队复盘/讨论会，把大量时间花在和研究者交流与讨论技术细节上。
2024年底，据外媒报道，尽管张一鸣在2021年卸任CEO，但他仍然活跃于公司的AI战略中。他亲自参与招募AI工程师和研究员。在这一过程中，张一鸣已经一对一聊过许多AI顶会论文的作者，这其中还有尚未毕业的博士生。
字节公开的招聘信息显示，Seed在北美与亚洲同步扩张，并通过学生研究员/实习与校招维持人才漏斗。2025年，字节启动了TopSeed项目，计划招聘约30名优秀博士，聚焦于“大模型研究”“多模态理解”“机器学习系统”等方向。
10月初，在公众面前沉寂许久的张一鸣现身上海，作为上海徐汇知春创新中心的发起人出席该中心的开业活动。据了解，上海徐汇知春创新中心核心定位为前沿计算机与人工智能技术创新研究、开源工具和算法开发，以及*创新人才培养。一时间，张一鸣重视AI产业发展、AI人才建设不再是一个内部话题。
不过，公开报道显示，上海徐汇知春创新中心是张一鸣个人捐助的项目，与字节跳动并无业务关系。但“知春”二字，意指字节跳动起源地的北京知春路，不禁让人产生些许联想。
另一方面，吴永辉加入字节这半年来，Seed在字节内部的待遇堪称“亲儿子”级别，9月以来，Seed实施一次覆盖核心大模型员工的期权增发/津贴计划，按照绩效与职级差异，每月可获约9-13.5万元等值期权，按月归属，连续18个月；在一些社交媒体上，该激励被形容成“下血本”，显示出字节方面对基础研究与*人才密度的继续加码。
如此程度的“偏爱”，甚至引发了部分字节员工的不满，一些社交平台上出现了“Seed这波令人寒心”的讨论。今年年初，字节跳动曾发布内部邮件，对员工福利体系进行“瘦身”，春节红包将在2026年停发，下午茶和部分节日礼品也相继取消，在一些员工看来，这样的操作多少有些“所有人节衣缩食补贴Seed”的感觉。
而在人事文化与绩效口径方面，字节方面也为Seed Edge开了“小灶”，采用“长周期考核”的特殊机制，与公司季度绩效模式并行。随着朱文佳时代的技术高管们相继让位，吴永辉时代的Seed开始全面对标那些来自硅谷的同行们。
显然，Seed团队形成如今的规模，和张一鸣深度参与字节AI业务不无关系。而在科技史上，谷歌曾经也有类似情景：创始人Larry Page在2011年回归CEO职务后，强调人工智能/机器学习为公司战略核心，并亲自推动Google的AI团队及组织调整。
如今，吴永辉接过Seed的“一号位”，意味着这支团队的1.0阶段已经结束。它不再只是字节内部的科研试验田，而是被正式纳入公司的最核心版图。张一鸣所押注的，除了这位谷歌的“扫地僧”，更是字节能否在AI时代，从互联网企业升级为头部科技企业的蓝图。
