在科技行业快速迭代的时代，字节跳动作为中国领先的互联网企业，其技术发展轨迹一直备受关注。第五届字节跳动奖学金颁奖典礼上，字节跳动技术副总裁杨震原回顾了过去12年的技术演进，分享了许多外界鲜为人知的"幕后故事"。本文将深入剖析字节跳动在不同技术浪潮中的战略抉择与技术创新，揭示这家算法巨头如何在激烈的市场竞争中保持领先地位。
从推荐算法到AI：字节跳动的技术基因
字节跳动的技术发展始于2014年，当时团队仅有5个人负责核心算法，却定下了一个看似不可能实现的目标：在第一版推荐系统中就实现"万亿（T）级别"的特征规模。这一决策充分展现了字节跳动面对技术挑战时的雄心与工程底色。
推荐算法的早期探索
推荐系统是字节跳动起家的核心技术，也是其"算法驱动"理念的集中体现。2014年，当大多数互联网公司还在探索推荐系统的基本框架时，字节跳动就确立了"万亿级别特征规模"的激进目标。这一决策奠定了字节跳动在内容分发领域的技术优势，也为后来的抖音、今日头条等产品提供了强大的技术支撑。
从技术角度看，推荐系统的核心在于如何从海量内容中为用户精准匹配感兴趣的信息。字节跳动通过持续优化算法模型，不断提升推荐的准确性和用户体验。这一技术积累不仅支撑了自身产品的快速发展，也成为后来进军AI领域的重要基础。
大语言模型的早期尝试与后来居上
令人意外的是，尽管字节跳动以算法著称，但在大语言模型领域的探索却并非一帆风顺。杨震原透露，早在2021年，字节跳动就曾尝试训练大语言模型并用于搜索相关性任务，但由于当时效果提升微弱且成本高昂，团队得出了"这个LLM目前没什么用"的结论，一度搁置相关研究。
这一决策在当时看来是合理的，因为大语言模型在2021年确实尚未展现出突破性的能力。然而，随着技术的快速迭代，字节跳动凭借在基础设施（Infra）领域的深厚积累，在2022年迅速调整方向并后来居上。
MegaScale训练系统的突破
字节跳动在AI领域的后来居上，很大程度上得益于其构建的MegaScale训练系统。这一系统实现了超过55%的浮点运算利用率（MFU），远超行业平均水平。高利用率意味着更高效的计算资源利用，能够在相同硬件条件下提供更强的训练能力。
MegaScale训练系统的成功不仅支撑了"豆包"成为中国最流行的AI助手之一，也让火山引擎能够以极低的成本提供模型服务。这一成就充分展示了字节跳动在AI基础设施方面的技术实力，也为其在AI领域的持续发展奠定了坚实基础。
XR硬件的革命性突破
在AI技术快速发展的同时，字节跳动也在XR（扩展现实）领域取得了突破性进展。针对2023年Pico减少市场营销投入的动作，杨震原澄清道，这是因为当时的硬件体验尚未成熟，公司选择转向更底层的核心技术攻坚。
MicroOLED屏幕的定制研发
传统VR设备面临的最大痛点之一是"看不清"，这一问题源于屏幕分辨率不足。为了解决这一难题，字节跳动自2022年起与供应商联合定制MicroOLED屏幕，试图将PPD（角分辨率）从行业的20提升至40以上。
令人惊叹的是，字节跳动定制的4000 PPI像素密度甚至达到了iPhone 17 Pro Max的近9倍。这一突破性进展将极大提升XR设备的视觉体验，解决用户长期以来的使用痛点。
专用芯片的全链路自研
除了屏幕技术的突破，字节跳动还在硬件领域进行了更深层次的布局。为了解决MR混合现实中的眩晕与延迟问题，字节跳动全链路自研了一颗头显专用芯片。
这颗芯片在2024年回片后进入量产阶段，各项指标均达到设计要求。最令人瞩目的是，系统延迟已压低至12毫秒，远超行业25毫秒的极限。这一突破将显著提升XR设备的沉浸感和舒适度，为用户提供更接近现实的体验。
2026年新一代XR产品展望
经过这些底层技术的沉淀，杨震原透露，新一代XR产品预计将在2026年发布。可以预见，这款产品将整合字节跳动在算法、AI和硬件领域的最新成果，为用户带来前所未有的XR体验。
从2023年的战略调整到2026年的产品发布，字节跳动展现了其在XR领域的长期战略眼光和坚定的技术投入。这种不追求短期市场表现，而是专注于核心技术攻坚的做法，正是字节跳动能够在激烈竞争中保持领先的关键所在。
技术战略的决策逻辑与工程底色
回顾字节跳动过去12年的技术发展历程，我们可以清晰地看到这家公司在面对技术浪潮时的决策逻辑与工程底色。
长期投入与短期调整的平衡
字节跳动在技术发展过程中展现出了独特的平衡能力：一方面，公司能够进行长达数年的技术投入，如XR领域的硬件研发；另一方面，当技术路线被证明不可行时，公司也能够迅速调整方向，如2021年对大语言模型的暂时搁置。
这种灵活性与坚定性的结合，使得字节跳动能够在技术变革中保持领先地位。公司的技术决策不是基于短期市场热点，而是基于对技术发展趋势的深刻理解和自身技术实力的准确评估。
基础设施优先的战略思维
字节跳动技术发展的另一个显著特点是基础设施优先的战略思维。无论是早期的推荐系统，还是后来的AI训练系统，字节跳动都高度重视基础设施的建设和优化。
MegaScale训练系统的高利用率就是这一战略思维的直接体现。通过不断优化基础设施，字节跳动能够在相同资源条件下提供更强的技术能力，这种能力积累最终会转化为产品优势和市场竞争力。
跨领域技术融合的创新模式
字节跳动的技术发展还展现了一种跨领域技术融合的创新模式。公司将推荐算法、AI技术和XR硬件等不同领域的技术有机结合起来，创造出全新的产品体验。
例如，未来的XR产品可能会整合字节跳动的推荐算法，为用户提供更加个性化的内容体验；同时，AI技术的加入也将进一步提升XR设备的智能化水平。这种跨领域的技术融合，正是字节跳动保持创新活力的关键所在。
面向未来的思考：AGI的发展路径
在分享的最后，杨震原提出了一个关于AGI（通用人工智能）的思考实验：只有当AI能完成人类95%的工作（从初级客服到顶尖科学家）时，才能称之为实现了通用人工智能。
当前大模型的局限性
尽管大语言模型在过去几年取得了显著进展，但杨震原指出，目前大模型在"持续学习能力"和"与物理世界交互（IO）"方面仍有短板。
持续学习能力的不足意味着AI模型难以在不断变化的环境中持续学习和适应；而与物理世界交互的局限则限制了AI在现实世界中的应用范围。这两个方面的突破，将是实现AGI的关键所在。
技术人未来需要攻克的难题
基于对AGI的思考，杨震原提出了技术人未来需要攻克的几个关键方向：
持续学习算法：开发能够像人类一样不断学习和适应的AI系统，使其能够在动态环境中保持性能。
物理世界交互技术：提升AI与物理世界交互的能力，使其能够更好地理解和操作现实世界。
多模态融合：整合视觉、语言、声音等多种模态的信息，创造更加全面的AI理解能力。
可解释AI：提高AI决策过程的透明度和可解释性，增强人类对AI的信任和控制。
这些方向的突破不仅将推动AGI的发展，也将为各行各业带来更加智能化的解决方案。
字节跳动技术演进带来的启示
回顾字节跳动过去12年的技术发展历程，我们可以得到几点重要启示：
技术战略需要长期坚持
字节跳动在多个技术领域都展现出了长期坚持的战略定力。无论是早期的推荐算法，还是后来的AI和XR技术，公司都进行了持续投入，不因短期市场波动而改变长期方向。
这种长期坚持使得字节跳动能够在多个技术领域建立起深厚的积累，为未来的发展奠定坚实基础。对于其他企业而言，这种长期技术战略同样值得借鉴。
基础设施是技术发展的基石
字节跳动高度重视基础设施建设的做法，揭示了基础设施在技术发展中的核心地位。无论是MegaScale训练系统，还是自研的XR芯片，字节跳动都致力于打造自主可控的技术基础设施。
对于技术企业而言，只有掌握了核心技术基础设施，才能在激烈的市场竞争中保持独立性和创新力。
技术创新需要敢于冒险和灵活调整
字节跳动在技术发展过程中既展现了敢于冒险的勇气（如万亿级别特征规模的早期目标），又表现出了灵活调整的智慧（如对大语言模型的暂时搁置）。
这种敢于冒险与灵活调整的结合，使得字节跳动能够在技术变革中抓住机遇，规避风险。对于其他企业而言，在技术创新过程中同样需要这种平衡能力。
跨领域融合是创新的重要源泉
字节跳动将不同领域技术融合的做法，展现了跨领域创新的可能性。推荐算法、AI技术和XR硬件的有机结合，创造了全新的产品体验和价值。
在技术日益复杂的今天，跨领域融合将成为创新的重要源泉。企业应当打破技术壁垒，促进不同领域技术的交流与融合。
结语
字节跳动过去12年的技术演进历程，展现了一家科技巨头如何在快速变化的技术浪潮中保持领先地位。从推荐算法到XR，从AI基础设施到专用芯片，字节跳动通过持续的技术创新和战略调整，构建了独特的技术优势和竞争力。
面向未来，随着AGI等前沿技术的发展，字节跳动有望在更多领域取得突破。正如杨震原所言，技术人需要持续攻克"持续学习能力
