กลยุทธ์ AI ของ ByteDance สำหรับปี 2026 มุ่งเน้นที่สี่ทิศทางหลัก: โมเดลโลก, โมเดลวิดีโอ Seedance, การเขียนโค้ด และการพาณิชย์ hóa DouBao
ผู้เขียนบทความ: โจวซินยู
ที่มาของบทความ: 36氪
《การเกิดขึ้นของปัญญาประดิษฐ์》ได้รับข้อมูลแบบเอกสิทธิ์จากแหล่งข่าวหลายแห่งว่า ในปี 2026 字节 AI จะมีหัวข้อสำคัญสี่ประการ:
เพิ่มการลงทุนในการฝึกโมเดลระดับโลก ภายในสิ้นปีนี้ ประสิทธิภาพของโมเดลจะเทียบเท่ากับ Google Genie 3 ซึ่งเป็นโมเดลระดับโลกที่ดีที่สุดในปัจจุบัน (SOTA)
โมเดลวิดีโอยังคงรักษาตำแหน่งผู้นำ พร้อมสำรวจทิศทางใหม่ๆ เช่น การสร้างแบบไดนามิก
เสริมพื้นฐานการเขียนโค้ดให้แน่นหนา ดำเนินการ Dogfooding สำหรับการเขียนโค้ด (การไหลกลับของข้อมูล การประเมินผล เพื่อสร้างวงจรหมุนเวียน) เพื่อเพิ่มความสามารถของตัวแทน
DouBao ปรับปรุงความสามารถทางการค้า โดยมุ่งเน้นที่สถานการณ์หลักคือ “การดำเนินงานสำนักงาน”
พื้นที่ที่ไบต์ยังไม่ได้ครอบครอง: โมเดลโลก ณ ปัจจุบัน ในเครือข่าย AI ของไบต์ มี Seed 2.0 ที่ทำให้ไบต์สามารถเข้าสู่กลุ่มผู้นำระดับโมเดลขนาดใหญ่ของจีนได้สำเร็จ รวมถึง Seedance 2.0 ที่บรรลุระดับ SOTA ของโลก นอกจากนี้ในด้านการประยุกต์ใช้งาน โดว์บาโอยังคงรักษาความได้เปรียบอย่างท่วมท้น—เราได้รับข้อมูลจากหลายแหล่งว่า หลังจากเทศกาลปีใหม่จีนปี 2026 จำนวนผู้ใช้งานรายวันของโดว์บาโอแตะระดับ 200 ล้านคน
“ไม่มีจุดอ่อนที่ชัดเจน” ผู้เชี่ยวชาญด้านกลยุทธ์ AI จากบริษัทขนาดใหญ่หนึ่งแห่งให้ความเห็นเกี่ยวกับโครงสร้างธุรกิจ AI ของ ByteDance
แต่ในโมเดลจำนวนมาก กลับขาดโมเดลโลก ซึ่งเป็นกุญแจสำคัญของขั้นตอนถัดไปของการวิจัยโมเดลขนาดใหญ่
บุคคลใกล้ชิดทีม Seed บอกกับเราว่า ByteDance เป็นผู้เล่นที่เข้าสู่เส้นทางโมเดลโลกช้ากว่าผู้อื่น ในปี 2024 โจว ชาง ซึ่งเพิ่งย้ายจาก Alibaba มาร่วม ByteDance ได้รับหน้าที่นำการวิจัยโมเดลโลก
แต่ในเวลานั้น การตัดสินใจภายในคือ เส้นทางของโมเดลโลกและสถานการณ์เชิงพาณิชย์ยังไม่ชัดเจน สำคัญกว่านั้นคือต้องเน้นการแข่งขันกับโมเดลวิดีโอ
จนถึงปี 2025 ไบต์ได้จัดตั้งทีมวิจัยในวงจำกัดเพื่อเริ่มสำรวจเส้นทาง VLA (Vision-Language-Action Model) ในโมเดลโลก โดยมีผู้นำสองคน:
หนึ่งคือหลี่ฮัง หัวหน้าห้องปฏิบัติการ AI ของ ByteDance — ในเดือนเมษายน 2025 ห้องปฏิบัติการ AI ทั้งหมด (รวมทีม Robotics) ถูกรวมเข้ากับ Seed โดยมีเป้าหมายหนึ่งคือเพิ่มประสิทธิภาพการสื่อสารระหว่างโมเดลและแอปพลิเคชัน (embodied intelligence) — โดยใช้ข้อมูลการจำลองเพื่อฝึกโมเดลโลก
อีกคนคือ หวัง เวินเชียน นักวิจัยด้านมัลติมอดัลของ Seed ซึ่งเน้นการฝึกอบรมด้วยข้อมูลธรรมชาติ
ในปี 2026 วู ย่งฮุ่ยได้ตั้งเป้าหมายที่ชัดเจนสำหรับโมเดลโลกในการประชุมทั้งหมดของ Seed: ต้องเผยแพร่โมเดลโลกอย่างน้อยหนึ่งรุ่นก่อนสิ้นปี 2026 โดยมีประสิทธิภาพเทียบเท่ากับ SOTA ของโลกในปัจจุบัน—Genie 3 ที่ Google เปิดตัวในเดือนสิงหาคม 2025
แต่จากความคืบหน้าในปัจจุบัน ความเร็วในการตามทันยังไม่เพียงพอ บุคคลใกล้ชิดกับ Seed บอกกับเราว่า วู ย่งฮุ่ย ได้กล่าวอย่างตรงไปตรงมาในที่ประชุมภายใน Seed หลายครั้งว่า โมเดลโลกของ ByteDance และปัญญาเชิงร่างกายมีผลลัพธ์ต่ำกว่าที่คาดหวัง
สมาชิกของ Seed รายอื่นเปิดเผยว่า ตามการประเมินภายใน จนถึงต้นปี 2026 ประสิทธิภาพรวมของโมเดล Byte World ยังห่างจาก SOTA ระดับโลกอยู่ 10%
แต่การต่อสู้ครั้งนี้แทนอนาคต
ในทางหนึ่ง ด้านล่างของโมเดลโลกคือตลาดปัญญาเชิงร่างกายที่มีมูลค่าอย่างน้อยพันล้านดอลลาร์สหรัฐ รวมถึงฉากการเล่นเกมและความบันเทิงที่มีศักยภาพในการขยายตัวอย่างมาก
อดีตนักวิจัยของ Seed เคยบอกกับเราว่า หุ่นยนต์ของ Byte นั้นก่อนหน้านี้ถูกใช้งานหลักในด้านการขนส่งสินค้าและการเคลื่อนย้ายอุตสาหกรรม แต่ภายในประเมินว่าขอบเขตการเติบโตนั้นต่ำ “หุ่นยนต์รูปคนที่มีแนวโน้มตลาดกว้างขวางกว่าคือทิศทางที่ Byte จะต้องเข้าร่วมแน่นอน”
ในอีกด้านหนึ่ง เส้นทางของโมเดลโลกยังคงมีข้อแตกต่างมากมาย รวมถึงกลุ่มการสร้างวิดีโอ กลุ่ม VLA (โมเดลภาพ-ภาษา-การกระทำ) กลุ่ม JEPA (การทำนายพิกเซล) เป็นต้น
“ด้วยความหนาแน่นของบุคลากรและการลงทุนด้านไบต์ โอกาสที่จะชนะมีสูงมาก” นักลงทุนด้าน AI วิเคราะห์กับเรา “แต่ถ้าไม่เดิมพัน คุณจะแพ้แน่นอน”
ตั้งแต่ปี 2026 เพื่อเป้าหมายในการก้าวเข้าสู่กลุ่มชั้นนำระดับโลก ไบต์ได้ปรับเปลี่ยนหลายอย่างเกี่ยวกับการฝึกโมเดลระดับโลก
ตามข้อมูลจาก《การเกิดขึ้นของปัญญา》 หลังเทศกาลฤดูใบไม้ผลิปี 2026 Seed ได้ก่อตั้งทีมวิจัยโมเดลโลกใหม่ โดยมี范浩奇 อดีตนักวิจัยจาก Meta FAIR Lab เป็นหัวหน้าทีม และรายงานต่อ Zhou Chang หัวหน้าทีมมัลติมีเดียและโมเดลโลกของ Seed
ในขณะเดียวกัน ทีมวิจัย VLA สองทีมที่หลี่ฮังและหวังเหวินเชียนนำทีมได้รวมกันเป็นทีมเดียวและรายงานผลต่อโจว창โดยตรง
บุคคลหลายรายที่มีข้อมูลเปิดเผยกับ Intelligent Emergence ว่า ทีมวิจัยของหลี่ฮังและหวังเหวินเชียน มุ่งเน้นไปที่ VLA โดยมุ่งเน้นที่ “การสร้างสรรค์ทันที” และ “ความเป็นจริง” โดยมีเป้าหมายในการใช้งานคือปัญญาเชิงร่างกาย ในขณะที่ทีมใหม่ที่นำโดยฝาน เหอชี ได้เลือกแนวทางการจำลองแบบ 3D โดยเน้นที่การใช้งานด้านความบันเทิงและเกม
นอกเหนือจากการขยายกำลังคนและเส้นทางการสำรวจ โมเดลโลกยังมีการลงทุนด้านเงินทุนสูงที่สุดเมื่อเทียบกับทิศทางโมเดลอื่นๆ เช่น ข้อความ การเขียนโค้ด และวิดีโอ
ข้อมูลงบประมาณมีความโดดเด่นอย่างชัดเจน พนักงานจากแพลตฟอร์มข้อมูล Byte บอกกับเราว่า กลยุทธ์การใช้ข้อมูลการฝึกอบรมแบบ “เน้นปริมาณ” ซึ่งเคยได้ผลลัพธ์ที่โดดเด่นบน LLM และ Seedance 2.0 ทีมงานวางแผนจะนำ “กลยุทธ์ข้อมูลมหาศาล” เดียวกันนี้ไปใช้ในการฝึกอบรมโมเดลโลก
สิ่งนี้ยังหมายถึงการลงทุนด้านข้อมูลที่สูงขึ้น—เราได้รับข้อมูลจากหลายแหล่งว่าในปี 2026 งบประมาณที่ ByteDanceจัดสรรให้กับข้อมูลการฝึกโมเดลโลก (รวมถึง VLA, วิดีโอระยะยาว, 3D และโมดัลิตี้อื่นๆ) สูงที่สุดในทุกโมดัลิตี้ โดยมีมูลค่าถึงหลายล้านหยวน
ผู้ให้บริการข้อมูลรายหนึ่งระบุว่า ไบต์ได้ลงทุนข้อมูลบนโมเดลโลกมากถึง 3-4 เท่าของผู้ผลิตรายอื่น
การเขียนโค้ด: การพัฒนาทักษะการวิศวกรรมข้อมูลที่ล้ำเลิศเป็นพื้นฐานและเป็นปัจจัยสำคัญที่กำหนดขีดจำกัดของประสิทธิภาพของเอเจนต์ — นี่เป็นข้อตกลงทั่วไปในอุตสาหกรรม
ผู้รู้เห็นหลายคนเคยพูดกับเราว่า ByteDanceให้ความสำคัญกับ Coding “ByteDance ลงทุนอย่างมากกับ Coding เสมอมา โดยมีเพียงโมเดลโลกปีนี้เท่านั้นที่สูงกว่า” บุคคลใกล้ชิดกับ Seed กล่าวกับ Intelligent Emergence
ตัวอย่างเช่น ภายในจะจัดซื้อข้อมูลแบบเฉพาะทาง หรือศึกษาข้อมูลตัวอย่างการฝึกโมเดลการเขียนโค้ดชั้นนำจากต่างประเทศ เช่น Claude Code และ CodeX
ที่การประชุม Force ของ Volcano Engine ในปี 2025 หงติ่งคุน รองประธานเทคโนโลยีของ ByteDance ยังระบุว่า การเขียนโค้ดเป็นงานที่มีโครงสร้างสูงและมีตรรกะแน่นหนา ซึ่งต้องการความต้องการสูงในการเข้าใจโครงสร้างเชิงความหมายที่ซับซ้อน การให้เหตุผลเชิงตรรกะ การออกแบบอัลกอริทึม และการสื่อสารอย่างแม่นยำ สามารถช่วยขับเคลื่อนการสำรวจขีดจำกัดของปัญญาของโมเดล
แต่ในโลกภายนอก ความมีอยู่ของธุรกิจ Coding ของ ByteDance ยังคงอ่อนแออยู่ ไม่ว่าจะเป็นโมเดล Doubao-Seed-Code ที่เปิดตัวในเดือนพฤศจิกายน 2025 หรือเครื่องมือเขียนโปรแกรม AI Trae ที่เปิดตัวต้นปี 2025 ประสิทธิภาพและเสียงตอบรับก็ยังไม่เทียบเท่า GLM 5 ของ Zhipu และ K2 ของ Moonshot
ผู้รู้เห็นรายหนึ่งประเมินว่า “เหตุผลที่ผลลัพธ์การเขียนโค้ดของ ByteDanceยากที่จะก้าวหน้าคือขาดการย้อนกลับของข้อมูล” เนื่องจากความสามารถของโมเดลจำกัด ธุรกิจที่เกี่ยวข้องกับ ByteDance จึงไม่เต็มใจใช้ Seed-Code
แม้แต่แอปพลิเคชัน AI Coding อย่าง Trae ก็เชื่อมต่อกับ DeepSeek และ Claude Code รวมถึงโมเดล Coding ที่พัฒนาขึ้นภายในผลิตภัณฑ์ตั้งแต่แรก
สิ่งนี้ทำให้โมเดลการเขียนโปรแกรมของ Byte ขาดการตอบกลับจากสถานการณ์การใช้งานจริง
ตั้งแต่ปี 2026 พนักงานของ ByteDance หลายรายรู้สึกว่าแต่ละฝ่ายธุรกิจกำลังเพิ่มการสนับสนุนให้กับโมเดล Seed 一名 Seed employee ได้บอกกับ Intelligent Emergence ว่าก่อนหน้านี้ ByteDance ไม่ได้จำกัดการใช้โมเดล Coding ของบุคคลที่สามในการพัฒนา แต่ตั้งแต่ปี 2026 หน่วยงานแอปพลิเคชันหลายแห่งถูกบังคับให้ใช้โมเดล Seed
อย่างไรก็ตาม ภายใต้การลงทุนด้านข้อมูลที่มากขึ้นอย่างสุดขีด ความเร็วในการรับสมัครบุคลากรของ Seed กลับช้าลงเล็กน้อย
หัวหน้าฝ่ายทรัพยากรบุคคลของ ByteDance ได้ส่งสัญญาณออกมาว่า ยุคการจ้างงานแบบใช้เงินเดือนสูงแบบไม่เลือกได้สิ้นสุดลงแล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการพัฒนาและเลื่อนตำแหน่งบุคลากรรุ่นใหม่ภายในองค์กร พร้อมเพิ่มค่าตอบแทนให้กับนักวิจัยอัลกอริทึม
ในปัจจุบัน ตำแหน่งงานที่ Seed เปิดรับมีจำนวนจำกัด โดยเน้นไปที่บุคลากรด้าน AI จากบริษัทชั้นนำต่างประเทศ เช่น DeepSeek, OpenAI, DeepMind และ Meta ตัวอย่างเช่น โกว์ ต้าเยีย อดีตสมาชิกหลักของ DeepSeek และ ตง ซิน นักวิจัยจาก NVIDIA
Seedance จะรักษาตำแหน่ง SOTA ได้อย่างไร ในปี 2026 จี๋เจี๋ยยังมุ่งเน้นอีกประการหนึ่งเกี่ยวกับโมเดล AI คือการรักษาตำแหน่ง SOTA ของ Seedance ในด้านการสร้างวิดีโอระดับโลก
“Seedance 2.0 的成功，是数据的成功。”某家视频生成初创企业的创始人曾对《智能涌现》如此评价 Seedance 2.0 เราทราบว่า ปริมาณข้อมูลการฝึกอบรมที่มหาศาล และทีมประเมินผลกว่า 2,000 คน ได้สร้างประสิทธิภาพที่โดดเด่นของ Seedance 2.0
แต่วิธีการฝึกอบรมที่พึ่งพา “ปริมาณข้อมูล” อย่างต่อเนื่องก็มีข้อกังวลบางประการ การศึกษาบางชิ้นแสดงให้เห็นว่าในสาขาการสร้างวิดีโอ มีปรากฏการณ์ที่เรียกว่า “Anti-Scaling Law” โดยสรุปง่ายๆ คือยิ่งข้อมูลการฝึกอบรมมีมากเท่าใด โมเดลก็ยิ่งมีแนวโน้มที่จะ “ขี้เกียจ” แค่เรียนรู้เฟรมสำคัญบางเฟรมเท่านั้น และละเลยเรื่องราวทั้งหมด—ดังนั้น ยิ่งไปถึงช่วงท้ายของการฝึกอบรม ผลตอบแทนจากการเพิ่มปริมาณข้อมูลมักจะลดลง
บุคคลสองคนที่มีข้อมูลภายในด้านข้อมูลระบุว่า Seedance ได้บรรลุขีดจำกัดสูงสุดในการฝึกเบื้องต้นแล้ว และเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพต่อไป จะต้องทำความสะอาดข้อมูลการฝึกและดำเนินการฝึกต่ออย่างละเอียดยิ่งขึ้น
ในขณะเดียวกัน ความสามารถในการสร้างแบบไดนามิกคือทิศทางใหม่ที่ทีม Seedance จะให้ความสนใจในปี 2026
所谓“แบบสร้างแบบไดนามิก” หรือวิดีโอเชิงโต้ตอบ หมายถึงผู้ใช้สามารถป้อนคำสั่งเพื่อปรับเนื้อหาและเรื่องราวของวิดีโอได้ทันที ในสายงานนี้ มีบริษัท Vivix AI ซึ่งก่อตั้งโดยหลิว Yu อดีตผู้อำนวยการวิจัยระดับสูงของ SenseTime ที่มีมูลค่าสูงถึง 1.32 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ
ผู้รู้เห็นหลายคนบอกกับ Intelligent Emergence ว่า โจว ฉาง มองว่าแนวโน้มการนำไปใช้งานจริงของการสร้างแบบไดนามิกนั้นสดใสยิ่ง
“วิดีโอแบบโต้ตอบสามารถสร้างเป็นเกมเล็กๆ หรือซีรีส์แบบโต้ตอบได้ พร้อมทั้งเชื่อมโยงกับการสำรวจแบบโมเดลโลก (การสร้างวิดีโอก็เป็นหนึ่งในเส้นทางการสำรวจของโมเดลโลก)” บุคคลใกล้ชิดกับ Seed กล่าว
เร่งการพาณิชย์และขยายตลาดต่างประเทศของ DouBao 36Kr เคยรายงานเป็นรายแรกว่า DouBao มีแผนเปิดตัวเนื้อหาแบบจ่ายเงินอย่างเป็นทางการในช่วงปลายเดือนมิถุนายน; ในขณะเดียวกัน DouBao ก็อยู่ระหว่างการวางแผนเชื่อมต่อกับอีคอมเมิร์ซของ Douyin เพื่อเสริมสร้างสภาพแวดล้อมการจ่ายเงิน
ในต้นเดือนพฤษภาคม 2026 โดว์บาโอเคยอัปเดตแผนการสมัครสมาชิกแบบจ่ายเงินบน App Store โดยราคาการสมัครรายเดือนอยู่ระหว่างฟรีถึง 500 หยวน
วันที่ 3 มิถุนายน โดบั้งอย่างเป็นทางการก็ประกาศว่า จะเปิดตัว “โดบั้งโปรเฟสชันนัล” เพื่อตอบสนองความต้องการด้านผลิตภาพของผู้เชี่ยวชาญ ซึ่งรวมถึงบริการเฉพาะทาง เช่น การพัฒนาซอฟต์แวร์ การวิเคราะห์ข้อมูล การออกแบบแบบมืออาชีพ การอัตโนมัติของกระบวนการ การวิเคราะห์ทางการเงิน และการวิจัยทางวิทยาศาสตร์
ผู้รู้เห็นหลายคนเปิดเผยว่า หลังเทศกาลฤดูใบไม้ผลิ DAU ของ DouBao ได้พุ่งเกิน 200 ล้าน “ปีนี้งบประมาณการโฆษณาของ DouBao ต่ำมาก” ในมุมมองของผู้รู้เห็นรายหนึ่ง จำนวน DAU ที่สูงนำมาซึ่งต้นทุนการประมวลผลและการดูแลรักษาที่สูง ดังนั้น การผลักดันการพาณิชย์ของ DouBao ในช่วงเวลานี้จึงมีเป้าหมายสองประการ คือ การลดอัตราการเติบโตลง และการสร้างรายได้ด้วยตนเอง
การสร้าง PPT เป็นจุดเริ่มต้นหลักที่ DouBao ใช้เพื่อสร้างความเข้าใจในใจผู้ใช้ว่าควรจ่ายเงิน “DouBao ต้องการเสริมสร้างฟังก์ชันการสร้าง PPT เพื่อเรียกเก็บค่าบริการจากพนักงานออฟฟิศในอุตสาหกรรมที่มีมูลค่าสูง เช่น การเงินและกฎหมาย” บุคคลใกล้ชิดกับ DouBao กล่าวกับ Intelligent Emergence ในขั้นตอนถัดไป DouBao ยังวางแผนเปิดตัวรุ่นองค์กร เพื่อเชื่อมต่อกับระบบภายในองค์กร แต่ขณะนี้ยังอยู่ในขั้นตอนการหารือเกี่ยวกับวิธีการผสานรวมอย่างละเอียด
เขาระบุว่า แนวคิดนี้ได้รับแรงบันดาลใจจากโมเดลธุรกิจต่างประเทศ ขณะนี้ เส้นทางการสร้างรายได้โดยการคิดค่าบริการสำหรับบริบทการใช้งานสำนักงาน ได้รับการพิสูจน์แล้วในต่างประเทศ ตามข้อมูลที่ Anthropic เปิดเผย Claude Code หลังเปิดตัวเพียง 6 เดือน มี ARR ถึง 1,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐ และหลังเปิดตัวหนึ่งปี ในเดือนกุมภาพันธ์ 2026 ARR ได้เพิ่มขึ้นเป็น 2,500 ล้านดอลลาร์สหรัฐ
กระแสเงินสดที่ Claude Code สร้างขึ้นสำหรับสถานการณ์การพัฒนาขององค์กร ทำให้ Anthropic ซึ่งก่อตั้งช้ากว่า OpenAI หกปี สามารถแซงหน้า ARR ของ OpenAI ได้ในต้นปีนี้
ตอนนี้ ปัญหาที่ DouBao ต้องแก้คือการเปลี่ยนความเข้าใจของผู้ใช้จาก “ช่องทางทั่วไป” ที่สามารถถามทุกอย่างได้ฟรี ให้กลายเป็น “ผู้ช่วยสำนักงาน” ที่แม้จะต้องจ่ายเงิน แต่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของคุณ
อย่างไรก็ตาม ตลาดที่ DouBao ต้องการเข้าไปได้เริ่มเต็มไปด้วยผู้เล่นแล้ว บุคลากรของ DouBao ได้กล่าวกับ Intelligent Emergence ว่า ในระหว่างการวิจัยลูกค้าองค์กร ไบต์ได้พบว่าตลาดเครื่องมือ AI สำหรับองค์กรถูกครอบครองโดยผู้ให้บริการโซลูชัน AI หลายรายในอุตสาหกรรมแล้ว ดังนั้น DouBao ที่เข้ามาช้าจะต้องเผชิญกับต้นทุนการได้รับลูกค้าที่สูงขึ้น
《การเกิดขึ้นอย่างชาญฉลาด》ทราบว่า การขยายตัวออกสู่ต่างประเทศก็เป็นหนึ่งในประเด็นสำคัญของ DouBao ในปีนี้
ก่อนหน้านี้ แอปพลิเคชันเวอร์ชันต่างประเทศของ DouBao ชื่อ Dola มี DAU เกิน 10 ล้านคนในปลายปี 2025 ตามที่《การเกิดขึ้นของปัญญา》ทราบ Dola มีเป้าหมายการเติบโตในปี 2026 คือให้ถึง 30 ล้าน DAU ภายในสิ้นปี
บุคคลที่มีข้อมูลภายในระบุว่า ประเทศที่ใช้ภาษาท้องถิ่นเล็กๆ เป็นตลาดหลักที่ Dola มุ่งเน้น ปัจจุบัน ตลาด AI Chatbot ต่างประเทศถูกครอบครองโดย ChatGPT, Claude และ Gemini เป็นหลัก การหลีกเลี่ยงการแข่งขันโดยตรงกับ “สามผู้นำด้าน AI” ในตลาดยุโรปและอเมริกา และเลือกเข้าสู่ตลาดภาษาท้องถิ่นเล็กๆ อย่างแตกต่าง เป็นกลยุทธ์การเติบโตของ Dola
ข้อมูลจากบุคคลที่สามแสดงว่าตั้งแต่ครึ่งหลังของปี 2025 Dola ได้รับการดาวน์โหลดสูงสุดในร้านแอปของอินโดนีเซีย มาเลเซีย เม็กซิโก และประเทศอื่นๆ
——
ในช่วงหนึ่งปีที่ผ่านมา kểตั้งแต่เข้าร่วม ByteDance วู เยิงฮุ่ย มีเป้าหมายในการนำทีม Seed แก้บั๊กและพัฒนาโมเดล SOTA ไปพร้อมกัน และในปี 2026 เป้าหมายของ ByteDance ในทุกสนามของการพัฒนา AI คือการเป็นผู้ชนะ
ในปัจจุบัน Seed 2.0 และ Seedance 2.0 ได้แสดงผลลัพธ์เบื้องต้นแล้ว ประสบการณ์ด้านวิศวกรรม ข้อมูล และบุคลากรที่ Seed สะสมไว้ จะถูกนำกลับมาใช้ซ้ำในรูปแบบที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นในการต่อสู้รอบใหม่
(นางเต๋อ ยิงอี้ ผู้แต่งหนังสือ “การเกิดขึ้นของปัญญา” ได้ร่วมมือในการเขียนบทความนี้ด้วย)