21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者 雷晨

自2023年大模型熱潮席卷全球以來，中國科技巨頭紛紛入局。在眾多玩家中，字節(jié)跳動(dòng)旗下的豆包大模型及其背后的技術(shù)平臺(tái)火山引擎，走出了一條獨(dú)特路徑——不是簡單地堆參數(shù)、刷榜單，而是以“模型即服務(wù)”（MaaS）為基座，向企業(yè)級(jí)應(yīng)用和終端設(shè)備雙向滲透，構(gòu)建覆蓋“云-管-端”的全棧AI能力體系。

截至2025年12月，豆包大模型日均Tokens使用量已突破50萬億，位居中國第一、全球第三；超過100家企業(yè)在其平臺(tái)上累計(jì)調(diào)用量超一萬億Tokens。這一數(shù)據(jù)背后，是一場持續(xù)兩年、從技術(shù)演進(jìn)到商業(yè)落地的系統(tǒng)性布局。

豆包大模型的發(fā)展軌跡，映射出中國大模型產(chǎn)業(yè)從狂熱探索走向務(wù)實(shí)落地的整體趨勢。

早期（約2023年），豆包大模型通過字節(jié)旗下的AI對(duì)話助手“豆包”推向市場，其核心任務(wù)是驗(yàn)證技術(shù)可行性，并快速集成到抖音、今日頭條等字節(jié)系產(chǎn)品中，通過海量用戶場景打磨基礎(chǔ)能力。此時(shí)的豆包大模型，是“嵌入”既有生態(tài)的工具，目標(biāo)是在自然語言理解與生成能力上盡快縮短與國際頂尖模型的差距。

進(jìn)入2024年，隨著“百模大戰(zhàn)”白熱化，單純比拼參數(shù)或測評(píng)分?jǐn)?shù)已不足以構(gòu)建長期壁壘。火山引擎敏銳意識(shí)到，未來的競爭關(guān)鍵在于如何讓模型“好用、用得起”，并深入企業(yè)核心業(yè)務(wù)流程。

于是，火山引擎的戰(zhàn)略重心開始向兩個(gè)方向傾斜：一是模型能力的深度拓展，堅(jiān)定邁向多模態(tài)。例如，Seed系列模型持續(xù)迭代，單次視頻理解幀數(shù)從640幀躍升至1280幀，并針對(duì)安全巡檢、產(chǎn)品質(zhì)檢等工業(yè)場景優(yōu)化視頻運(yùn)動(dòng)分析與復(fù)雜空間推理能力。

二是服務(wù)模式的范式創(chuàng)新，率先推出“按輸入長度區(qū)間定價(jià)”“智能模型路由”等策略，直擊企業(yè)“模型調(diào)用成本不可控”的痛點(diǎn)，將大模型從“奢侈品”變?yōu)榭砂葱枞∮玫摹皹?biāo)準(zhǔn)品”。

在2025年冬季的FORCE原動(dòng)力大會(huì)上，火山引擎總裁譚待正式提出“以模型為中心的AI云原生架構(gòu)”，并發(fā)布豆包大模型1.8、視頻生成模型Seedance1.5Pro，以及AgentKit、HiAgent“1+N+X”體系等一系列支撐智能體（Agent）規(guī)?；涞氐幕A(chǔ)設(shè)施。其技術(shù)敘事已從“擁有一個(gè)強(qiáng)大的模型”，升級(jí)為“提供一整套讓任何企業(yè)都能高效、經(jīng)濟(jì)地部署和管理自己AI智能體的架構(gòu)與方法論”。

“模型之間最重要的還不是競爭，模型最重要的是把市場能做大?！弊T待在會(huì)后群訪中表示，“明年這個(gè)市場還要再漲10倍，大家看的就不是存量的競爭，而是說大家一起把這個(gè)市場做大。”這種格局，使其技術(shù)布局更具前瞻性。例如，新發(fā)布的AgentKit平臺(tái)，將Agent的開發(fā)、部署、運(yùn)維、管控標(biāo)準(zhǔn)化，據(jù)稱可使代碼量減少96%；而HiAgent的“1+N+X”體系，則試圖定義企業(yè)AI組織形態(tài)，推動(dòng)Agent從零星實(shí)驗(yàn)走向大規(guī)模生產(chǎn)運(yùn)營。這些舉措顯示，火山引擎正試圖成為AI時(shí)代新IT架構(gòu)的核心定義者。

與許多從零開始的AI公司不同，火山引擎擁有字節(jié)跳動(dòng)全系產(chǎn)品的“內(nèi)需市場”作為得天獨(dú)厚的試驗(yàn)田。抖音、豆包的音視頻內(nèi)容理解與創(chuàng)作需求，飛書的辦公協(xié)同場景，以及電商、游戲等業(yè)務(wù)的客服與營銷需求，為豆包模型提供了豐富、復(fù)雜且真實(shí)的訓(xùn)練場。這使得其模型迭代從一開始就帶有強(qiáng)烈的應(yīng)用導(dǎo)向和場景驅(qū)動(dòng)特征。

在穩(wěn)固內(nèi)部基本盤后，火山引擎以B2B模式，將豆包能力通過云服務(wù)向外輸出，市場策略精準(zhǔn)地瞄準(zhǔn)了智能化需求迫切、支付能力強(qiáng)、且具有標(biāo)桿效應(yīng)的行業(yè)。

據(jù)公開資料，火山引擎已服務(wù)超過八成的系統(tǒng)重要性銀行和主流券商，在金融行業(yè)提供智能投顧、投研、合規(guī)等核心應(yīng)用；在汽車行業(yè)，覆蓋九成主流車企，從智能座艙的語音交互到自動(dòng)駕駛的數(shù)據(jù)標(biāo)注、仿真測試，全面滲透汽車智能化全流程；在教育領(lǐng)域，與超過七成的985高校合作，切入教學(xué)、科研、管理等場景。

這種聚焦高價(jià)值行業(yè)的“縱深”策略，構(gòu)建了一個(gè)強(qiáng)大的正向循環(huán)：通過服務(wù)各行業(yè)頭部客戶，獲取最前沿、最復(fù)雜的產(chǎn)業(yè)需求與場景數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)反哺模型優(yōu)化，使其更“懂行業(yè)”；更懂行業(yè)的模型又吸引更多客戶，并推動(dòng)他們在更深的業(yè)務(wù)流程中使用AI，從而產(chǎn)生更多數(shù)據(jù)與需求。

譚待指出：“有的行業(yè)起量特別快，但是天花板低……有的行業(yè)是起量特別慢，但是天花板很高?！彼e例稱，一個(gè)董事長一天可能只問一次“明年什么行業(yè)更好”，但回答好這個(gè)問題，Agent背后可能要執(zhí)行幾個(gè)小時(shí)，產(chǎn)生幾百億Tokens的消耗。他認(rèn)為，模型最大的價(jià)值在于“更好的幫人成長，教育、醫(yī)療，做新的科研”，這些領(lǐng)域的天花板極高。

譚待透露：“云時(shí)代的企業(yè)客戶和個(gè)人客戶大概是8.5比1.5，現(xiàn)在AI時(shí)代可能是7.5比2.5，我覺得可能未來個(gè)人開發(fā)者占比還會(huì)再高一點(diǎn)。”

據(jù)悉，火山引擎推出的“AI節(jié)省計(jì)劃”，通過階梯式折扣最高可節(jié)省47%的使用成本，正是為了進(jìn)一步降低AI規(guī)?；瘧?yīng)用的門檻，加速這一正向循環(huán)。