嗅态

嗅产业冷暖，见人间百态

作者 | 石灿

最近几年，从字节跳动出来创业的人越来越多。

最初看到王长虎、任利锋这些名字时，我没有觉得有什么特别。一家十多万人的互联网公司，每年都有人进出，高管离职创业也算不上新鲜事。但名单越拉越长，事情慢慢变得有意思起来。剪映、飞书、TikTok、AI Lab，再到后来的 Flow 和 Seed，不同部门的人陆续离开字节，进入同一轮 AI 创业潮。粗略算下来，已经足够形成一支有辨识度的创业队伍。

真正让我感兴趣的，是他们离开字节以后在做什么。

王长虎做 AI 视频，陈冕做 AI 设计与视觉创作，张涛参与创办通用 Agent Manus，陈志杰和杨萍进入 AI Coding，郭传雄做 AI 基础设施，任利锋则把 AI 生成式 3D 接进电商供应链和制造环节。方向看起来很散，放在一起却能找到一些共同之处：很多人都在尝试缩短一件事情从需求提出到结果交付的过程。

过去做一条视频，需要策划、拍摄、剪辑和后期；做一套设计，需要需求沟通、设计、修改和交付；开发一个软件，需要产品、研发、测试不断配合。到了他们正在做的产品里，原来需要几个人、几个部门甚至几家公司共同完成的工作，正在被装进一套软件、一条工作流，最后可能只剩下一次人与 AI 的对话。

我后来发现，这种做事方式其实并不陌生。

今日头条曾经缩短内容与读者之间的距离，抖音把创作者直接送到用户面前，剪映把专业视频制作能力交给普通人，飞书则一直在处理公司内部那些复杂的协作流程。十多年过去，一批人离开字节，创业方向已经完全不同，身上却多少留下了相似的痕迹。

所以，比起讨论字节为什么出了这么多创业者，我更好奇另外一个问题：一家公司的工作方法，会在多大程度上跟着离职的人一起离开？

根据公开资料，我找了一批近几年从字节出来创业的人，把他们做过的产品、所在部门和创业方向放在一起观察。下面 20 个观察，是我从这些人身上看到的一些共同变化。

1、字节输出的不仅是一批创业者，更是一套 " 压缩链条 " 的创业方法。

很多人创业后做的事情不同，视频、设计、Coding、Agent、AI 硬件、Infra、3D、电商制造，但底层动作高度相似：把原本需要多个部门、多人协作、多套软件才能完成的任务，压缩成一个产品、一条工作流，甚至一次自然语言交互。共同方向不是单纯 " 做 AI"，而是持续缩短 " 需求—生产—交付—消费 " 的距离。

2、字节系创业最大的共同特征，可能不是创新，而是 " 去中间过程 "。

传统互联网主要解决 " 信息怎么更快流动 "，字节出来的这一批 AI 创业者更多在解决 " 事情怎么更少经过人 "。Lovart 压缩设计流程，Coding Agent 压缩软件研发流程，Manus 压缩知识工作流程，AI 视频压缩内容制作流程。过去被互联网消灭的是渠道中介，AI 正在消灭生产中介。

3、字节可能是中国最早把制造业方法大规模用于数字内容生产的互联网公司。

今日头条、抖音、剪映背后都有明显的工业化倾向：标准化生产、数据反馈、快速迭代、大规模分发、单位成本不断下降。员工长期处在这种体系里，容易形成一种本能：凡是复杂流程，都可以拆；凡是重复动作，都可以自动化；凡是人工判断，都可以尝试模型化。现在，这套方法正被带进 AI 创业。

4、字节系创业者普遍对 " 完整产业链 " 兴趣不大，对 " 关键接口 " 兴趣更大。

很多人并不想重新造一家巨型公司，而是寻找一个极高杠杆的位置。有人切视频生成，有人切 Coding，有人切 Agent，有人切算力网络。创业公司未必控制整个产业，但试图控制一个决定效率的关键接口。这个思路和传统产业创业很不一样。

5、他们普遍相信，软件最终应该从 " 工具 " 变成 " 结果交付者 "。

过去的软件逻辑是 " 给人一个工具，让人完成工作 "；Agent 时代的逻辑逐渐变成 " 告诉系统目标，让系统完成工作 "。字节系创业者大量集中在 Agent、Coding、视频、设计，本质上都在推动同一个变化：软件从操作界面走向执行主体。

6、字节的人才外溢正在从 " 经验复制 " 进入 " 能力拆分 "。

第一代大厂创业者常常把大公司的某个业务搬出去重新做一遍。现在字节出来的人更像是在拆解字节自身的能力体系：有人带走视觉生成能力，有人带走全球化产品能力，有人带走推荐算法经验，有人带走 AI Infra 能力，有人带走内容增长经验。字节不是复制出了很多 " 小字节 "，而是在被拆成很多创业公司。

7、字节创业者往往不迷恋 " 通用大模型 "，更关注模型上面的生产环节。

这一点很重要。大量样本集中在 AI 应用、Agent、创作工具、Coding、硬件、Infra，而不是正面和大厂争基础模型。背后是一种非常现实的判断：模型能力会越来越公共化，真正能形成公司的，是模型进入具体任务之后产生的产品、数据、流程和用户关系。

8、这一代创业者对 " 用户需求 " 的理解，比对 " 技术突破 " 的迷恋更强。

即使是技术背景很重的人，创业方向也普遍不是纯研究型项目，而是快速寻找可交付的产品形态。字节内部长期强调真实用户、数据反馈、快速验证，这种训练会让创业者天然问一句：模型能力到底能替用户少做什么？

9、字节系创业正在把 " 增长思维 " 改造成 " 生产效率思维 "。

移动互联网时代，字节最强的标签是增长、推荐、流量分发。AI 时代，增长仍然重要，但创业者越来越关注生产本身。过去的问题是 " 怎么让更多人看见 "，现在的问题变成 " 怎么让更少的人完成更多工作 "。这是字节方法的一次重大迁移。

10、剪映可能比抖音更值得研究。

如果从创业方法论看，剪映可能是字节内部最接近 AI 创业精神的产品。剪映做的事情，本来就是把过去专业、复杂、昂贵的视频生产能力封装成普通人可以使用的软件。陈冕、明超平、张琪智、李政锦、廖谦等人集中外溢并不偶然。剪映本身就是一次 " 生产能力民主化 " 的成功实验。

11、飞书派同样重要，因为他们更接近 " 组织去中间化 "。

抖音和剪映主要压缩内容生产与分发，飞书训练出来的人面对的是企业内部协作、流程、知识、数据和任务。张涛、齐俊元、黄巍等人进入 Agent 后，实际上把问题继续向前推了一步：如果 Agent 能直接执行任务，那么大量协调、汇报、转交、同步流程是否还有必要存在？

12、AI 创业真正可能被压缩的，不只是职业，甚至包括公司本身。

这是从这些样本可以推出的更激进判断。过去企业存在，是因为完成复杂任务需要大量分工与协调。如果一个人加上多个 Agent，可以完成过去十人甚至百人的工作，那么企业作为 " 协调生产的组织 " 本身也会被重新定义。字节系创业者正在无意中逼近这个问题。

13、字节的人才外溢，说明大公司的边界正在变成创业市场的供给端。

字节内部的 Seed、Flow、剪映、飞书、AI Lab，实际上已经像创业公司的 " 前置研发部 "。大量技术、产品和组织经验在大厂里完成第一次验证，再通过人员流动进入创业市场。大公司不再只是创业公司的竞争者，也成为创业生态的上游人才与能力供应商。

14、这批创业者的全球化意识明显强于上一代中国创业者。

TikTok、CapCut、飞书国际化长期训练了一批直接面向全球用户的人。很多项目从第一天就不是 " 先做中国再出海 "，而是天然按照全球市场设计。字节系创业因此不仅是人才外溢，也是中国互联网全球化经验第一次大规模进入创业市场。

15、字节系创业者真正继承的可能不是 " 字节文化 "，而是 " 高频反馈文化 "。

快速上线、真实用户、数据反馈、持续迭代，比完整战略叙事更重要。AI 时代模型更新极快，这种文化反而特别适配。创业公司不需要提前把五年路径想完整，可以通过连续产品实验寻找方向。

16、字节系创业者集中出现，本身说明 AI 创业已经从进入产品经理时代。

大模型第一阶段，市场关注模型能力和论文；第二阶段，越来越多价值发生在 " 模型怎么进入具体场景 "。字节的优势恰好不只在技术，更在产品、增长、商业化和全球用户。这也是为什么字节背景的人在 AI 应用创业里显得特别密集。

17、" 大厂离职创业 " 背后真正发生的是人才资产的重新定价。

在移动互联网成熟期，一名优秀产品经理、算法负责人待在字节的价值很高；AI 周期出现以后，同一套能力在外部创业市场里的估值突然更高。于是人才开始从成熟组织流向新技术周期。所谓离职潮，本质上是新技术周期重新计算了人的机会成本。

18、字节可能正在经历一次类似 20 年前 " 微软、Google 人才外溢 " 的阶段。

真正值得观察的不是某几个明星创业者，而是这些创业者之间是否逐渐形成投资、招聘、合作、产品和资本网络。如果越来越多字节老同事相互投资、联合创业、招募，那么 " 字节系 " 才真正从标签变成创业生态。

19、字节系创业的一个潜在弱点，是过度相信效率可以解决一切。

字节的方法特别擅长缩短流程、提高效率、快速增长，但品牌、信任、审美、社区文化、长期关系并不完全服从效率逻辑。AI 越容易把生产效率拉平，长期差异反而越可能来自那些无法轻易量化的东西。字节系创业最终能不能建立真正长期的公司，要看能否跨过这一关。

20、因此，我们看字节系创业，真正值得关注的不是 " 谁出来了 "，而是 " 中国的新一代创业公司为什么越来越像超级个体 "。

如果过去创业是搭建组织、招人、建立部门，那么 AI 时代越来越像围绕少数高能力个体配置模型、Agent 和外部服务。字节系创业者只是最先、最密集地体现了这种变化。