一家科技公司如何被 AI 改写

AI 提效业务，也重塑组织。

作者I王彬

封面I敦刻尔克

过去一年，AI 几乎已成为所有互联网公司财报中出现频率最高的词汇。管理层在电话会上聊模型、谈算力，讲它们如何重构未来业务，如何重构内容分发、用户体验甚至是公司的估值故事。

只是具体落到财务报表上，大多数公司可能都还没享受到切实的利润贡献，反而股价和市值的涨幅更加凶猛。华尔街的银行家们已经开始对外呼吁警惕 AI 泡沫。谷歌 CEO 皮查伊前两天说，如果 AI 热潮崩溃，没有哪家公司能够幸免。

快手可能是少数几个例外，因为 AI 的贡献已经显著反映到财报上。昨日（11 月 19 日），快手发布 2025 年第三季度财报，当季营收增速再度创下一年以来新高，同比增长 14.2% 至 356 亿元。利润增速同样维持上升态势，当季经调整净利润同比增长 26.3% 至 50 亿元。

快手 2025 年第三季度财报

财报电话会上，快手管理层格外强调 AI 对业务的带动作用。当季包括电商、AI 在内的其他收入板块是快手所有业务中增速最快的，同比增长 41.3% 至 59 亿元。三季度，可灵 AI 创收超 3 亿元，前三季度累计营收已达 7 亿元。

可灵只是快手 AI 落地的侧面之一。快手创始人、董事长兼 CEO 程一笑说，AI 技术已经全面渗透到快手的各个业务场景，包括内容与用户理解、内容生成和内容推荐等。

财报中，快手列举了包括端到端生成式推荐大模型 OneRec、生成式强化学习出价模型 G4RL、端到端生成式检索架构 OneSearch 等诸多 AI 技术的落地进展，且都已帮助业务贡献了可观增长。三季度，快手上由 AIGC 营销素材生成带来的线上营销服务消耗金额已超过 30 亿元。

市场已经看到快手 AI 驱动的潜力。年初至今，快手港股股价累计涨幅超 60%。多家国际投行与券商纷纷给予快手“买入”评级。花旗认为，可灵在全球视频生成模型的竞争力正在增强，将成为快手其他收入加速增长的关键来源。

AI 成了快手最大亮点

如果说去年 AI 的竞争还停留在模型的比拼和榜单刷新上，今年更多人将目光转向了落地和应用环节。

微软几乎是粗暴地将 Copilot 塞进了旗下所有产品线，谷歌开始真正用 Gemini 改造传统搜索方式。甚至就连 OpenAI 自己，今年在模型层面的升级都远少于应用形态上的尝试。

程一笑在财报电话会上说，今年被广泛视为 AI 走向深度应用的关键元年，AI 技术正在走向产业级价值的系统性兑现。对于快手来说，他们已经逐步构建起一套以用户需求为核心，立足现有业务场景，加速 AI 落地的完整技术与应用体系。

这是快手与其他科技公司在 AI 战略上最大的不同。在技术浪潮来临面前，难的并不是如何跟上浪潮，而是在浪潮中仍然保持定力，不被浪潮席卷，陷入随波逐流的境地。

和多数国内科技公司类似，快手也是在 2023 年初正式启动 AI 战略。但和当时国内同行们一窝蜂涌入大语言模型的同质化研发不同，快手最早立项研发的却是更困难、前景也更不明朗的视频模型。

《晚点》曾在报道中提及，程一笑认为，对于快手来说，推荐和视频生成领域是发力点。“在下一个十年想在风口中找到自己的位置，要做长期而正确的事。”

2024 年 6 月，可灵 AI 正式发布。这是全球首个与 Sora 同样采用 DiT 技术路线的视频模型。现在，可灵 AI 已累计完成超 30 次迭代，全球用户规模突破 4500 万，累计生成超过 2 亿个视频和 4 亿张图片，为超过 2 万家企业客户提供 API 服务。

今年 9 月更新的可灵 2.5 Turbo 模型，在成本进一步下降的同时性能大幅提升。上线仅仅十天，就登顶全球权威机构 AA 的文生视频与图生视频榜单第一名。

可灵 2.5 Turbo 模型

快手在今年第一季度财报中首次披露可灵 AI 营收，当季即为快手贡献超 1.5 亿元收入。此后每季度均保持高倍数增长，二季度可灵收入超 2.5 亿元、三季度创收超 3 亿元。快手 CFO 金秉说，预计可灵 2025 年全年收入将达到 1.4 亿美元（约 10 亿人民币），较年初制定的 6000 万美元目标提升超过 100% 以上。

“以用户需求为核心、立足现有业务场景”几乎概括快手所有 AI 落地动作的底层逻辑。除了可灵 AI，快手本季财报中着重提及的 OneRec、G4RL、OneSearch 等 AI 技术都与推荐、搜索乃至商业化等核心业务直接关联。

以 OneRec 对推荐系统的改造为例。传统的推荐系统，可以简单理解为一条分段作业的流水线系统，遵循先筛选召回、再粗排精排的多阶段级联架构，每一段都有自己的模型和目标。这样的架构虽然稳定，但带来的问题是算力效率低下、目标冲突乃至推荐不精准。

快手推出的 OneRec 是行业中首次采用端到端生成式 AI 架构的推荐大模型，从底层真正改造了传统推荐系统的弊病。一方面，一体化的推荐架构带来的有效计算量提升 10 倍，让推荐更加精准。另一方面，架构创新大幅提升了训练和推理的算力利用率，运营成本仅为传统方案的 10.6%。

快手 OneRec 论文

快手在三季报中表示，OneRec 已经从内容推荐领域逐步扩展到线上营销、电商商城等板块，助力当季国内线上营销服务收入提升 4%-5%，也帮助电商商城信息流带来 GMV 高单位数的提升。同样采用端到端架构的 OneSearch，可以实现更精准地商品匹配和用户体验优化，驱动快手商城搜索订单量提升近 5%。

双十一期间，越来越多普通快手商家开始真正用上 AI 工具。比如 AI 图生视频领域，仅大促期间快手商家就累计发布了超 30 万条挂车 AI 视频。平均每天有超过 8.2 万商家使用智能创作工具“灵机”，带来的日均 GMV 达 5300 万，年同比增长 140.9%。

包括智能经营顾问、智能诊断、智能客服等一系列 AI 智能运营产品也助力甚多。尤其是智能客服，大促期间快手电商智能客服机器人接待了超 2700 万通买家咨询，帮助商家缓解约 40% 的大促高峰期咨询压力。

“总之，我们看到从 AI 技术创新到应用落地，再到营收增长的良性循环，正在快手内部形成。”程一笑说。

AI 提效业务，也重塑组织

客观来说，在新一轮 AI 浪潮面前，大多数科技公司几乎都站在了同一条起跑线上，快手在 AI 技术上的投入也很难说具有压倒性的优势。

快手之所以在落地上更进一步、业务提效更加显著，更大的原因或许还在于对 AI 方向的思考不同，以及它如何把 AI 真正嵌入到日常的组织运转之中。

上个月底，借着 1024 的契机，快手内部举办了“1024 程序员节”系列活动。程一笑在会上说，“目前科技行业的竞争，关键就在于谁能够把技术和具体应用场景结合得更好。”

程一笑的这番发言算是对快手过去两年来 AI 落地方向的概括。只有技术的创新和领先是不够的，AI 还必须深入到具体业务场景中去，参与到产品和功能的再创新。在快手内部，这条理念从上至下几乎已经形成一条共识。

那场 1024 程序员节活动上，就有不少来自快手各业务条线的一线 AI 创新分享，涵盖快手主站、电商、商业化、研发线等多个不同部门。

不少创新都是从业务一线的真实痛点出发的。比如快手直播的程序员就利用 AI 技术来研发直播礼物，推出“即灵 AI”来提升直播间效率和用户个性化体验。不熟悉直播的人可能很难理解这项创新。以往人们更多听到 AI 都是在各种高大上的语境下，很难和直播礼物联系到一起。

事实上，礼物是直播场景中维系用户与主播情感链接最重要的手段之一。在直播间内，用户用礼物来表达对主播的赞赏和支持，主播也依赖礼物来获得直播收益。礼物设计是否合适，既影响用户停留，也直接关系到主播和平台的收益。

过去，验证一个新的礼物是否成功，往往需要大规模的实地验证。而受限于制作链路复杂、制作周期长等因素，礼物的研发成本一直居高不下。但借助即灵 AI，仅需 3 周就可产出 160 个新的直播礼物品类，类似工作量在传统方式下要耗费 3 个月左右的研发时长。

除此之外，快手也已经在全站上线“AI 万象”礼物定制功能，支持主播和粉丝生成自定义的真人形象礼物，上线当天用户付费制作并送出的定制化虚拟礼物超 10 万次。“AI 万象”的产品形态本身并不复杂，但借助一线业务痛点和可灵 AI 技术的加持，带来的就是直播场景下更高的转化率和更强的用户黏性。

这样的案例还有很多。比如利用 AI 基于实时热点实现的商品定向推荐，可以充分挖掘热点事件的商业价值。又或者另一项利用 AI 来优化商业投放素材的工具，可以帮助客户精准识别投放素材的问题，近一个季度成功修复的创意量达日均 194 万个。

这些 AI 应用案例粗看并不炫技，但都在放大原有业务的能力边界，提升整体组织的运转效率。快手高级副总裁、可灵 AI 事业部负责人盖坤说，AI 技术的应用是一个“长坡厚雪”的过程。它可能不像很多人想象的那样，是一个点石成金的魔法，反而更像淘金、炼金的过程，需要长时间的耐心和探索。

这些来自一线的创新能够自发生长，也离不开公司层面的驱动和鼓励。过去两年来，快手内部先后举办包括“乘风·工程技术挑战赛”和“全民 AI 应用挑战赛”等内部活动，鼓励各业务线围绕提效场景提交项目。

快手 1024 颁奖礼

其中不少创新都是出自应届生之手。一位快手人士介绍，乘风挑战赛中，就有一名校招生接连做出了三个创新项目，且都获得了不错名次。

很难说是这届校招生在技术上更突出，更关键的或许还是 AI 带来的生产方式变迁和工作流重塑。盖坤的说法是，AI 带来的同时也是认知和工作习惯的深刻改变。在快手内部，已经形成了一套由 AI 驱动的新开发模式。

今年 10 月，快手 StreamLake 团队对外发布了“模型 + 工具 + 平台”三位一体的 AI 编程产品矩阵。但在发布之前，这套 AI 编程产品已经在快手内部深度应用。据程一笑介绍，目前快手新增代码中，由 CodeFlicker 生成的比例已经接近 30%。

一位快手研发工程师对《山上》形容说，在实际落地中，针对不同场景要有不同的 AI 使用方式。比如已经有清晰的蓝图和想法，AI 就是一个合格的查漏补缺工具。碰到复杂、模糊的问题时，则需要和 AI 一起拆解、反复试错。

这些一线的经验，某种层面已经在快手内部沉淀成一套如何使用 AI 的共识，也在很大程度上决定了这家公司能把技术真正转成多少效率和增长。

以 AI 为起点的重新创业

过去，快手一直被认为是一家慢公司。

这种“慢”印象的形成部分来自于他们在业务边界探索上的谨慎，部分或许也来自于这家公司早期浓厚的技术氛围。这让他们在早期一度不惹人关注，直至后来火箭般的蹿升才被市场注意到。

《人物》早年间的报道形容，快手的创始团队都是典型的程序员特质，这家公司也是一个用户导向、技术驱动的公司。

很少有人意识到，最早将推荐算法应用于短视频领域的是快手，他们也是最早将深度学习等 AI 技术应用于视频领域的公司。比如早年间曾在快手内风靡一时的“快手时光机”或者“AR 换脸”玩法，就是基于快手自研的 YCNN 深度学习推理引擎。

AI 时代到来后，这种技术特质继续延续下来。《晚点》今年 4 月的一篇报道中称，在 2023 年以来的 9 次干部会上，AI 始终是最高管理层反复强调的重点话题。程一笑重点关注的是 AI 如何赋能现有生态，也提出要加快 AI 创新业务的发展节奏。

表现在业务上，就是快手的 AI 落地更加务实且更强调技术驱动。除去前文提及的年内将贡献 10 亿收入的可灵 AI，已经应用到推荐、电商及营销场景的 OneRec 推荐大模型等重点 AI 创新外，许多 AI 创新其实都已完全融入到业务底层，很难单独论述。

比如在内容审核方面，快手在用户画像、内容视频、评论识别等多场景中都已应用 AI 大模型。程一笑在电话会上透露，目前平台内容通过 AI 初审率已超过 99%，大幅降低成本同时也提升审核效率和质量。

快手推出的生成式强化学习出价技术 G4RL，可以通过 AI 实时学习广告主行为与市场反馈，实现更高效的预算分配。今年以来，这一系统已经在快手广告体系内全面落地。

GAVE 算法架构图

简单来说，快手在 AI 层面的许多动作，都没有停留在口号层面，往往是他们自己先落地跑通、真正为业务贡献增长之后，才开始对外公布。快手至今也没有参与 ChatBot 类应用的投流竞争。

星展在今年 11 月初发布的中国互联网行业研究报告中称，他们尤其看好 AI 对互联网广告业务的驱动。星展指出，快手凭借短视频生态与可持续提升的广告 ROI，成为中国互联网公司中最具 AI 变现潜力的标的之一。事实上，从今年一季度起，快手单季广告营收就已经超越了百度。

某种程度上，AI 的到来让快手重拾了早年技术创业的状态。今年 6 月，在快手成立十四周年的内部司庆活动上，程一笑专门谈及了近期快手主站推出的“20% 计划”。

这项计划旨在调动员工内驱力，站在用户视角洞察产品，鼓励用户用 20% 的时间去发现并解决 20% 的问题。程一笑说，面对复杂的外部环境，快手能够保持活力并实现可持续发展，关键在于保持始终“Day 1”的心态。

快手内部的组织变革也在加快。今年 4 月，可灵 AI 事业部成立，成为与主站、商业化、电商等部门并列的一级事业部，AI 的重要性被一再提升。

“快手一直都是技术发展的受益者。”程一笑在 6 月份的快手司庆上说。他表示，站在技术变革的关键节点，他们将坚定地在 AI 上投入，提升内部 AI 服务能力，推动 AI 在业务中的深度应用。

一轮又一轮的技术浪潮都在提醒我们，新的增长往往不是靠新概念堆砌出来的，而是靠一项项具体的能力积累出来的。对快手来说，AI 的意义或许不只是提升某一个指标或者缩短某一条链路的成本，它更像是一场贯穿公司的提效革命。

可灵，只是快手 AI 最容易被关注到的那颗璀璨明珠，但更多的 AI 其实已渗透进业务底层。只是不在明线罢了。