對話火山引擎譚待：傳聞的Seedance收入數據都是錯的

出品｜搜狐科技

作者｜張 瑩

“外面傳的所有Seedance收入數據都是錯的，而且偏高，給我壓力很大，財務天天問我是不是藏數了。”6月23日，在火山引擎2026夏季FORCE原動力大會后的群訪現場，火山引擎總裁譚待以一句調侃，回應了市場對于Seedance視頻生成模型營收的各種傳聞。

此前，有消息稱，字節 Seedance 2.0 視頻生成模型當前年化收入（ARR）已達20億美元（約 143 億元），單月超10億元。不過譚待未對具體金額置評。

在外界眼中，Seedance憑借短劇行業的爆發式應用賺足眼球，但譚待試圖修正這種刻板印象。

“影視、短劇只是Seedance的一個環節，而且長期來看可能只是一個小場景。”譚待提到，很多行業已經開始使用Seedance了，比如在制造業、零售業用Seedance制作產品說明，在教育行業把知識視頻化的轉變，很多具身智能企業在用Seedance做數據合成。

在譚待看來，Seedance是構建世界模型的基礎。通過視頻生成，可以無監督大規模訓練，是合成世界模型有效的方法之一。這才是Seedance更大的想象空間。

至于算力，Seedance和Coding任務架構不同，對高帶寬要求低，完全不沖突。

當日，最新的豆包視頻生成模型Seedance 2.5 也正式亮相，預計于7月正式上線。

據介紹，Seedance 2.5 實現了30秒單段原生視頻直出、最多支持50個全模態素材聯合生成、保持畫面一致性的局部編輯三項能力提升。

質變點，這是譚待在發布會和群訪環節中反復提到的詞。

他表示，只有當模型能力跨越“質變點”，才能真正滿足企業與個人在生產場景中的使用需求。全球范圍內，第一個跨越質變點的視頻生成模型是Seedance 2.0，Coding與Agent領域則是Claude Opus 4.6。

除了Seedance 2.5 ，火山引擎還發布了豆包大模型2.1。作為本次大會發布的主力模型，豆包2.1 Pro 在 Coding（編程）、Agent（智能體）、VLM（視覺語言模型）三大核心方向實現能力躍升，多項評測表現優于Claude Opus 4.6，正式跨越生產級質變點。

除了模型技術迭代，當下大模型行業正陷入“API定價論戰”。隨著國產大模型API價格頻繁波動，市場對于“降價換市場”還是“漲價保利潤”討論不休。

“判斷模型價值不能只看價格，要看它能做多少事情。”譚待提出一個邏輯，雖然單Token價格在波動，但模型帶來的價值上升速度快于價格漲幅，性價比也在提升。

據悉，豆包2.1 Pro每百萬Tokens輸入價格為6元、輸出價格為30元，緩存命中價格僅1.2元。火山引擎表示，其綜合使用成本較Claude Opus 4.6降低近80%。面向高頻調用場景的豆包2.1 Turbo，價格進一步降至2.1 Pro的一半。

據火山引擎披露，截至今年6月，豆包大模型日均Token調用量已突破180萬億，過去一年增長超10倍。

以下為對話精編：

媒體：近期國產大模型API價格漲跌互現，從火山引擎的經營和行業成本趨勢看，如何理解本次新模型的定價策略？

譚待：看模型的價格不能只看價格，要結合價值。不管是火山還是其他家的業界的主流模型，雖然單Token的價格在上升，但是單Token創造的價值上升得更快，模型的性價比在提升。

媒體：Seedance 2.0日營收能力很強，這種增長能持續嗎？短劇市場幾乎被拿下，視頻模型市場需求是否已飽和？

譚待：首先，外面所有傳的Seedance的收入數據都是錯的，而且偏高，我也呼吁大家不要再傳了，給我壓力很大，財務天天問我是不是藏數了。

其次，影視、短劇只是Seedance的一個環節，而且長期來看可能只是一個小場景。很多行業里面已經開始使用Seedance了，比如在制造業、零售業用Seedance制作產品說明，在教育行業把知識視頻化的轉變，很多具身智能企業在用Seedance做數據合成。

我們認為Seedance是構建世界模型的基礎。通過視頻生成，可以無監督大規模訓練，這個方案對世界狀態假設最少、自然數據最多、訓練方案相較成熟，是合成世界模型有效的方法之一。

此外，要構建好的視頻生成模型，對視頻理解、VLM能力、語言和Coding能力都至關重要，這也是Seedance依托豆包強大模型能力能做好的原因。所以這條路我們非常看好，這個可能才是未來Seedance更大的想象空間所在。

媒體：Seedance成為越來越多視頻生產的服務商，火山如何分配算力資源？

譚待：算力的分配不是問題。Seedance與Coding Agent模型的模型結構不同，對底層芯片要求也不一樣，Seedance對高帶寬要求更低。我們在模型推理上做了大量優化，可以讓Seedance把各種各樣尤其是低端的芯片用起來，和Coding Agent沒有算力上的沖突。

媒體：多模態模型“可生成”與“可商用”的邊界在哪？

譚待：邊界的定義很簡單，看它是否達到每個行業具體生產流程的要求。達到之后的數據不會騙人。比如，視頻生成已經達到了。

以前，很多人說視頻生成是玩具，確實是玩具，視頻生成模型周末調用量遠大于工作日，說明大家更多是在休閑的時候玩；而Seedance 2.0出來后，工作日調用量遠超周末，證明大家是在辦公、生產環境中使用它。

媒體：上半年友商在 AI Coding 上的聲量很大，而火山引擎似乎在 Seedance 視頻模型上聲音更響。怎么看待這種競爭差異？

譚待：我們一直很重視 Coding。去年6月份的大會上就講了 Trae（字節發布的AI 中文IDE工具），那時候友商都沒有講Coding。上半年大家覺得 Seedance 聲音大，因為Seedance是第一個全球SOTA（領先水平），但我們一直很重視Coding，內部對于AI Coding使用率也非常高。

媒體：有用戶感覺豆包質量下降，是否在為付費版做準備？

譚待：我沒感覺有下降。豆包APP不是火山的業務范疇，但據我所知，豆包還是會持續免費、高質量地服務廣大用戶。同時，豆包最近也會推出面向生產力場景的專業版任務模式，搭載的就是我們最新推出的豆包2.1 Pro模型。

媒體：在全棧布局上，火山引擎如何看待自研AI芯片的迫切性？

譚待：站在云廠商的角度，自研AI芯片也不是特別重要，客戶買的是你的模型能力，是你能不能解決問題，芯片是不是自研的不重要，Anthropic也沒有自研芯片。

媒體：有友商認為單純賣Token不是健康的生意，你們認為健康生意有哪些指標？

譚待：這是一個健康的生意。三年前，火山引擎把MaaS作為我們最重要的事情，當時基本上所有人都覺得Token是賠錢的生意。現在的市場仍處于非常早期，有10倍甚至100倍的增長空間，只要把事情做到位，就能拿到結果。

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