字节跳动创始人张一鸣在面向 AI 团队的内部全员会上给出了非常务实的判断，字节有能力参与和 OpenAI、Anthropic 的竞争，但想要真正追平这两家海外头部 AI 企业的前沿水平，最早要等到 2029 年或者 2030 年，他也直接点出了现在最核心短板，就是 Seed 系列大模型的高质量预训练数据集规模相比对手明显不足，同时要求团队坚持长期自研路线，不能靠蒸馏其他模型的方式去刷短期榜单成绩，虽然短期很难追上，但字节也在同步推进超大参数模型训练、新 AI 助手落地等项目，一步步缩小差距。
一、张一鸣本次表态核心要点清单
- 竞争判断：字节具备和 OpenAI、Anthropic 同台竞争的基础能力，但是追赶周期很长
- 追赶时间：底层前沿能力追平，最早 2029 年或 2030 年
- 当前短板：Seed 大模型预训练数据体量不足，是现阶段首要难题
- 研发原则：拒绝走模型蒸馏捷径，重视原生自研底座，不追逐短期榜单排名
- 正在推进项目：Seed 团队正在训练最高可达 10 万亿参数的大模型；计划近几周上线一款对标 Meta Muse 的 AI 助手，优先缩小短期差距
二、为什么追平 OpenAI、Anthropic 需要等到 2029/2030 年
- 高质量数据积累周期长：算力、人才可以通过投入快速补齐，但海量、多元、高质量的预训练数据需要长时间沉淀、清洗、合规整理，没办法短期突击完成。
- 前沿模型迭代存在持续代差：OpenAI、Anthropic 一直在持续迭代底座模型、对齐技术、推理框架，不是原地等待字节追赶，追赶过程中对手本身也在进步。
- 字节选择自研路线，放弃蒸馏捷径：如果使用蒸馏方式可以快速提升跑分，但张一鸣认为这条路不利于底层技术形成真正的原创突破，所以选择更慢、更扎实的原生预训练路线。
- 整体工程体系配套需要打磨：除模型本身之外，推理集群、对齐、评测体系、世界模型等配套技术栈，都需要持续迭代磨合。
三、字节 AI 接下来的分层追赶策略
- 短期（近 1-3 年）：优先落地 AI 助手、多模态视频生成等产品，在应用层缩小差距，发挥字节在内容、视频生成上的优势。
- 中长期（到 2029-2030）：持续补齐预训练数据，完成超大底座模型训练，打磨底层基础能力，目标追平 OpenAI、Anthropic 前沿底座水平。
- 长期底线：坚持长期主义，愿意牺牲短期排名、短期收益，优先保障底层自研能力。
【常见问题】
问题 1：张一鸣说字节 AI 追平 OpenAI 与 Anthropic 最早 2029 年或 2030 年，核心瓶颈是什么？
回答 1：张一鸣认为字节 AI 追平 OpenAI 与 Anthropic 最早 2029 年或 2030 年，当前最核心瓶颈是 Seed 系列大模型的高质量预训练数据集规模不足，同时字节坚持自研、不依赖模型蒸馏的路线，拉长了追赶周期。
问题 2：张一鸣谈字节 AI 追赶 OpenAI 与 Anthropic 时，对模型研发提出了什么要求？
回答 2：张一鸣谈字节 AI 追赶 OpenAI 与 Anthropic 时，要求团队坚持长期主义，拒绝依靠蒸馏其他模型换取短期榜单成绩，专注原生底座预训练，做真正底层技术突破。
问题 3：字节在等待 2029 年前后追平 OpenAI 与 Anthropic 的阶段里，近期有什么 AI 动作？
回答 3：字节在等待 2029 年前后追平 OpenAI 与 Anthropic 的阶段里，Seed 团队正在训练最高 10 万亿参数的大模型，同时计划在近几周推出类似 Meta Muse 的 AI 助手，从产品应用端先缩小差距。
【参考资料】
[2026-11-12]（张一鸣再发声谈字节 AI：追平 OpenAI 与 Anthropic “最早 2029 年或 2030 年”）澎湃新闻
[2026-11-12]（张一鸣最新定调：字节有能力与 Anthropic 和 OpenAI 竞争，但追平前沿最早要到 2029 年）36 氪
[2026-11-12]（张一鸣：字节 AI 最早 2029 年或 2030 年追平 OpenAI 与 Anthropic）财联社
[2026-11-11]（张一鸣据悉向字节 AI 团队表示，追赶 OpenAI、Anthropic 至少到 2029 或 2030 年）彭博社
【免责声明】
本文内容基于媒体转述的张一鸣字节 AI 内部会议信息整理，相关时间节点、模型规划属于内部预期目标，不代表一定会按期落地；行业竞争、技术研发存在不确定性，内容不构成行业或者投资相关建议，请以字节跳动官方正式公告为准。