火山引擎近期宣布調(diào)整其2021年設(shè)定的千億元年?duì)I收目標(biāo)，將原定于2029年至2031年實(shí)現(xiàn)的時間周期保持不變，但目標(biāo)金額上調(diào)數(shù)百億元。這一調(diào)整源于團(tuán)隊(duì)主動提出，體現(xiàn)了火山引擎在AI云領(lǐng)域的堅(jiān)定決心。火山引擎總裁譚待表示，團(tuán)隊(duì)對拿下AI云市場的信心來自于MaaS（模型即服務(wù)）收入和豆包大模型能力的超預(yù)期提升。

在12月18日舉辦的冬季Force原動力大會上，譚待透露，豆包大模型日均Token處理量在12月已超過50萬億，半年內(nèi)增長超200%。這一增長不僅得益于字節(jié)旗下豆包、即夢等AI應(yīng)用的快速發(fā)展，還吸引了大量外部客戶深入使用大模型。數(shù)據(jù)顯示，累計(jì)使用上萬億Token的客戶超過100家，數(shù)量是云計(jì)算巨頭AWS的兩倍。

譚待指出，大模型能力的持續(xù)提升正在解鎖新場景，帶動Token使用量增長。例如，生圖、生視頻需求隨著Seedream、Seedance模型的成熟迅速上升。此次大會上，火山引擎升級了多款大模型，其中豆包基礎(chǔ)大模型1.8版本強(qiáng)化了多輪指令遵循與OS Agent能力，可理解長達(dá)1.5小時的視頻。譚待還透露，能力更強(qiáng)的豆包大模型2.0版本即將上線。

視頻生成模型Seedance升級至1.5 pro版本，重點(diǎn)提升了音畫同步、多人多語言對話能力，并賦予畫面電影級質(zhì)感。譚待強(qiáng)調(diào)，細(xì)節(jié)處理是關(guān)鍵，Seedance 1.5 pro不僅能處理中文、英語、西班牙語等多種語言，還能精準(zhǔn)匹配四川話、陜西話等方言的口型，解決了多數(shù)視頻生成模型的痛點(diǎn)。

在定價策略上，火山引擎不再強(qiáng)調(diào)單點(diǎn)降價，而是推出覆蓋豆包系列大模型、DeepSeek、月之暗面等開源模型及周邊產(chǎn)品的“節(jié)省計(jì)劃”。譚待解釋，隨著客戶深入使用AI，不同業(yè)務(wù)中調(diào)用多種模型的需求增加，節(jié)省計(jì)劃通過整體優(yōu)惠降低試錯成本，鼓勵客戶“用得越多，省得越多”。

譚待觀察到，企業(yè)開發(fā)邏輯正因大模型發(fā)生變化：過去以if-else定義工作流，如今轉(zhuǎn)向基于Prompt和模型驅(qū)動Agent；運(yùn)維（Ops）也從管理服務(wù)器轉(zhuǎn)變?yōu)檫\(yùn)營數(shù)字員工（Agent）。為此，火山引擎構(gòu)建了從MaaS到Agent開發(fā)、運(yùn)營的全棧產(chǎn)品體系，將豆包app中的對話、搜索、思考等能力封裝成Agent API，供客戶通過幾行代碼調(diào)用。

當(dāng)前云計(jì)算行業(yè)在AI領(lǐng)域的競爭愈發(fā)激烈，頭部廠商將MaaS視為長期成功的關(guān)鍵指標(biāo)。譚待認(rèn)為，更多參與者入局有助于擴(kuò)大行業(yè)規(guī)模，火山引擎有信心保持份額領(lǐng)先。他多次強(qiáng)調(diào)“加速度最重要”，無論是基礎(chǔ)大模型的追趕還是業(yè)務(wù)規(guī)模的擴(kuò)張，火山引擎的ToC和ToB協(xié)同優(yōu)勢及積累的know-how將成為關(guān)鍵。

在訪談中，譚待透露，豆包2.0模型仍在訓(xùn)練中，但1.8版本已在多模態(tài)和Agent能力上取得顯著進(jìn)步。例如，其視覺理解能力可處理1.5小時視頻，適用于監(jiān)控片段檢索等場景。針對視頻生成模型，譚待表示，火山引擎有信心做到國際領(lǐng)先，而基礎(chǔ)語言模型的短期目標(biāo)是躋身第一梯隊(duì)，盡管追趕OpenAI等先行者需要時間，但加速度優(yōu)勢將逐步縮小差距。

火山引擎此次未延續(xù)降價策略，而是通過節(jié)省計(jì)劃推動創(chuàng)新。譚待解釋，客戶在不同業(yè)務(wù)中調(diào)用多種模型導(dǎo)致采購復(fù)雜，節(jié)省計(jì)劃通過整體優(yōu)惠降低創(chuàng)新成本。例如，客戶積累的語言模型用量折扣可直接應(yīng)用于視頻生成模型，試錯成本大幅降低。他強(qiáng)調(diào)，模型能力提升和抽卡成功率增加已實(shí)際降低ROI角度的成本，節(jié)省計(jì)劃旨在進(jìn)一步加速創(chuàng)新。

針對企業(yè)開發(fā)門檻，火山引擎推出了豆包助手API，將豆包app的深度思考、邊想邊搜等能力封裝成更高層級的Agent API。譚待舉例，IoT硬件接入豆包視頻通話或搜索能力時，過去需調(diào)用基礎(chǔ)模型API并自行搭建Agent流程，如今通過助手API可直接調(diào)用封裝好的能力，大幅降低創(chuàng)新門檻。他對比了HiAgent、AgentKit、扣子等開發(fā)工具，強(qiáng)調(diào)助手API的獨(dú)特性在于無需開發(fā)即可調(diào)用復(fù)雜Agent能力。

譚待認(rèn)為，API可替換性僅存在于淺層使用場景，復(fù)雜業(yè)務(wù)如視頻創(chuàng)作需結(jié)合私有數(shù)據(jù)、特定畫風(fēng)及模型調(diào)整，端到端跑通Agent需身份認(rèn)證、組件支持等，類似開發(fā)復(fù)雜網(wǎng)站，粘性較強(qiáng)。他以云計(jì)算發(fā)展為例，指出云原生階段的價值在于彈性、現(xiàn)金流管理和技術(shù)觸達(dá)效率，AI時代這些價值被進(jìn)一步放大。

火山引擎的產(chǎn)品策略源于降低AI創(chuàng)新門檻的思路。譚待介紹，從基礎(chǔ)MaaS層到Agent開發(fā)層，火山引擎通過Prompt優(yōu)化、智能路由、Response API內(nèi)置工具等提升易用性，并推出推理代工和RL Serverless服務(wù)。在Agent開發(fā)層面，全棧AgentKit覆蓋權(quán)限管理、身份認(rèn)證、Memory、安全等模塊，HiAgent則用于Agent運(yùn)營管理。火山引擎與第三方合作開發(fā)專用Agent，如與Cocos合作的小游戲開發(fā)Agent。

譚待指出，AI使ToB和ToC產(chǎn)品體驗(yàn)差距縮小，火山引擎擅長通過產(chǎn)品體驗(yàn)增益客戶。他觀察到，編程邏輯正從if-else轉(zhuǎn)向模型驅(qū)動Agent，窗口限制帶來的上下文管理問題需新中間件解決，傳統(tǒng)if-else將通過MCP等方式調(diào)用。AI原生時代的DevOps中，Dev變?yōu)榛赑rompt的開發(fā)，Ops變?yōu)閿?shù)字員工運(yùn)營，企業(yè)需構(gòu)建“1+N+X”落地模式：1個統(tǒng)一控制臺、N個預(yù)置通用Agent、X個快速開發(fā)的自有Agent。

火山引擎在AI實(shí)踐上的領(lǐng)先得益于字節(jié)集團(tuán)內(nèi)部50多個業(yè)務(wù)線的持續(xù)嘗試。譚待認(rèn)為，服務(wù)內(nèi)外客戶的經(jīng)驗(yàn)使其更懂痛點(diǎn)，認(rèn)知優(yōu)勢源于實(shí)踐而非空想。他強(qiáng)調(diào)，內(nèi)部團(tuán)隊(duì)不強(qiáng)制使用火山產(chǎn)品，充分競爭才能提升質(zhì)量，內(nèi)部客戶的溝通優(yōu)勢在于反饋直接透徹。

談及Agent落地情況，譚待表示，盡管Agent整體增長迅速，但多數(shù)仍偏簡單。復(fù)雜Agent需調(diào)用多個工具并動態(tài)創(chuàng)建子Agent，火山引擎推出的AgentKit可簡化開發(fā)流程。例如，大會展示的報名Agent通過AgentKit實(shí)現(xiàn)智能打卡和會議總結(jié)，提升了參會體驗(yàn)。目前，火山引擎的深度客戶集中在ToC行業(yè)，智能制造、消費(fèi)電子和汽車行業(yè)用量增長顯著，符合二八定律。

在行業(yè)合作方面，火山引擎與全球前10手機(jī)廠商中的9家合作，汽車領(lǐng)域聚焦座艙場景，不涉及智駕。拓展行業(yè)客戶時，火山引擎延續(xù)傳統(tǒng)云服務(wù)長打法，通過專門團(tuán)隊(duì)匹配需求，但更注重長期目標(biāo)設(shè)定、考核機(jī)制和靈活調(diào)整。譚待強(qiáng)調(diào)，組織能力是關(guān)鍵，需保持上下聲音通暢、調(diào)整靈活，字節(jié)范兒的“Context，not Control”文化支持了快速糾錯。