Zhang Yiming beginnt, sich zu erklären.
Zhang Yiming erklärt sich nur selten.
Aber dieses Mal hat er es getan.
Nach Berichten von LatePost hat er vor zwei Wochen auf einer vollständigen Versammlung von Seed mehrere Punkte nacheinander erläutert, wobei sich der Kern auf folgende Schlüsselwörter konzentrierte:
Sei nicht ängstlich, es ist in Ordnung, vorübergehend zurückzubleiben, keine Destillation, Coding ist wichtig, aber konzentriere dich nicht nur auf Coding, AGI ist das eigentliche Ziel……
Wäre dies nur eine technische Diskussion, wären diese Worte nicht besonders bedeutend. Aber in der aktuellen Situation von ByteDance wirken sie eher wie ein öffentliches Signal des Gründers, um das gesamte Unternehmen zu beruhigen.
Das letzte Mal, dass Zhang Yiming öffentlich beschrieben wurde, wie er eine Rede auf einer internen Versammlung hält, liegt schon lange zurück. Er ist bekannt für seinen niedrigen Auftritt und sein tiefes Denken, und das von ihm geführte Unternehmen ByteDance ist es gewohnt, Ergebnisse sprechen zu lassen.
Aber heute beginnen die Ergebnisse unscharf zu werden.
I. ByteDance, das zum ersten Mal mit Nachfragen konfrontiert ist
Für eine sehr lange Zeit war ByteDance selbst der beste Beweis für die strategische Richtigkeit.
Das ist keine Übertreibung, sondern eine Tatsache, die der Markt immer wieder bestätigt hat. Von Informationsströmen bis zu Kurzvideos, von Douyin bis zu TikTok – jedes Produkt dieses Unternehmens, das in den letzten mehr als zehn Jahren in Erinnerung geblieben ist, wurde von ihm als erstes auf den Markt gebracht.
Andere holen zu ByteDance auf, und ByteDance braucht nur mit seiner Wachstumskurve zu beweisen, dass es richtig liegt.
In einer Organisation, die nie zurückgeblieben ist, wird niemand fragen „Was machen wir eigentlich?“.
Heute hat sich die Situation geändert.
Das große Modell Seed 2.0 hat nur begrenzte Resonanz ausgelöst. Die Coding-Fähigkeiten von GLM-5 und Kimi K2.5 sind deutlich führend. Auf dem Agent-Markt hat Tencents WorkBuddy die Führung übernommen. Im Bürobereich integriert Alibaba das Qwen-Büroprodukt. In keinem der drei Bereiche steht ByteDance an erster Stelle.
Seedance ist eine Ausnahme. Seedance 2.0 wird weithin als das Videomodell mit der weltweit höchsten Leistung anerkannt. Aber es macht das Zurückbleiben des Sprachmodells nur noch auffälliger und beweist, dass ByteDance über die Fähigkeiten verfügt, diese aber nur nicht an der richtigen Stelle einsetzt.
Wenn verschiedene Geschäftsbereiche völlig gegensätzliche Ergebnisse erzielen, tauchen innerhalb der Organisation Zweifel an der gewählten Route auf.
Von der Veröffentlichung von Seed 2.0 im Februar dieses Jahres bis zur Einführung von Claude Opus 5, GPT-5.6 Sol Max und sogar Kimi K3 heute ist ByteDance bei seinem Hauptmodell nicht nur um einen Monat zurückgeblieben, sondern um ein ganzes halbes Jahr an Zeitfenster.
Das ist in der Geschichte von ByteDance, die in den letzten mehr als zehn Jahren nie zurückgeblieben ist, absolut einzigartig.
Wenn die innere Angst ein bestimmtes Ausmaß erreicht, werden die Meinungsverschiedenheiten über die Route zu einem enormen internen Verbrauch.
Wenn Zhang Yiming zu diesem Zeitpunkt auftritt, bedeutet dies normalerweise, dass diese Stimmen innerhalb der Organisation bereits so laut sind, dass der Gründer persönlich darauf reagieren und sie korrigieren muss.
II. Die Destillation ist nicht das eigentliche Problem
Fast alle Medien legen den Fokus dieser Rede darauf, dass Zhang Yiming sich gegen die Destillation ausspricht.
Aber in Wirklichkeit ist dies nur eine der Erscheinungen.
Was er tatsächlich beantwortet, ist eine Organisation, die immer ungeduldiger wird.
Der kommerzielle Bereich von Coding wurde zuerst von Anthropic besetzt, und die gesamte Gewinnwachstumsrate von ByteDance hat sich aufgrund hoher Investitionen in Rechenleistung verlangsamt. Die Wachstumsrate des Token-Verbrauchs in den kostenlosen Szenarien von Seedance geht zurück, während die kostenpflichtigen Aufrufe durch Unternehmen weiter steigen.
Der tägliche durchschnittliche Token-Verbrauch des großen Modells Doubao ist von 120 Billionen im März auf 180 Billionen im Juni gestiegen. Das klingt nach einem starken Anstieg, aber im Vergleich zu den intern festgelegten Phasenzielen von 250 Billionen bis 300 Billionen wird die Lücke sogar noch größer.
Der Gesamtjahresumsatz von Volcano Engine im Jahr 2025 betrug etwa 15 Milliarden Yuan, das Gesamtumsatzziel für 2026 liegt bei über 20 Milliarden Yuan, und das Ziel für das MaaS-Geschäft wurde auf 15 Milliarden Yuan angehoben. Sein Wachstum hängt stark von Videomodellen ab, und das langfristige Wachstum weist strukturelle Risiken auf. Der ARR von Zhipu hat im Juli 1 Milliarde US-Dollar überschritten, und der ARR von Kimi hat im Juni 300 Millionen US-Dollar überschritten.
Alle Zahlen sagen dasselbe aus: Schnell, schnell, schnell.
Daher stellt sich natürlich die Frage: Wenn das Modell schnell vorankommen soll, warum kann man nicht die Destillation verwenden?
Destillation ist natürlich nicht falsch.
Aber das Problem ist, dass sie dich nur dazu bringt, anderen ähnlicher zu werden.
Von OpenAI bis Anthropic, von Google bis Meta – alle führenden Spieler verwenden sie. Das sollte nicht stigmatisiert werden, es ist im Wesentlichen Industrialisierung. Jede reife Industrie geht diesen Weg: Reverse Engineering, Ausrichtung an Vorbildern, Lernen, Kopieren und anschließende Optimierung. Die Autoindustrie hat diesen Weg gegangen, die Chipindustrie und auch die Internetbranche.
Hat Douyin damals nicht von Instagram gelernt? Hat Toutiao nicht von Informationsstrom-Produkten gelernt?
Beides ist der Fall.
Der entscheidende Punkt war nie, ob man lernt oder nicht, sondern ob man nach dem Lernen einen eigenen zweiten Schritt hat.
Für Zhipu besteht der zweite Schritt darin, nach der Destillation Claude einzuholen. Bei Moonshot AI ist K3 einer der Trümpfe für den Börsengang. Aber bei ByteDance reicht dieser Weg nicht aus. Er beantwortet nur die Frage nach dem Einholen, aber nicht nach dem Überholen.
Die Destillation bringt dich einem bereits vorhandenen Deckennäher, aber sie hilft dir nicht, eine höhere Decke zu bauen.
Neben den langfristigen Überlegungen auf strategischer Ebene gibt es möglicherweise eine Dimension, die oft übersehen wird: Zhang Yiming hat eine starke technische Sauberkeitspräferenz.
Als Technikfan, der an das First-Prinzip-Denken glaubt, hat Zhang Yiming eine instinktive Abneigung gegen die Abkürzung des Übernehmens von fremden Ergebnissen. Die Destillation besteht im Wesentlichen darin, das eigene Modell mithilfe der Denkergebnisse anderer rückzuformen. Für einen Gründer, der fest an die Neudefinition glaubt, ist dies nicht nur ein Kompromiss beim technischen Weg, sondern auch ein Rückzug auf geistiger Ebene.
Indem er die Destillation ablehnt, verhindert er strategisch, dass das Team faul wird, und dies ist gleichzeitig eine Projektion seiner persönlichen Geek-Sauberkeitspräferenz in die Unternehmensentscheidungen.
Denn er weiß: Sobald die Destillation in der Organisation umgesetzt wird, ist es schwer, wieder davon loszukommen.
III. Modelle bestimmen nicht mehr alles
Eine andere Sache, die ByteDance Kopfschmerzen bereitet, ist, dass die Branche beginnt, KI nach einem anderen Standard zu bewerten.
In der frühen Phase der großen Modelle lautete die Kernfrage: Wessen Modell ist das beste? Mit diesem Vorteil hat ByteDance den Einstiegspunkt für KI-Assistenten erobert. Bis zur ersten Hälfte dieses Jahres lautet die Frage plötzlich: Wer erledigt die Arbeit am besten?
Tencents WorkBuddy hat die richtige Wette abgegeben. Es strebt nicht danach, wie stark das Modell ist, sondern darauf, ob es Menschen dabei helfen kann, die Arbeit zu erledigen. Alibabas Qwen-Büroprodukt geht ebenfalls in diese Richtung.
Aber ByteDance hält immer noch an der Route von Doubao fest.
Liang Rubo, CEO von ByteDance, sagte auf der Vollversammlung am 6. August, dass Doubao als „grobe Hauptlinie“ mehr Geschäftsbereiche und Ökosysteme vorantreiben kann. Diese Logik ist dieselbe wie damals, als Douyin den E-Commerce und die lokalen Dienste vorantrieb. Douyin ist der Einstiegspunkt, alles geht von Douyin aus. Doubao ist der Einstiegspunkt, alles geht von Doubao aus.
Das Problem ist, dass diese beiden Einstiegspunkte nicht sehr ähnlich sind. Douyin löst das Problem, was man sehen möchte, und die Bedürfnisse aller Menschen sind gemeinsam. Doubao löst das Problem, wie man die Arbeit erledigt, und in verschiedenen Szenarien werden völlig unterschiedliche Dinge benötigt.
In früheren Artikeln habe ich bereits erwähnt, dass Zhang Yiming in letzter Zeit mehr als 50 % seiner Energie auf Seed verwendet, um eine überwältigende technische Vorherrschaft zu wiederholen. Aber die Realität ist, dass der frühe Erfolg von Doubao ByteDance zwar einen enormen Datenverkehr gebracht hat, aber gleichzeitig zu einer strategischen Belastung für die Organisation geworden ist.
Diese Trägheit des Super-Einstiegspunkts führt dazu, dass sich die Ressourcen und die Aufmerksamkeit von ByteDance unweigerlich auf Doubao konzentrieren, sodass sie keine Zeit haben, andere sehr zerstörerische spezielle KI-Einstiegspunkte zu berücksichtigen.
Wenn das Team sich darin verliert, den Haupteinstiegspunkt zu warten, werden die Chancen für Veränderungen in vertikalen Szenarien von Konkurrenten abgeschnitten.
Heute hat Doubao mehr als 300 Millionen monatlich aktive Nutzer. ByteDance wagt es nicht, es loszulassen, und wird es auch nicht loslassen.
In der Geschichte von ByteDance war der Einstiegspunkt alles. Die Erfahrung von Douyin lehrt sie: Wenn man den Einstiegspunkt erfasst, kann man die Dinge danach langsam angehen.
Das Problem ist, dass andere heute bereits um Arbeitsplatz-Agenten wetteifern, während ByteDance noch um die Modellfähigkeiten wetteifert.
Das ist ein Wettbewerb in zwei verschiedenen Dimensionen.
IV. Seedance beweist eine Sache
Da sich das Bewertungssystem der Branche bereits verschoben hat, warum setzt Zhang Yiming immer noch auf das Basismodell und investiert sogar die Hälfte seiner Energie in Seed?
Offensichtlich wettet er darauf, dass das Bewertungssystem schließlich wieder zu den Modellen zurückkehren wird.
Wenn alle Agenten in Zukunft homogen werden, wird am Ende die Fähigkeit des Basismodells den Unterschied bestimmen. Ein Zurückbleiben um ein halbes Jahr bedeutet heute nicht viel. Sobald das Modell aufgeholt hat, wird die Anwendungsebene darüber natürlich neu geordnet.
Seedance hat diese Logik der Expansion entgegen dem Trend bereits erfolgreich umgesetzt.
Im Jahr 2025 war die vorherrschende Meinung in der Branche für Videogenerierung, dass die Erweiterung des Vortrainierungsumfangs bei der DiT-Architektur nur begrenzte Vorteile bringt, sodass sich die gesamte Branche einer Route zuwendet, die auf Finetuning und Nachtraining basiert. Kuaishou Keling hat aufgrund von Einschränkungen beim Rechenleistungsbudget auf die Route des ultra-großen Basismodells verzichtet und sich für mittlere Modelle entschieden, um sich auf die Anwendungsimplementierung zu konzentrieren.
Seedance traf eine umgekehrte Entscheidung: Es hat die Vortrainingsphase extrem verlängert und die Investitionen in Rechenleistung erhöht. Das daraus resultierende Seedance 2.0 hat eine Parameterzahl von 200 Milliarden erreicht und die MoE-Architektur vollständig umgesetzt – das ist das erste Mal, dass dies im Bereich der Videogenerierung gelungen ist. Nach seiner Einführung im Februar dieses Jahres wurde es in Branchenbewertungen durchweg in die vorderste Reihe der weltweit ersten Klasse eingestuft.
Nach exklusiven Nachrichten von LatePost diskutiert ByteDance intern derzeit über das Training eines großen Modells mit einer Gesamtparameterzahl von über 5 Billionen. Diese Größe übertrifft die 2,4 Billionen Parameter von Alibaba Qwen 3.8-Max und die 2,8 Billionen Parameter von Moonshot AI K3 und ist das größte geplante Modell nach derzeit öffentlich zugänglichen Informationen in China.
Leiter des Projekts ist Xiang Liang, Leiter der Seed Foundation, und Shen Ke, verantwortlich für die LLM-Vortrainingsdaten, unterstützt die Umsetzung. Derzeit handelt es sich nur um eine frühe Diskussion, und es kann noch nicht festgestellt werden, ob das Projekt letztendlich umgesetzt wird.
Aber die Forschungs- und Entwicklungslogik von Sprachmodellen unterscheidet sich vollständig von der von Videomodellen. Bei Seedance reichen mehr als zehn Kernalgorithmus-Spezialisten aus, um die technische Route festzulegen und den Durchbruch zu erzielen. Für das Training eines Sprachmodells mit 5 Billionen Parametern muss ein riesiges verteiltes Systemingenieurwesen völlig anderer Größenordnung bewältigt werden, und es müssen umfassende Textdaten mit größerem Umfang und vielfältigeren Typen verarbeitet werden. Dazu müssen mehrere Abteilungen des Unternehmens tief zusammenarbeiten, und das kleine Teammodell der Videomodellentwicklung kann nicht übernommen werden.
Das ist nicht das erste Mal, dass ByteDance eine Wette abschließt. Von Toutiao über Douyin bis zu TikTok war jeder entscheidende Sprung eine Wette. Nur dass die früheren Wetten alle gewonnen wurden, was im Nachhinein eher wie Weitsicht wirkt.
Dieses Mal ist der Einsatz größer, und das Ergebnis ist ungewiss.
V. Der Langfristismus hat zum ersten Mal einen Preis
Mehr als das Zurückbleiben bei technischen Indikatoren ist es, dass Zhang Yiming wirklich aufpasst, dass die gesamte Organisation beginnt, heimlich zu akzeptieren, der Zweite zu sein.
Die Fähigkeitsgrenzen eines Unternehmens hängen nie davon ab, welche Technologien es beherrscht, sondern davon, was es glaubt, neu definieren zu können. Fast alle Produkte von ByteDance in der Vergangenheit mit explosivem Wachstum wurden nicht dadurch gewonnen, dass sie den Ersten eingeholt haben, sondern indem sie ein völlig neues Spiel eröffneten.
Algorithmen veralten, Talente gehen verloren, Rechenleistung und Kapital werden verbraucht. Nur diese Fähigkeit, die Branchenregeln neu zu definieren, kann nicht wiedergefunden werden, sobald sie verloren gegangen ist.
Von Angst getriebene Entscheidungen führen letztendlich nur dazu, dass man den Orten nachjagt, an denen die Konkurrenten am schnellsten laufen.
In den letzten mehr als zehn Jahren hat ByteDance immer an einen Satz geglaubt: Die beste Technologie wird letztendlich zum größten Produkt. Empfehlungsalgorithmen, Douyin und TikTok sind alle Ergebnisse dieses Gesetzes. Der Langfristismus hat fast nie Nachteile erlitten.
Aber KI hat diese Gen der Neudefinition zum ersten Mal in eine beispiellose geschäftliche Notlage gebracht.
Heute sind die Modelle, die tatsächlich kommerzielle Einnahmen erzielen, nicht unbedingt diejenigen mit der stärksten Basistechnologie; die Modelle mit dem schnellsten Wachstum sind nicht unbedingt die Routen, die letztendlich zu AGI führen. Coding ist nicht das Endziel, aber es ist zuerst zu einem kommerziellen Einstiegspunkt geworden. Agenten repräsentieren nicht unbedingt die Obergrenze der Intelligenz, aber sie beginnen bereits, die Gewohnheiten von Unternehmenseinkäufern und Entwicklern umzugestalten.
Während Konkurrenten schnell Gewinne erzielen, indem sie