说说 豆包首次付费后月活减少610万 这这件事。

刚好『智能涌现』连发了两篇关于字节 AI 的报道。之前大家对字节的印象是“没有明显短板”：C 端有 2 亿 DAU 的豆包，Seedance 2.0 是文生视频这半年毫无争议的 SOTA，在 Agent 产品上 Coze 的口碑还算不错。

但问题是，2 亿 DAU的豆包带来了高昂的推理成本和运维压力，收费只能是当下必然的选择。

除了国内探索收费之外，出海也是今年的业务重点。海外版 Dola 目前瞄准小语种市场，可以避开在欧美市场与 ChatGPT、Claude、Gemini 的正面竞争，目标是年底 DAU 达到 3000 万。

字节火山 MaaS 业务的增长现在几乎全靠 Seedance 2.0 一个模型拉动，它能带来单月超 10 亿元的收入，是字节当下最确定的现金牛。

但因为视频生成存在 Anti-Scaling Law，数据越多，模型反而越容易偷懒，后期收益会递减，下一步必须转向更精细的数据清洗和后训练。

Seedance 目前确定的新方向是动态生成，也就是互动视频。用户可以指令调整剧情，这能做成互动剧或小游戏，也能和世界模型的探索接轨。

说到世界模型，这也是之前业内认为字节“在布局上唯一的短板”。

直到 2025 年，字节才开始小范围探索世界模型的 VLA 路线，由字节 AI Lab 负责人李航（主要基于仿真数据）和 Seed 多模态研究员王文千（主要基于自然数据）分别带队。

字节高层希望 2026 年年底前能发布一版性能对标谷歌 Genie 3 的世界模型。但内部反馈是，效果和进度不及预期，与全球 SOTA 还存在 10% 的差距。

为什么世界模型非做不可？

因为世界模型背后是千亿美金级的具身智能市场，以及游戏、娱乐的想象空间。内部判断，以前做的工业搬运机器人天花板低，人形机器人是必然要入局的方向。

一位 AI 投资人的分析是：“赌，以字节的人才密度和资金投入，大概率能赢。不赌，则一定会输。”

今年春节后，字节果断新设了世界模型研究组，由前 Meta FAIR 研究员范浩奇负责，走 3D 仿真路线，主攻游戏和娱乐场景。原来的两个 VLA 研究组合并，统一向从阿里加入的周畅汇报。

今年世界模型的训练数据预算，是字节所有模态里最高的，达到数千万元，是其他厂商的 3-4 倍。

在上述这些业务之外，字节还有一个需要发力的领域：Coding。

字节模型的 Coding 能力始终没什么存在感，不说比阿里，甚至比不上智谱和月之暗面。核心问题是数据回流断了 —— 因为自家模型做不到第一梯队，连内部业务都不愿意用，导致缺少真实场景的反馈来迭代模型。

2026 年开始，字节内部多个应用部门已经被强制要求在工作中使用自家的 Seed 模型，希望尽快补上这一环。

这没什么可说，其实海外大厂也是这么搞的，亚马逊、Meta、微软、谷歌为了训练自己的模型，都有在特定部门强制使用自家模型的规定。

但是字节最终能不能做好，要花多久做好，还是个未知数。