【科技资讯】继Seed、Flow后，字节又成立一个AI一级部门，直指「数据」｜36氪独家

📝 核心摘要

2026年6月初，字节跳动整合旗下多个分散的AI数据相关团队，正式成立”AI数据与安全”一级部门，该部门与Seed、Flow等AI一级部门平行，负责人为王赢磊（Adam Wang），其此前担任TikTok平台责任负责人及直播负责人，曾为TikTok核心营收来源的直播业务立下战功。新部门整合的团队包括原TikTok创始团队成员傅越于2023年成立的Global Data（原规模百人，曾服务豆包海外版、TikTok及Seed模型训练的数据采购与质量管控）、集团数据中台DMC，以及Flow下属的AI数据平台AIDP等团队，目前字节仍在梳理架构优化人员。字节成立该部门的核心背景，源于其在大模型攻坚上”坚决不蒸馏”的战略选择——2026年7月底Seed全员会上张一鸣明确表态，8月5日CEO梁汝波也强调字节大语言模型坚定自研、做好基本功，这一战略导向下，数据成为支撑大模型达到全球第一梯队的关键。字节在AI数据上的投入力度在国内大厂中领先：仅为Seedance做模型数据评测的团队就达上千人，每位算法工程师背后配十余位数据同事；2026年初，字节在世界模型和Coding模型训练上的数据预算已超千万美元级别，且可按需追加，内部还按模型方向划分数据项目并核算ROI。全球AI行业正经历结构性变化，当公开互联网数据被穷尽，大模型竞争的核心变量从算法、算力转向真实世界的高质量数据，数据军备赛已在全球展开：硅谷头部大模型公司Anthropic仅2025年就为RL数据拨出超10亿美元预算，数据成为2026年硅谷增长最快赛道之一，明星数据公司Mercor成立三年年化收入从5亿美元涨至20亿美元，91%收入来自OpenAI、Anthropic等头部模型公司；国内腾讯、阿里也在加码数据投入，腾讯近半年以三倍薪资从字节挖数据团队，大厂还普遍采取数据排他策略。行业共识已形成，数据是大语言模型、具身智能、世界模型等AI细分方向的决定性变量，当前AI行业面临高质量数据供给稀缺的瓶颈，且数据需求正从公域转向私域（如企业内部代码库、员工操作痕迹等过程数据）。对字节而言，新成立的千人级数据组织需快速响应模型前沿变化，毕竟当前模型能力边界仍在快速迭代，数据的时效性直接影响模型竞争力，这也是字节在数据军备赛中需应对的核心挑战。

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🏷️ 标签：字节跳动, AI数据与安全部门, 大模型, 数据要素, AI行业