這番話，張一鳴憋了很久。
從創辦字節跳動的第一天起，他就知道自己要面對的是怎樣的對手，但他從未退縮。在他看來，創業者的價值，就是在巨頭的縫隙中找到機會，用技術和創新開闢出一片屬於自己的天地。
李東陽靜靜地聽著，沒有打斷他，眼神里的欣賞越來越濃。
等張一鳴說完，他緩緩點頭：“張總看得很透，也很有勇氣。但你有沒有想過，BAT 不會坐視你開闢新賽道。它們有足夠的資金、流量和人才，一旦發現你的威脅，會不惜一切代價圍剿你 —— 抄襲你的模式，挖你的核心團隊，封鎖你的流量入口，甚至在資本層面掐斷你的融資渠道。”
李東陽的話，字字誅心，精準地戳中了張一鳴心中最深的隱憂。這正是他最擔心的事情，也是過去一段時間融資不順的核心原因 —— 投資人都害怕 BAT 的圍剿，不敢輕易下注。
張一鳴沉默了片刻，語氣低沉卻依舊堅定：“我當然想過。但我相信技術的力量，也相信使用者的需求。個性化推薦演算法不是簡單的模式複製，它需要大量的資料積累和持續的技術迭代，BAT 就算想抄，也需要時間。我們只要能在它們反應過來之前，快速積累使用者，最佳化演算法，形成技術壁壘，就有機會站穩腳跟。”
“技術壁壘？” 李東陽笑了笑，語氣裡帶著一絲不易察覺的調侃，“張總，你太樂觀了。在絕對的資金和流量優勢面前，技術壁壘有時不堪一擊。你現在的演算法框架確實很好，像一臺精密的發動機，但你缺海量的使用者行為資料，缺優質的多元化內容，更缺足夠的資金支援演算法迭代和市場推廣。”
他說著，起身從抽屜裡面拿出兩張A4稿紙，推到張一鳴面前：“這是我剛剛透過一些渠道資料估算出來的貴公司的一些資料。你現在的演算法精準度大概是 68%，離商業化落地的 85% 還有很大差距；內涵段子上線半個月，日活應該不足 5 萬，使用者留存率 預期32%，遠低於行業平均；公司賬上剩餘資金應該不足 180 萬，每月固定開支假設 45 萬，那麼絕對撐不過四個月；更重要的是，你沒有穩定的內容來源，也沒有足夠的流量渠道，想要快速積累使用者，難如登天。不知道我猜的對不對？！”
張一鳴拿起A4紙，越看臉色越白。
“你怎麼會有這些資料？” 張一鳴的聲音帶著一絲警惕和慍怒。
“資本圈沒有真正的機密，只有值不值得挖掘。” 李東陽淡淡回應，“我花了些錢 ，從你公司的外包伺服器商那裡拿到了部分資料，又花錢透過晨興資本的內部渠道核實了財務情況。張總，你的公司現在就像一座紙糊的城堡，看似有技術核心，實則一碰就碎。”
張一鳴的拳頭緊緊攥了起來，指節發白。他知道李東陽說的是事實，但被人如此赤裸裸地揭穿，還是讓他感到一陣難堪和憤怒。
“但這並不代表位元組沒有價值。” 李東陽話鋒一轉，語氣變得嚴肅起來，“恰恰相反，我認為位元組的價值被嚴重低估了。你的個性化推薦演算法，是移動網際網路時代最具潛力的技術方向，也是我一直看好的賽道。沒有之一！”
“比如，短影片領域。” 李東陽繼續說道，“現在的使用者已經開始厭倦純文字和圖片內容，影片內容的消費時長正在快速增長。未來，15 秒到 1 分鐘的短影片會成為主流內容形態，而你的演算法，天生就適合短影片的分發 —— 透過分析使用者的興趣偏好，將最適合他們的短影片精準推送到眼前，形成上癮式的使用者體驗。這不僅能積累海量使用者，還能透過廣告、電商帶貨等方式實現商業變現，市場規模會遠超現在的新聞資訊。”
“再比如，電商領域。” 他補充道，“阿里的電商推薦還停留在‘猜你喜歡’的初級階段，基於使用者的購買歷史進行簡單匹配。但個性化推薦演算法可以做得更深，透過分析使用者的瀏覽行為、興趣偏好、社交關係，甚至是即時情緒，為使用者推薦真正符合他們需求的商品，實現‘貨找人’的精準電商模式，大幅提升轉化率。”
張一鳴聽得目瞪口呆。
他雖然對個性化推薦演算法的未來有信心，但從未想過它能有如此廣闊的應用場景和商業潛力。
李東陽的描述，彷彿為他打開了一扇新的大門，讓他看到了字節跳動未來的無限可能。
他不得不承認，眼前這個比自己年輕十歲的資本大佬，對演算法商業價值的理解，遠比他深刻、成熟得多。
“李總對演算法的理解，遠超我的預期。” 張一鳴坦誠地說道，語氣裡帶著一絲敬佩。
“因為我知道，這是未來的趨勢。” 李東陽笑了笑，語氣平淡卻帶著不容置疑的力量，“張總，其實就算你今天不來找我，我也會在年底之前拜訪字節跳動。”
張一鳴愣住了：“李總這話是什麼意思？”
“沒什麼特別的意思。” 李東陽端起茶杯，抿了一口，語氣隨意，卻讓張一鳴感到一陣寒意，“拜訪的目的無非兩個，一個是投資，一個是摸清競爭對手。”
競爭對手？
張一鳴的心裡咯噔一下。他一直以為，字節跳動的競爭對手是其他做移動資訊的初創公司，最多是未來的 BAT，但他從未想過，眼前的李東陽，竟然也可能成為他的競爭對手。
似乎看穿了他的心思，李東陽繼續說道：“張總，實不相瞞，深空環球在凌波已經有超過 200 人的演算法技術團隊。這些人原本是用來做汽車智慧駕駛的，核心是環境感知、路徑規劃和決策控制，本質上也是一種基於資料的推薦和決策技術。你覺得，讓他們切換一部分精力，做內容推薦演算法，有難度嗎？”
早前李東陽和陳銘宇座談的時候就明確了研究院未來的發展方向，第一步做固態電池，同期儲備智慧駕駛技術尤其是演算法人才，第二步就是做大語言模型，現如今固態電池的研究，研究院那邊已經逐步的展開，但是關於智慧駕駛技術卻先行一步，主要歸功於李東陽給研究院安排的‘自己人’HR，招募能力太強。
張一鳴聞言，心臟猛地一沉。
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