10万亿参数大模型还没影，字节先造了个一级部门

张一鸣不让抄作业，字节只好自己找教材

字节想在大模型上后来居上，光堆GPU可能已经不够了。

据智能涌现报道，字节跳动近期成立新的一级部门“AI数据与安全”，与Seed、Flow、抖音等部门平行。与此同时，原AI数据与安全负责人傅越将于近期离职，其位置由原TikTok平台责任团队负责人王赢磊接任。

单看这件事，像是字节又一次普通的组织调整，但时间点有点巧。

近日，金融时报援引三位知情人士报道称，字节正在预训练一个参数规模最高可能达到10万亿的超级AI模型，目前仍处于早期阶段，最终模型规模将在后续训练阶段才能确定。如果最终做到这一规模，它将成为全球参数量最大的AI模型之一。

相比目前主流大模型，这已经不是简单地把模型“做大一点”，而是在继续往Scaling的极限上下注。

模型越大，需要填进去的就不只是GPU了。

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模型还没到10万亿

数据先“升官”了

字节这次成立的“AI数据与安全”，并不是凭空多出来一个部门。

智能涌现消息称，新部门的前身之一，是傅越在2023年成立的Global Data。这个百人左右的团队最早服务Dola、TikTok等国际业务，后来逐渐开始承担Seed模型训练的数据采购和质量管控。

后来，随着字节大模型业务越铺越开，围绕数据的团队也越来越多。

除了Global Data，集团数据中台DMC、Flow旗下AI数据平台AIDP，以及Seed内部不同模型方向，都陆续建立起自己的数据团队。它们服务的对象不同，做的事情却越来越接近：采购数据、组织标注、搭建数据集，再负责模型训练后的评测和质量控制。

结果就是，同样是给大模型准备数据，字节内部却逐渐长出了好几套班子。

今年以来，字节开始重新整理这套体系。原本分散在不同业务线的数据团队被陆续收拢，最终组成新的“AI数据与安全”部门，并直接升格为一级部门，与Seed、Flow、抖音等平行。

但从字节在数据上堆的人和钱来看，这次升格也不算突然。智能涌现此前披露，仅Seedance的数据评测团队就有上千人，一名算法工程师背后，往往对应十余名数据人员；今年字节在世界模型和Coding等方向的数据预算也已经达到千万美元级，而且还可以继续追加。

这已经不是过去找几家外包公司做标注的生意了。从数据采购、清洗、合成，到模型评测、质量控制，数据正在变成和算法、算力一样需要单独组织、持续投入的一套工程。

更关键的是，字节还主动给自己堵上了一条近路。

8月5日，据The Information报道称，张一鸣在约一个月前举行的Seed全员会上明确反对通过蒸馏外部模型来追赶。报道援引知情人士称，张一鸣认为，字节应该愿意“为长期目标牺牲一些短期利益”，即使Seed阶段性落后，也不应依靠蒸馏竞争对手模型来补差距。

一边奔着5万亿甚至10万亿参数去，一边又不想直接抄别人模型的答案，字节只能自己准备更多“教材”。

而现在，找教材这件事已经不只是字节自己的麻烦了。

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模型越来越大

好数据却快不够吃了

字节遇到的问题，其实也是所有还想继续Scaling的大模型公司正在面对的问题。

过去几年，大模型变强的办法简单粗暴：更多参数、更多算力，再喂进去更多数据，但这三样东西并不是无限的。

2022年DeepMind在著名的Chinchilla论文中发现，如果希望在既定算力下把模型训得更充分，模型参数和训练Token不能只涨一个。按照其当时给出的经验规律，参数规模翻倍，训练数据量也应该同步增加。

问题是参数可以继续堆，GPU也可以继续买，互联网上人类写出来的好东西却是有限的。

研究机构Epoch AI曾估算，在考虑质量和重复利用之后，全球公开的人类文本大约相当于300万亿Token。

按照大模型训练数据规模过去的增长速度，这批数据可能在2026年至2032年之间被充分利用；如果模型为了降低推理成本而进行更长时间的“过度训练”，这个时间还可能提前。

公开互联网不够吃，大模型公司只能开始往围墙外面找。

最先被盯上的，是那些过去很难被大规模抓取、或者压根不免费的内容。论坛、新闻网站、付费出版物、专业数据库，甚至没有数字版本的实体书，都开始被重新标上价格。于是，过去靠爬虫解决的数据问题，越来越变成了一门采购生意。

2024年，Google与Reddit签下每年约6000万美元的内容授权协议，用于AI模型训练；同年，OpenAI又与News Corp达成多年合作，将华尔街日报、泰晤士报等旗下媒体的历史和实时内容纳入可使用范围。

但花钱买现成数据还只是第一步。

当新闻、论坛这些相对标准化的内容也被大厂瓜分后，更专业、更稀缺的数据开始需要专门找人生产。代码、数学、科学等领域，大模型公司开始直接雇佣工程师、博士和行业专家参与训练数据生产与评测。

再往下，甚至连“买”都买不到了，Anthropic最后干脆把手伸向了实体书……

今年1月，华盛顿邮报根据法院解封文件披露，Anthropic早在2024年就启动了一个内部代号为“Project Panama”的项目。而Project Panama干的事情也非常简单粗暴：买书、切书、扫描。

Anthropic批量采购了数百万册实体书，再用液压切割设备直接切掉书脊，把散开的书页送进高速扫描仪，数字化之后再将原书回收处理。项目启动大约一年时间，Anthropic为此花掉了数千万美元。内部文件甚至把目标写成了，要“破坏性扫描全世界所有的书”。

更夸张的是，在Project Panama之前，Anthropic还曾从LibGen等影子图书馆下载数百万册盗版书籍，这也成了后来Anthropic被送上法庭的直接原因。

2025年，法院认定使用书籍训练AI本身可以构成合理使用，但Anthropic保存超过700万册盗版书籍建立“中央图书馆”的行为面临侵权风险。为了结束集体诉讼，Anthropic最终同意支付15亿美元和解；今年7月，美国联邦法院正式批准了这笔协议，它也成为已知规模最大的美国版权诉讼和解之一。

从这个角度看，Anthropic那15亿美元的和解金，反而像是给高质量数据标了一个极其夸张的价格。毕竟，书可以买，版权可以买，专家也可以花钱请，但真正没被模型吃过、又足够好的数据，并不会随着参数一起凭空长出来。

这也是字节现在最麻烦的地方。一边是最高10万亿参数的模型计划，一边是不靠蒸馏走捷径，模型要继续往上Scale，最后还是得回到一个最朴素的问题：拿什么数据去喂。

哪怕10万亿参数还只是计划，但数据已经先成了字节必须单独下注的一门生意。

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