豆包刚刚辟谣了。
9月24日上午，针对豆包通用Session团队组织调整，豆包公关负责人刘星在微博上回应称，部分自媒体将其解读为豆包裁员、豆包对话团队砍掉一半，相关信息不实，实际上只是分工的组织调整。
刘星表示，该团队的部分职能拆到了豆包的交易和豆包工作团队，所以人员也随着过去了。
“很多也是在做之前的工作。比如交易，也是优化交易对话体验。这个团队不到50人，分工调整涉及11人，其中3人离职。”他说。
两天前，《晚点LatePost》的一篇报道，让豆包陷入了裁员的传闻。
报道称，豆包通用Session团队的部分职能和人员将拆到豆包商业化、豆包工作等团队，其余人员将被裁撤，规模预计缩减三分之一。
该团队此前约有50人，一度是豆包内规模最大的团队，主要负责豆包的对话产品能力，包括策略、评测等工作。
这里的对话，除了狭义的文本聊天，还包含文字生成图片、语音、视频等多模态功能，其token用量往往是chatbot的数十倍。
此外，豆包拆散了一个独立的评测团队，还调整了朱文佳麾下负责对话方向的产品后训练团队，部分员工被转岗至Horizon RL、产品后训练——办公等其他部门，原因是业务需求减少。对话模型合版负责人也在一个月内换了两次。
刘星解释了通用Session团队的变动。对于《晚点LatePost》报道提及的其他调整，他并未直接回应。
豆包是否裁员，双方各执一词，不过有一种趋势，越来越明显，那就是随着AI work浪潮的兴起，chat的重要性似乎正在呈现某种程度的下降。
目前，国内外各大AI App依然保留了醒目的对话入口，但真正的竞争焦点是Agent能力，比如AI Coding、AI办公、AI办事等。模型大大小小的更新也都是围绕这些能力推进，对话性能的提升只是附带的“版本升级福利”。
在同行早已转向的情况下，豆包直至今日依然颇为重视对话，反而显得有些特立独行。最新的传言，似乎预示着它也在悄悄改弦更张。
不过，比别人更看重对话的豆包，并没有停留在chatbot的窠臼。
相反，“豆包宇宙”正在迎来一场大爆炸。它正沿着操控、交易、内容和办公四条脉络，快速延伸触手，而字节也正在重拾“宇宙公司”的旧梦。
A
以Chatbot为基本形态的AI对话，是大模型时代的先声。但2025年下半年以来，国内外AI玩家不约而同转向AI+生产力，AI对话的重要性日益下降。
在豆包调整对话条线之前，AI公司已经纷纷大举收缩这一功能。聊天框依然在，但已经不再等同于产品本身，而是退化为功能之一。
国外大厂中，OpenAI今年3月将ChatGPT、AI Coding平台Codex和自研浏览器Atlas整合在一起。
Codex成为整个产品矩阵的旗舰。相应地，坐拥9亿周活、5000万付费用户的ChatGPT，将主要充当用户基本盘和流量池，而非“全场希望”。
Anthropic更是如此。与ChatGPT相比，Claude的对话模块存在感一直不高；它真正发力的赛道，一直都是AI Coding。
国内公司也走过了类似的路径。
阿里、腾讯都曾围绕Chatbot与字节展开激战。输掉战事后，两家巨头很快就改变了策略，不再继续沿着同一路线死磕，而是转向了AI办公这条更有前景的赛道。
在产品层面上，阿里彻底改造了千问，从Chatbot重塑为Agent平台；腾讯更彻底，年初密集投流的元宝被明显冷落，专为AI办公打造的WorkBuddy成为新晋“太子”。
如今，字节也小心谨慎地踏上了同样的道路。
AI大厂纷纷从对话模块抽走力量，根本原因是，AI对话已经几乎没有创新空间，继续投入的边际效益急剧衰减。
今年初，智谱创始人唐杰曾公开表示，以对话为核心形态的竞争，随着DeepSeek的出现已基本告一段落。
他认为，在to C场景，模型本身的智商分数边际提升已难以被用户感知，竞争的关键转向了对用户上下文的理解，以及个性化服务能力。
学界研究也佐证了这一点。
今年8月，美国杜克大学的一项研究测试了12家厂商的69款模型，发现不同模型的“创意性”回答相似度显著上升，输出多样性持续下降。也就是说，用户和不同的AI聊天，体验越来越趋同。
除了做不出差别，AI对话的另一个大问题是，它的亏损大到了无法承受的程度。
以豆包为例，综合多方数据，上半年其App的日活已突破2亿，月活3.45亿，稳居国内AI App之首。
但这些用户并没有贡献大笔收入。此前有消息称，豆包单日收入不足百万元，且几乎全部是电商佣金。
而在成本侧，仅算力一项，豆包每天就要耗费数千万元。原因是，纯文本聊天花费不了太多token，但如今，用户不仅习惯了超长上下文，更喜欢文生图、文生视频这样的多模态应用，token用量几倍甚至几十倍增长。
现阶段，豆包尚且无法将全部成本转嫁到C端用户身上。这也意味着，用户对话越多，豆包亏得越严重。
在此情况下，倘若豆包继续往通用对话方向投入人力和资源，等于在一条ROI并不理想的道路上继续加注。豆包到了变阵的时候。
不过，豆包的护城河还很深，远远没到要放弃AI对话的程度，因此，相比阿里、腾讯的决绝，在调整对话模块时，它的变阵方式温和得多。
根据豆包方面的说法，通用Session团队的调整只涉及少数员工，拆分到了交易和工作等模块。他们继续做对话优化；但可以预见，其重心将不再是日常聊天，而是AI交易和办公场景下的对话体验。
对话依然是豆包的基本盘，但也没必要继续砸大量资源、追求极致。合理投入、维持现状，把腾出来的人力、算力投向其他更有前景的模块，对豆包来说更划算。
其实，国内外科技大厂早已看明白了这一道理。豆包虽然慢了一些，但也开始朝着这个方向小心腾挪。
B
同一时间，“豆包宇宙”仍然在加速扩张。
汽车，是豆包扩张的重点方向。
就在豆包对话模块被传收缩的当天，火山引擎与深蓝汽车达成合作。新车深蓝S07 AI激光版将搭载端到端豆包大模型，在情绪管家、声纹智控、场景积木、路线规划、车外语音等方面升级。
一周前，上汽荣威宣布，家越07将搭载豆包助手，并与整车控制、导航、驾驶辅助及用户生态相结合。上汽奥迪也将推出此类车型。
更早时候， 特斯拉在8月中旬的软件更新中，向中国车主推送了豆包实时对话模型，据称可以让人机对话更加自然流畅。
除了汽车，豆包在手机圈也终于有了新进展。
经历了去年底不太成功的试水后，新一代“豆包手机”于9月16日正式发布，仍由努比亚生产。它搭载了豆包手机助手，可以从系统底层实现跨Agent操作，相比初代的GUI点击方案，成功率高了不少。
再加上布局多时的家电、可穿戴设备、IoT设备，字节版“人车家”呼之欲出。
但做一个小米那样的软硬件生态，并不是“豆包宇宙”的终极图景。它正在舒展的蓝图，比“人车家”更加宏大。
字节各业务线是“豆包宇宙”的主基地。时至今日，“大豆包”的自主性越来越强。
比如，豆包很早就在AI回答中嵌入了抖音商城链接。随后，它逐渐打通下单、支付、订单管理等环节，实现App内交易闭环。今年4月起，它在导航栏上线“豆包帮你选”，这是豆包IP第一次直接与购物产生关联；5月，又升级为“买前问豆包”。
一番调整下来，用户在豆包买东西，除非特别注意，否则很难感受到与抖音的关联，更像是在“豆包商城”购物。
又比如，豆包此前与飞书的关系是，同级别的业务板块互相协同；在重度办公场景下，用户还是要从豆包跃迁到飞书。
但随着飞书团队被拆散、吸收，豆包对于字节办公条线的话语权大幅增强。豆包AI能力贯穿飞书各个模块，豆包工作更是在飞书客户端占据醒目位置。倘若有一天，字节效仿阿里的整合做法，将飞书完全并入豆包工作，恐怕并不意外。
再加上早已在豆包开辟入口的豆包爱学，以及为豆包提供算力基座的火山引擎，豆包已经“集齐”了抖音（包括抖音视频、电商和本地生活）、飞书、教育和火山引擎等字节四大板块。
字节之外，“豆包宇宙”同样气象初成。
在银行、保险、金融、零售、餐饮、医疗、教育、广告等行业，豆包都有不少合作伙伴，其中不乏招商银行、飞鹤、瑞幸咖啡、协和医院、新东方等知名企业和机构。
具体的落地方式，集中在AI能力输出上。
比如，豆包会为银行定制开发各类Agent，应用于智能外呼、智能数据助理、数字人等场景；或是帮助生产型企业研发工业智能体，应用于关键工艺、设备维护、人员管理等场景。
豆包这类动作往往与火山引擎的云服务打包，场景也偏to B，因此外界声量并不大。但论及商业回报，其价值并不亚于C端产品的攻城略地。
“豆包宇宙”的业务触角可以被大体归纳为四根支柱：
操控——C端的手机、Agent、汽车、家电、可穿戴设备、IoT，B端的企业自动化软件、工厂自动化设备、医疗设备等；
办公——目前主要是飞书，以及豆包办公；
交易——既有大抖音的电商、本地生活，也有第三方的金融、出行、零售、餐饮等；
内容——既生产AI内容，又搜索和提供大抖音的存量内容。
有了这四根支柱，豆包宇宙规模蔚然可观，而且还在越做越深。
豆包俨然正在“入侵”一切终端、覆盖一切场景，就像当年的安卓系统。而这些与豆包融合的设备，也逐渐显露了潜在的互通性，比如日益闭环的“人车家”，又比如电商、本地生活、出行、零售等板块的天然联结。
倘若发展顺利，未来总有一天，豆包将有机会像安卓那样，对几乎所有生态参与者“征税”，将这盘史诗级大棋的价值兑现。
C
字节构筑“豆包宇宙”，在AI行业里非常少见。
国内外的AI巨头，有的基模领先，有的擅长Agent，有的软硬一体、自研芯片，却没有一家像字节这样，不仅把AI应用到整个业务矩阵，还要向自己不做的领域渗透。
这并不是一件轻松的事。每多做一个领域，豆包就需要为之配备相应的人马，调度一定资源和资金。即便字节家大业大，也不可能无限“刷兵”。
甚至可以说，字节近期两度调兵遣将，先是拆分飞书、重组团队，随后又传出压缩对话团队，一部分原因就是节约人力。
即便如此，字节还是要奔向“豆包宇宙”。
做“豆包宇宙”的直接好处，自然是多挖几口井、多赚一些钱。
字节AI成本压力巨大；对话带来的算力成本，甚至都只是“小钱”——真正的大钱是每年千亿级别的AI基础设施投入，且远远看不到尽头。
在此情况下，字节深入多条赛道，可以立竿见影地拿到新客户、新订单。截至目前，它主攻的赛道——手机、汽车、金融、零售等，都有大量预算充足的金牌客户，且已经为豆包贡献了营收。
让豆包学会养家，固然不错。但如果只是为了赚点钱，字节没必要把摊子铺到整个“宇宙”，做API生意就能大赚特赚。
它真正的目标，其实是给未来的AGI储备数据养料。
字节AI正在下两个很重的注：超大参数模型，以及世界模型。
字节基模一直没能做到SOTA，而这两个新模型，就是为了打破这一尴尬而生的。只有两款模型打了翻身仗，字节才真正有资格去谈论AGI这颗皇冠明珠。
前者号称参数超5万亿，刷新国内纪录。后者则是所谓字节AI“2026年四大命题之首”。这两件事，非常罕见地都是张一鸣亲自坐镇，受重视程度可见一斑。
但字节首先要解决一个问题：训练数据从哪里来？
时至今日，互联网上的公开数据集已经被挖掘殆尽。没有新的高质量数据，很难训练出跨越当前代际的大模型。过去一段时间，基模公司纷纷把重心转向后训练，和数据荒不无关系。
字节则多了一个选择：深入千千万万的场景，自己去获取数据。“豆包宇宙”的每一条触角，不仅可以带来收入，也能带来源源不断的真实数据。
尤其是那些非文本、非结构化的数据，比如用户如何跨Agent操作手机、生产线如何利用AI运维、企业内部的真实工作流，经过清洗和筛选后，将可以为模型训练提供最珍贵的燃料。
这些数据，只靠对话是不可能拿到的。豆包减少对话模块的投入，又多了一个理由。
但这一层道理，豆包想得到，竞争对手也想得到。
过去一段时间，在豆包进入的许多赛道中，越来越多地出现了竞争对手的身影。由于赛道宽广，他们未必会和豆包直接竞争；但随着参与者的增多，碰撞很难避免。
上一个阶段，“豆包宇宙”之所以飞速膨胀，其实很大程度受益于先发优势。它在对手忙着从chatbot转向Agent时，快速在众多领域落地，并构筑了竞争壁垒。
一座座壁垒，逐渐联结成“豆包宇宙”，拱卫字节AI版图。但它们绝非坚不可破，只是对手不给力；其他公司调转船头后，势必向字节耕作多时的赛道进发。届时，“豆包宇宙”成色几何，才会迎来真正的检验。
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