對話火山引擎總裁譚待：從炫技到實干，大模型進入產業深耕時代

作者|邵陽

編輯|陳秋

另鏡ID：DMS-012

6月23日，火山引擎舉辦了2026夏季FORCE原動力大會。不同于行業內堆砌參數、炫技演示的常規發布會套路，本次大會跳出AI表層的技術展示，而是聚焦行業核心痛點，并解答了一個關鍵命題：人工智能如何擺脫娛樂化演示的淺層階段，真正落地產業場景、實現商業價值閉環？

回看豆包的來時路，正是國內大模型從娛樂化應用走向工業化賦能的真實縮影。歷經迭代升級，豆包早已突破早期C端日常交互的單一工具屬性，如今已成長為支撐字節全系內部業務、服務海內外上萬家企業的核心AI產業底座。

與此同時，當前國產大模型賽道熱度居高不下，行業爭相迭代新模型、推出各類AI應用，參數規模、token數量、市場估值等數據成為輿論焦點，但多數產品始終深陷“演示效果亮眼、實際生產雞肋”的困境，難以適配企業真實經營場景。

針對行業落地難題，火山引擎在本次大會上亮出了系列核心技術成果，其中最令人關注的就是豆包2.1 Pro和Seedance2.5視頻模型。

而圍繞業內普遍關注的定價模式、商業化落地、算力供給等關鍵議題，火山引擎總裁譚待在發布會后接受另鏡等媒體采訪時，深度拆解了當下大模型行業的發展困境與競爭邏輯。

他表示，AI行業粗放式的參數比拼、低價內卷時代已然落幕，技術不再是單純的展示性能力，能否深入產業一線、為企業創造可量化的實際價值，已經成為評判AI技術價值、決定行業競爭格局的核心標準。

收費版豆包上線，底氣何來？

“豆包，幫我分析下今日穿搭。”“豆包，如何高情商回復領導？”日常提起豆包，大多數人可能想到的是上述輕量化功能。但實際上，這款國民級AI產品，早已突破普通C端應用的邊界，成為火山引擎全系AI服務的核心底層基座。

2023年豆包問世之初，國內大模型行業尚處于啟蒙探索階段。彼時市面同類產品功能高度同質化，聚焦休閑閑聊。依托字節跳動扎實的中文語義理解技術，豆包以免費普惠的核心策略快速打開市場，短短數月便積累了海量C端用戶。

自2024年起，行業AI需求迎來轉折，市場從娛樂化體驗轉向專業化生產力落地。火山引擎順勢開啟雙線戰略布局，實現技術與商業的雙向突破。對內，持續迭代豆包底層大模型，重點補強代碼開發、長文本處理等硬核能力；對外，陸續推出Seedance視頻生成模型等垂直產品。自此，豆包不再局限于服務普通消費者。

經過兩年迭代，豆包迎來關鍵性能力躍遷。在本次FORCE原動力大會上，火山引擎正式推出豆包2.1 Pro旗艦模型。區別于傳統大模型僅能生成演示代碼的短板，豆包2.1 Pro具備生產級落地能力。

最新數據顯示，截至今年6月，豆包全渠道日均Token調用量突破180萬億，業務覆蓋C端大眾用戶、字節內部業務體系、海內外政企客戶等核心場景。

6月24日，豆包正式上線專業版付費體系，采用68元、200元、500元每月的三級階梯定價，精準匹配不同用戶需求。

不過在付費模式上線后，市場也出現了不少質疑聲，不少用戶擔憂平臺是否會通過降低免費版體驗的方式，倒逼用戶充值付費。針對這一爭議，譚待早就明確回應：“豆包將持續以高質量服務廣大用戶，這一點始終不變。同時，豆包推出面向生產力場景的專業版任務模式，搭載最新的2.1 Pro模型。”

這也意味著，豆包堅持分層服務邏輯，免費版持續保障大眾日常優質使用體驗，付費專業版則聚焦高階生產力需求，兩者互不沖突。

突破場景局限

Seedance 2.5重磅官宣

褪去行業的花式噱頭，大模型行業的競爭邏輯已然重構，單純的技術堆砌不再是核心優勢。與此同時，火山引擎憑借產品迭代、生態賦能的全方位布局，成功跳出傳統AI產品落地難、變現弱的商業化困局。

除了豆包2.1 Pro外，火山引擎Seedance 2.5視頻生成模型也是本次大會推出的重磅技術產品。一直以來，市場普遍認為Seedance靠短劇、影視內容拉動收入，賽道空間很快見頂。對此，譚待坦言：“短劇、影視僅僅是Seedance眾多應用場景里很小的一環，長期來看實體產業才是最大增量市場。”

目前，Seedance已在各大實體行業實現規模化落地。比如零售企業借助Seedance批量生成多語種產品宣傳視頻；制造企業用模型制作產品說明書、售后培訓短片；高端制造、自動駕駛領域的客戶，更是靠Seedance合成稀缺行業數據；自動駕駛廠商還可以生成極端雨雪、偏僻路況等罕見場景數據。

當然，穩健的商業化落地，離不開完善的版權與安全體系兜底。對于外界關注的企業商用數字人、人臉素材的合規需求，火山引擎搭建專屬IP商業平臺，打造標準化、規范化的素材授權流程。

譚待認為，安全規范從來不是業務發展的枷鎖，而是AI商業化行穩致遠的核心根基。“能力越強責任越大，把這些做好之后，反而讓商業創作更有想象空間。”

基于海量視頻數據無監督訓練的特性，譚待提出了一個關鍵判斷：Seedance是搭建世界模型的重要基礎路線。

那么，如何定義一款模型達到“生產級商用標準”？譚待給出清晰的行業分界線：普通模型只能生成簡單演示代碼，生產級模型產出的代碼可以通過測試、直接上線。同時，譚待分享了一個案例：某半導體客戶通過豆包2.1 Pro連續運行近18小時，完成6個核心模塊、1303行可直接落地的數字校驗RTL代碼。

大模型市場已跨越生產質變點

當前中國大模型市場仍處于早期高速成長階段，行業發展節奏清晰可感。譚待用了通俗的比喻來形容行業增速。如果說去年國內大模型行業整體前進了500米，今年行業發展里程已經突破一公里。而這一公里很重要，已經跨越了生產的質變點。

不過縱觀整個AI產業生態，在核心算力層面，行業普遍存在顧慮，視頻模型與代碼智能體的運行是否會相互搶占算力資源?

針對這一問題，譚待作出明確解釋，二者底層架構完全不同：Seedance采用Diffusion結構，對芯片帶寬要求更低，依托火山方舟的推理優化技術，能夠充分調度各類中低端芯片，和代碼模型算力負載完全分隔。

而在硬件自研上，火山很早就布局DPU、網絡交換機研發，核心作用是分擔存儲、虛擬化、AI計算的負載，提升整體算力集群效率。不過譚待強調，從云服務商的產業競爭邏輯來看，自研芯片并非競爭關鍵，企業采購AI云服務，核心是能解決業務問題的高性能模型，而非廠商是否自研芯片。

在國產算力替代與全球化布局兩大趨勢下，火山引擎實現了雙向突破。國產化適配方面，火山引擎已完成各類國產算力硬件的大規模適配工作，旗下Seedance模型針對多類國產芯片完成專項優化。

此外，在外界非常關心的出海布局方面，火山引擎已在東南亞、歐洲等重點區域搭建全球MaaS接入節點，持續為大量跨國企業、海外創作者提供穩定優質的視頻AI服務，全球化落地成效顯著。正如譚待所言：“模型好的話，它的受眾天然就是面向全球的。”