（来源：网易科技）

6 月 2 日，字节跳动 Seed 旗下聚焦科学智能（AI4S）团队的核心成员顾全全发文宣布离职，结束了其在字节跳动为期三年的科研生涯。

在告别信中，顾全全确认当日为其在字节的最后一天，并强调未来将在规模化方向继续探索。市场消息指出，顾全全下一站或将投身 AI 制药与蛋白质设计领域的创业，目前已获得头部美元基金的跟进。

顾全全的离职及潜在的创业动向，折射出大厂在探索前沿科技时的组织边界，也印证了当前 AI 行业人才流动的逻辑变迁。

在过往的三年中，顾全全在字节跳动 Seed 团队扮演了关键的技术操盘手角色。

其履历显示，这是一位兼具深厚学术背景与工程落地能力的复合型人才。其于 2007 年、2010 年分获清华大学自动化专业学士与控制科学与工程硕士学位，2014 年取得伊利诺伊大学香槟分校计算机科学博士学位。此前，他曾任 UCLA 计算机终身副教授。

2023 年加入字节 Seed 后，顾全全主要牵头 AI 药物研发工作。其带队构建的核心成果包括蛋白质结构预测模型 SeedFold、蛋白质结合剂设计模型 SeedProteo，以及蛋白质语言模型 DPLM 系列。

到了 2025 年初，其业务半径延展至通用大模型的底层基建，在 Seed 内部组建专项团队，攻坚超大参数模型的可规模化训练难题。

顾全全的业务轨迹，清晰地展现了 AI4S 在科技大厂内部的发展路径：以算力和算法为杠杆，在垂直领域迅速完成基础架构的搭建。

近期，字节 Seed 旗下 AI4S 团队经历了实质性的组织架构调整。此前市场曾传闻该团队或将分拆，但接近字节的人士证实，团队并未分拆，而是将管理权划转至字节跳动技术副总裁杨震原统筹。

这表明字节依然在战略层面保留了对 AI 前沿科研的长线投入，但在业务推进与组织建制上进行了收敛。

这种调整与核心人员的外溢，本质上是 AI 制药从 " 概念验证 " 向 " 管线推进 " 演进的必然结果。

在互联网大厂的实验室里，研发 SeedFold 等开源模型是其优势所在；但如果要真正涉足 AI 制药的商业化，就必须解决靶点发现、湿实验室实验体系搭建、临床管线推进等极为厚重的现实问题。

这不仅超出了纯算法团队的业务范畴，其漫长的研发周期与高风险性，也偏离了互联网大厂长期以来追求高频、快迭代和标准化 ROI 的商业模型。

因此，当技术突破到临界点，核心骨干选择剥离大厂体系，携技术沉淀与资本加持，投身更具灵活性的垂直创业赛道，便成为一种高度理性的商业选择。

以顾全全离职为切面，当前 AI 行业的人才流动正在经历一次显著的范式变迁，即人才正从向算力巨头集中转向向垂直产业分流。

在大模型爆发初期，行业核心诉求是 " 算力与数据的集中 "，顶尖 AI 人才高度向大厂聚拢。而随着底层技术逐渐收敛，竞争焦点开始向具身智能、科学智能等需要强产业 Know-how 的垂直赛道转移，人才开始寻找能将技术落地的真实场景。

另一方面是从算法中台到产业创业的转移。早期的 AI 科学家在大厂往往身处技术中台，但 AI4S 领域的非共识性极强，这种产业复杂性使得科学家很难在现有的互联网 KPI 体系内获得充足的长周期容错率。

因此，技术骨干开始走出大厂，以创业者的身份直接面对实体产业的真实痛点。

这背后也有资本端的助推。 在一级市场，资本更加看重 AI 技术在实体产业中的商业转化率。相较于通用大模型的无底洞式投入，风险投资正在将筹码转移至像 AI 制药这种具备高行业壁垒、且有明确商业化节点的细分领域。

通用大模型的基础设施建设告一段落后，AI 改变物理世界的产业突围战才刚刚打响。大厂在收敛中寻找组织边界，而走入创业场的技术骨干们，则要在真实的产业泥沼中，完成技术的最终闭环。