作者 | 钱游
来源 | 电商最前线
今日，张一鸣再次向家乡福建龙岩捐赠 3 亿元。其中 2 亿元追加至“芳梅教育发展基金”，用于天文科普、学生兴趣培养、教育信息化及部分地区学校基础设施改善；另 1 亿元投向当地医疗机构，支持医护人才培养与设备升级。
连同 2021 年的首捐 5 亿元与 2023 年的追加 2 亿元，芳梅公益基金总规模已达 10 亿元。该基金名称取自张一鸣的外婆与奶奶，寓意深远。
与此同时，张一鸣的财富版图也在全球范围内持续扩张。彭博亿万富豪指数 6 月数据显示，其净资产增至 928 亿美元，超越印度信实工业掌门人穆克什·安巴尼，稳居亚洲第二富豪、全球第 21 位，并进一步巩固了中国首富的地位。自 2019 年彭博首次追踪以来，短短七年间，其身家增长超过六倍。
十亿资助老家教育：低调持续的公益之路
芳梅基金的脉络清晰且连贯。2021 年 6 月，张一鸣首次捐赠 5 亿元设立该基金，聚焦教师发展、学生培养及学校建设；2023 年追加 2 亿元，将范围扩展至职业与艺术教育；2026 年的第三次捐赠，则进一步纳入天文科普、兴趣培养及医疗保障。
不同于许多企业家依赖一次性大额捐赠的模式，张一鸣的公益行动呈现出低调且持续的特征。这种选择与其个人成长经历紧密相关。1983 年出生于福建龙岩永定的他，2001 年考入南开大学，从微电子转向软件工程。大学期间，他沉潜于代码、书籍与技术实践，南开的安静氛围让他学会了等待与积累，零散的知识在日后逐渐串联成线，奠定了其创业基石。
五次创业历程：从算法推荐到 AI 生态
曲折的早期探索
张一鸣的创业之路并非一蹴而就。2005 年毕业后，他先后参与企业协同办公系统开发、加入旅游搜索网站酷讯负责研发。2008 年短暂任职微软后，他又参与饭否项目，并于 2009 年创办房产搜索平台九九房。这些经历为其后续的技术洞察积累了宝贵经验。
字节跳动的崛起
2012 年，张一鸣创立字节跳动，推出今日头条，以算法推荐重构移动互联网信息分发逻辑。今日头条颠覆了传统门户编辑模式，通过算法根据用户行为精准分发内容。张一鸣敏锐地观察到，智能手机正取代报纸成为主要信息载体，个性化分发将成为新的基础设施。
此后，字节跳动产品线全面开花：抖音深耕短视频消费，TikTok 将产品逻辑推向全球，番茄小说与红果短剧切入免费内容市场，豆包则肩负起生成式 AI 时代的入口争夺战。至此，字节已从单一的资讯推荐公司，成长为横跨内容、广告、社交、电商、游戏、办公与人工智能的技术平台。
据路透社 2025 年报道，字节跳动员工股份回购估值超 3300 亿美元，第二季度收入同比增长约 25%，达 480 亿美元，按收入计算已成为全球最大的社交媒体公司之一。进入 2026 年，二级市场对其估值进一步抬升，部分国际投资者给出的价格已接近 6000 亿美元，其中豆包的强劲表现成为重要推力。彭博数据显示，豆包月活用户已超 3 亿，跻身中国最受欢迎的 AI 聊天产品之列。
随着 TikTok 美国业务完成架构调整，市场对字节的风险折价由 25% 下调至 10%，直接推高了张一鸣的财富估算。自 2021 年卸任 CEO 后，张一鸣明显淡出日常经营，由梁汝波接管公司，自己则专注于长期战略、基础研究与教育公益。这种退场方式在互联网创始人中独树一帜：他不频繁输出商业观点，也极少通过公开演讲维护影响力，但其财富与公司的绑定并未因此削弱。
TikTok 穿越风暴与字节全力押注 AI
TikTok 的跨境治理新局
TikTok 作为字节最成功的全球化产品，也曾面临巨大的地缘政治压力。经过多年诉讼与谈判，2025 年底，字节跳动签署协议，将 TikTok 美国数据安全、算法监督和内容治理交由甲骨文、银湖资本、MGX 等投资者控制的新合资企业运营。新结构中，外部投资者持股 80.1%，字节保留 19.9%，但广告、电商及全球产品协同仍与字节体系保持联系。
这一罕见的跨境治理结构缓解了封禁风险，但也带来了新的挑战。尽管美国业务在 2025 年仍处于亏损状态，且经营成本因合规要求而抬高，但凭借全球广告、电商及国内业务的强劲支撑，字节整体收入持续上升。目前，TikTok 在美国拥有超 1.7 亿用户，已深度融入当地年轻人的娱乐、搜索、购物及新闻消费场景。
AI 赛道的闭环优势
字节的下一场重注落在 AI 领域。豆包已从聊天助手延伸至图片生成、视频创作、智能体及手机系统入口，字节也不断加大算力采购、模型训练与基础设施投入。在中国市场，豆包与千问、元宝、DeepSeek、Kimi 等产品激烈竞争；在全球市场，则直面 OpenAI、谷歌、Meta 和 Anthropic 等巨头。
字节在 AI 领域的核心优势在于长期积累的三套能力：推荐算法、内容生态和大规模产品分发。大模型生成内容后，抖音与 TikTok 能立即将其触达数十亿用户；豆包开发的智能体，也能在字节旗下应用中找到真实的使用场景。这种“模型 + 分发 + 场景”的闭环，构成了许多 AI 创业公司无法复制的壁垒。
当然，风险同样清晰。AI 基础设施投入巨大，监管压力随能力提升而同步增加，庞大的用户规模能否转化为稳定的商业收入，仍有待时间检验。