火山引擎的一公里：模型强才是真的强

撰文| 郝 鑫

编辑| 吴先之

火山引擎的“2026夏季FORCE原动力大会”有多热闹？

6月23日上午的大会主论坛座无虚席，下午的Seedance影视分论坛听众人数溢出了大厅，就连在门口排队也要听上一耳朵。

比起其他云厂商热衷于从芯片层一路秀到MaaS产品层，火山引擎的发布会更像是一张说明书，涉及到如何在AI时代重新定位云，以及火山引擎目前所聚焦的三条主线：Coding、Agent与Seedance。

云时代传统的IaaS、PaaS、SaaS分层已不再适用，火山引擎倡导AI云原生架构——以模型为核心，通过MaaS将算力转化为Token智能，再将Token组装为Agent，辅以完备的开发运营工具，并在最外层构建AI Trust，确保Agent能安全进入企业核心领域，从而真正服务好客户。

火山引擎总裁谭待提出了“生产力质变点”的新名词，这透露出当下火山引擎对于“价值”的理解，即模型不仅能跑榜单，更要能深入企业核心业务流程，加速业务发展。

正是在这样的标准下，火山引擎推出了新模型豆包2.1 Pro和Seedance 2.5，前者代表了Coding与Agent能力跨越“质变点”，后者将视频生成模型产业化更推进了一步。三条路径也对应着生产力最痛的三类场景，代码自动化解放研发效能，智能体重构业务流程，视频生成颠覆内容创作。

这份说明书的潜台词再明确不过：AI云的价值不再局限于算力堆叠，而在于如何将智能转化为可落地、可信赖的生产力。

Coding中的真问题

上半年各家铆足劲头在Coding上发力，推出了一系列的产品。

针对火山引擎在“Seedance盖过了风头”的印象，谭待回应表示，在Coding领域的投入是一贯且持续，并非近期才重视。早在去年6月的FORCE大会上，火山引擎就已经在讲Trae相关产品，当时其他友商还没太关注。

“Seedance率先达到全球SOTA水平，因此获得了较多关注，但内部始终将Coding视为核心方向，外部讨论的热度分布只是暂时的。”

Coding是一个AI投入回报率很高的方向，在横向通用层面其价值已无需自证，全球范围内程序员普遍借助AI辅助编程，提效效果显著。

具体到各行各业，在SaaS领域，WPS、筷子科技等客户基于豆包新模型能力，为自身用户创造了更多价值并实现了收入增长，形成了正向循环；在汽车行业，奔驰、上汽、东风等品牌通过将模型应用于智能座舱，有效提升了车主满意度和消费者体验；在消费电子领域，火山引擎与电视、眼镜、手机、PC等硬件厂商合作，帮助其提升产品销量；在零售行业，部分客户采用企业版产品“龙虾”（ArkClaw）进行门店管理，单店运营效率显著提升，经营压力减小、运转加快。

Claude Opus 4.6是Anthropic于2026年2月发布的最新一代旗舰模型，被业界公认为全球首个在Coding与Agent领域跨越“质变点”的模型，体现在顶级的编程与自主智能体能力、更持久的任务专注与自适应推理、更广泛的企业级应用能力等方面。

本次大会发布的主力模型，豆包2.1 Pro也在Coding（编程）、Agent（智能体）、VLM（视觉语言模型）三大核心方向实现能力跃升，多项评测表现优于Claude Opus 4.6。

除了榜单展现出的成绩，更重要的是企业生产环境中的应用。有两个案例令人印象深刻，在一项芯片设计RTL的测试中，豆包2.1Pro连续运行近18小时，经历9轮迭代，还跑通了仿真、测试、综合检查等完整工程流程，展现出模型在真实工程场景里的生产级Coding交付能力；依托豆包2.1Pro模型搭建3D虚拟城市场景，可实现500余个智能Agent同步协作，完成上千轮工具调用，生成超百栋建筑。

字节本身也是Coding消费大户，过去一年，字节AI代码贡献率已经增长了6倍多。同时，AI Coding上的Tokens消耗增长了5倍，并且每个月仍然在保持高速增长。AI的代码合入率也增长了超过2倍，说明AI Coding已经深入地嵌入到了日常研发流程。

尽管如此，字节内部还是发现了许多问题，而这些问题大多跟实际场景运行有关。以最热的Vibe Coding为例，字节跳动技术副总裁洪定坤觉得，“感觉快了，可能慢了”。

AI生成代码速度虽快，但真实世界的软件开发远不止把功能写出来这么简单。软件工程本质是平衡的艺术——要兼顾业务目标与系统复杂度，既要快速迭代也要长期稳定可维护。

为验证这一观点，TRAE产品团队用3个主流Coding模型和3个主流Agent框架两两组合，基于真实业务需求和相同Prompt分别运行100次，累计900次实验。

结果显示，在“功能正确性”维度，所有组合的正确率均超过80%，表现令人满意；但在UI易用性、交互可行性、可靠性、可维护性、性能、兼容性等真实上线标准维度上，所有组合的得分均大幅下降，呈现出极强的随机性，例如代码异常处理不规范、未复用仓库已有组件、改动影响历史功能、不符合团队工程规范等问题普遍存在。这说明，AI生成的代码距离真正的交付标准仍有明显差距。

Seedance正在成为专有名词

Seedance风头盖过了一切，并且正在成为视频生成领域的专有名词。

Seedance2.0，达成了中国视频生成领域的第一个SOTA模型成就。此次重点升级了原生4K直出的能力，这一技术使生成画面从源头保留完整信息与局部细节，无论是人物发丝还是服装纹理均能清晰呈现。即使在复杂运动镜头下，画面依然保持稳定、连贯与清晰。

重头戏Seedance 2.5目前处于内测尾声，预计7月初正式上线。

总结下来，就是Seedance 2.5以“更长、更多、更可控”三大核心突破，重新定义了视频生成模型的产业化边界。30秒直出打破了创作节奏的桎梏，50个全模态输入拓宽了素材融合的想象力，灵活的视频编辑能力则让AI真正成为创作者手中可雕琢的工具。

谭待介绍，在Seedance 2.0发布之前，业内普遍认为视频生成模型只是“玩具”。数据也印证了这一点，其周末调用次数远高于工作日，说明用户主要在休闲娱乐场景中使用。然而Seedance 2.0发布之后，情况发生了根本性逆转，工作日的负载和使用次数远超周末。这一数据变化充分证明，用户已经开始在工作办公场景中依赖Seedance进行生产创作，包括数据合成等各类业务应用。

“这组直观的数据对比就是对‘生产力质变点’最有力的说明，当AI视频生成从休闲娱乐工具转变为工作日生产力工具时，其商业价值与行业意义已经发生了质的飞跃。”

基于此，Seeddance的商业化链条得以向后延伸。

在2.0已经锁定的影视、广告、内容创作领域，火山引擎发布了AI版权商业化平台。此举主要有两个核心目的，一是要解决版权的问题，AI视频侵权问题相当棘手，但有了演员、导演等授权以后，用户就可以放心大胆进行N次创作。周星驰就是该平台的首批合作对象之一，该系列模板的当日创作量都已经超过了10万次

其二是构建AI内容的资产化与变现闭环。让优质模板和IP授权直接转化为商业回报，通过使用量分成、模板付费、品牌联名等方式，形成“创作-授权-变现”的良性循环，真正让AI视频生成从“好玩”走向“好赚”，激发更多专业创作者和版权方参与共建，推动产业生态的可持续发展。

在应用场景方面，Seedance也已渗透到多个行业。制造行业中，企业利用Seedance制作产品说明书、售后服务和培训材料，提升了效率与可理解性；知识教育领域，大量机构将传统知识内容进行视频化转变，应用广泛且效果显著；高端制造领域，特别是具身智能方向，已有众多企业采用Seedance进行数据合成，有效缓解了真实世界数据获取的瓶颈，加速了技术演进；自动驾驶领域同样受益，企业利用Seedance合成极端天气、边缘路况等Corner case，帮助算法训练更加稳健，提升安全性。

站在全新的角度，谭待表示，“Seedance不仅是视频生成工具，更是构建世界模型的重要基础”。其核心逻辑在于，视频生成能够通过无监督方式进行大规模训练，这一技术方案对世界状态假设最少、依赖自然数据最多、训练方案相对成熟，是实现世界模型的有效路径之一。

关于外界对于Seedance收入数据，谭待进行了否认，称“都是错的，而且偏高”。Seedance没有与红果联动，火山引擎与红果间相互独立，谭待调侃，“也会出现Seedance做的视频，红果审核不通过，这不算什么优势”。

模型强才是真的强

“模型强才是真的优势，进入更多行业还是得让模型更强。”

在上午连发过豆包2.1 Pro和Seedance2.5后，谭待坐在媒体采访间都多了几分底气。如果说去年火山引擎跑了500米，今年大概跑了一公里多。而在谭待眼里这一公里十分关键，是由模型能力提升带来的生产质变点跨越。

如今，火山引擎建立起了产业AI的完整生态。底层AI云原生架构提供稳定算力支撑；中层豆包、Seedance、Seedream、Seed-Audio等生产级模型提供核心智能能力；上层分层智能体工具与AI Coding工具简化开发调用；配套FDE行业落地团队与AI Trust安全体系保障合规落地。

在模型能力跨过生产级质变点后，要考虑的是如何把模型落地到企业中。这包括了FDE（现场部署工程师）模式、行业理解、与伙伴的深度合作，以及组织自身对AI的认知能力。比如销售是否对AI有足够理解，FDE在AI落地实施上是否具备最强能力。

火山引擎是为数不多直接靠大模型能力尝到甜头的厂商，当大部分云厂商还在为AI投入算账时，火山引擎已经开始拿着AI带来的增量收入，反哺更多模型研发和基础设施建设。

今年上半年涌现出大量的Agent产品，在内部火山引擎有自己的判断。判断是否做一款Agent产品首先看商业前景，如果收入目标没有达到10亿规模，最好别做Agent，做成Skill或Work flow即可。关键还是要把模型和Harness基建做好，同时加深对行业的理解。

谭待透露，无论中国还是海外，客户选择模型的核心标准始终是能力和解决问题的实效，即模型能力越强，应用就越广。

Seedance目前海外占比已超过三分之一，且接近一半；语言模型在海外也有落地，在Coding和Agent等场景中已有应用案例。归根结底，只要模型能力足够、性价比合适，自然会有客户来用。

截至今年6月，豆包大模型日均Token调用量已经突破180万亿，较过去一年增长超过10倍。IDC数据显示，在中国公有云MaaS服务市场，火山引擎以49.5%的市场份额位居第一。更能显示落地深度的是另一组数据，目前已有超过200家企业在火山引擎上的年度累计Token使用量超过1万亿，半年内翻倍。

拆解下来，这180万亿的Token调用量中，包含了火山引擎内部、外部以及豆包App。目前，从Token消耗数量上看豆包App占了大头，但从价值量看还是火山引擎的To B客户。

谈及火山引擎的战略定力，谭待提到，三年前公司就把MaaS作为最重要的业务方向，而当时几乎所有人都认为Token是赔钱的生意。如今回看，这种对未来的预见性和战略确定性，正是火山引擎保持竞争力的重要基石。

他强调，当前整个市场仍处于非常早期的阶段，短期的输赢并不重要，更重要的是能否用更好的AI能力服务好企业。因为市场本身还有十倍、千倍的增长空间，只要把这件事做到位，最终一定能拿到很好的结果。

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