“质变点”到来AI 正式进入“生产级”时代作者 |简 安编辑 |卢旭成6月23日火山引擎Force原动力大会在北京举办。会上火山引擎总裁谭待公布了一组数据截至今年6月豆包大模型日均Token调用量已突破180万亿相比两年前增长超1500倍过去一年增长超10倍公有云MaaS服务市场火山引擎tokens份额提升到49.5%“万亿Tokens俱乐部”成员从全年12月的100家增至如今的200家半年翻倍。值得注意的是这场发布会并没有将跑分数据作为唯一重点还拿出了大量真实产业落地案例芯片设计代码自动生成、工厂培训视频批量制作、车企极端路况仿真训练……几乎都指向同一个方向AI正在脱离演示场景进入真实的生产环节。而几乎差不多时间全球AI资本市场则呈现出“冰火两重天”的景象谷歌、微软、亚马逊、Meta等科技巨头股价集体跳水拖累纳指收跌超1%国内AI企业智谱则在港股站上万亿级舞台市值一度达1.27万亿港元成为国内首家市值破万亿的AI企业。将产业进展和资本市场的变化放在一起看一个清晰的判断浮现出来AI正在跨过从技术验证到生产落地的分水岭竞争逻辑已经从“比拼谁的模型更强更聪明”转向“谁能真正帮企业干活、用更低的成本干活”。生产力质变点发布会上真正让人印象深刻的是一个芯片设计的真实案例。在一项RTL寄存器传输级代码生成测试中豆包2.1Pro围绕一个16×16 PE的微型芯片连续运行近18个小时经历9轮迭代最终完成6个核心模块、1300多行RTL代码。更关键的是它跑通了仿真、测试、综合检查等完整工程流程且代码最终通过手写数字识别验证。过去这类任务需要3-5个资深工程师花费几周才能完成现在模型只用不到1天就能独立承接核心开发环节。这就是“质变”的展现它不是某一项能力的小幅提升而是模型终于可以完整承接一个标准工作环节真正为企业创造可量化的价值。另一个展示更具画面感依托豆包2.1Pro搭建了一个3D虚拟城市500多个智能Agent协同作业累计触发上千次工具调用最终在同一张大地图上建成超过100栋造型、材质、颜色均不同的建筑并完成多轮自我迭代与全景成片。整个过程中不同Agent要协调各自任务、处理中途出错、动态调整执行路径——相当于一支小型的数字化施工队。这些能力背后是模型硬实力在做支撑豆包2.1Pro在多项国际测评中跻身全球第一梯队在Terminal Bench 2.1这个业界公认最贴近真实研发的终端编程评测中接近Claude Opus 4.7在SciCode科学计算代码评测中拿到59.8分将 Opus 4.7和GPT-5.5都甩在身后。谭待认为豆包大模型 2.1 Pro 已经达到可用标准进入 Agent可用门槛“标志着我们在Coding 领域真正上牌桌了”。而在国内真正能站上这张牌桌的玩家还没几个。Agent方向的产业落地也在同步加速顺丰科技基于AgentKit构建企业级统一智能体平台覆盖研发提效、物流调度等场景新东方用豆包大模型打造“AI助教”Agent实现口语练习、作文批改的个性化教学闭环涂鸦智能将豆包模型接入AIoT生态每天完成超过1.55亿次AI交互……这些案例的共同特点是AI不再只是辅助工具而是进入了企业的核心业务流程。这也印证了谭待在大会期间反复强调的“生产力质变点”的概念。在他看来只有模型能力跨越“质变点”才能真正满足企业与个人在生产场景中的使用需求。而所谓“质变点”本质上是模型能力真正进入生产流程能稳定承接完整的工作环节创造实际价值而不是停留在Demo演示阶段。那么如何判断一个模型跨过了“质变点”谭待举了一个很有意思的例子Seedance 2.0发布前视频生成工具的周末调用量远高于工作日大家都把它当作娱乐玩具但Seedance 2.0上线后工作日负载和使用次数反而远超周末。调用时间的分布变化成了最直观的证据说明视频生成已经进入办公和生产环节人们在工作日用它干活而不是周末拿来消遣。按这个标准Seedance 2.0也成为第一个跨过生产质变点的视频生成模型。现在Seedance 2.0已经实现原生4K生成能力支持4K 10-bit高位深原生直出。与后期超分不同原生4K从生成阶段就保留了高密度的画面信息发丝、面料肌理、建筑线条等细节都能完整呈现。它的应用场景也早已跳脱内容创作领域向着实体产业渗透制造业用它制作多语言产品说明书、售后服务和培训视频自动驾驶企业用它合成极端天气、罕见事故等训练数据具身智能企业用它生成高质量合成数据训练机器人感知和操作能力……越来越多行业和企业开始把AI放进真实业务流程Seedance已经具备实体产业价值。将于7月初正式上线的全新Seedance 2.5还将在三个维度实现突破单段生成长度30秒全球最长最多支持50个全模态素材联合输入全球最多相比业界水平提升近7倍支持在维持整体画面不变的前提下对局部内容单独修改。这些升级将进一步推动视频模型向实体产业场景渗透。谭待在采访中明确表示“短剧对Seedance来说只是一个极小的落地场景面向世界模型的基础可能是未来Seedance更大的想象空间所在。”这并非营销话术当一个模型能够生成符合物理规律、保持时间空间一致性的连续画面时本身就意味着它对物理世界有了相当程度的内在理解。而这种理解能力是它走出内容创作、进入实体产业的核心基础。生态化闭环一个常被忽视的问题是同样是视频生成大模型为什么率先跑通规模化商用的是Seedance。答案不只是模型技术本身还在于字节独特的生态结构。在本次火山引擎FORCE原动力大会上字节CEO梁汝波通过视频首次对外公开阐述了公司的AI战略。他将AI定义为“至少不亚于PC、Web和Mobile”的变革并将“勇攀高峰”定为公司年度关键词核心就是攀登AI时代最高峰、做好大模型技术能力。过去几年字节收缩业务宽度把精力重点聚焦到AI领域在AI内部进一步聚焦于模型能力的提升。在这一战略下火山引擎MaaS业务正在变成字节的基础业务公司将对此长期、坚定地投入。字节的AI投入规模同样惊人。据行业公开信息2025年字节全年资本开支约1600亿元其中约900亿元用于AI算力芯片与服务器采购占比超过一半。2026年AI基础设施预算上调至约2000亿元其中约850亿元专项用于AI芯片采购。去年字节整体营收规模超万亿有充足的资本投入AI研发和算力建设。这其中火山引擎则扮演云基础设施的角色将字节内部验证过的模型能力、工程优化能力等打包成标准化的云服务开放给行业。比如 Seedance 经过推理优化可以适配多种算力芯片大幅降低企业使用成本豆包模型先在字节内部的飞书、研发场景大规模使用经过真实业务打磨成熟后再对外开放。“性价比”重构现阶段“谁能真正帮企业干活”很重要而“谁能用更低成本干活”也变得更加重要。而相比之下国内同级别模型的定价普遍比海外模型便宜很多。从豆包2.1Pro的定价看每百万Token输入6元、输出30元缓存命中条件下仅1.2元综合使用成本相较Claude Opus 4.6至4.8降低近80%。而面向更高频调用场景和规模化部署的豆包2.1 Turbo价格还能再减半。火山引擎的思路很明确用更强的模型和更低的成本推动 Agent在企业场景中大规模落地。把视野再放大国内模型的价格优势已经非常显著。有网友对当前中美模型Token成本做了对比Anthropic最新一代舰模型 Claude Opus 4.8的价格为每百万token输入5美元、输出25美元而DeepSeek V4-Pro在永久降价后每百万token输入仅0.435美元、输出0.87美元。值得注意的是在SWE-Bench Verified 这个权威编程基准上DeepSeek V4-Pro 拿到80.6 分仅落后 Claude Opus 4.880.8 分0.2 分——能力已经追到0.2分的差距价格却相差了近29倍。Anthropic自己也在变相降价曾经一路涨价的OpusFast Mode价格从每百万token输入30美元、输出150美元下调至输入10美元、输出50美元高端模型的定价权开始松动。更值得关注的是海外企业的AI预算正在从 “token max”转向“token 节流”。据了解Uber被曝只用3个月就把全年AI预算烧光后硅谷大厂们纷纷开始对自家员工的token使用设置限额。整个产业都在传递同一个信号高价token的增长模式已经难以为继AI经济正在向“成本敏感”的方向重塑。这也是谷歌、微软等股价波动的深层原因之一。表面上看股价下跌和核心研发人员流动等事件相关但更底层的逻辑是大模型行业正在从“谁模型最强”进入“谁每百万token更划算”的价值比拼阶段。而这对于谷歌、微软、亚马逊等而言无疑都是利空消息。过去资本市场给他们的AI云业务估值的逻辑是企业用AI越多token消耗越多云厂商和模型厂商的收入就越高整个链条都能持续扩张。但当企业客户开始对token成本敏感模型厂商就必须降价云厂商也要随之让利。而一旦价格战开启市场就会怀疑大模型到底是不是一个高定价权的生意当然海外模型在前沿能力上仍具备显著优势但中国模型的追赶速度已经远超市场预期。而当能力差距逐渐缩小价格优势就会被成倍放大。这也是市场重新评估海外AI厂商估值的重要原因。需要明确的是国内模型的价格优势并不是靠亏本补贴换来的背后有实实在在的产业支撑中国有充足的电力供应绿电建设全球领先算力集群的运营成本更低国内完整的算力产业链也让硬件部署和维护成本更有优势。火山引擎的定价思路也印证了这一点。谭待在采访中也强调“价值比价格重要”看模型不能只看价格而是要看它能创造多少价值。“客户都很聪明知道模型创造的价值跟过去比是值这个定价的本质还是模型价值提升了。”更值得关注的是定价背后的战略判断三年前火山引擎就把MaaS列为核心业务“当时还有人讨论Token是不是不健康今天听来有点可笑。但在那个时候几乎所有人都觉得Token是赔钱的生意。”而现在豆包大模型日均调用量突破180万亿恰恰印证了当初的判断。三年时间Token调用量增长 1500倍市场份额接近50%。在谭待看来对未来的预见性和战略的确定性也是火山引擎保持竞争力非常重要的一点。小结回到最初的问题AI应用到底进化到什么程度了我们可以用谭待对大模型的一个比喻来类比两年前大模型还处在“大哥大”时代只有少数人能接触和使用现在则已经进化到了功能机阶段——大模型不再是少数人尝鲜的玩具而是真实进入到更多人的生活和工作中。“一个很重要的变化是模型进入到了创作、Coding、Agent 的商业生产级领域。一旦进去之后它就可以走出商业闭环可以赚到钱有钱就可以做更好的模型创造更大的价值这个飞轮就转起来了。”谭待说。目前在Coding和视频生成两个领域质变已经发生商业闭环正在跑通。而在更广泛的企业级Agent应用中这个过程才刚开始HiAgent 3.0推出“数字员工生命周期管理”AgentKit新增Policy和Registry模块ArkClaw企业版落地……这些产品迭代的背后是把Agent从“技术演示”变成“可管理的企业资产”的尝试。AI应用真正的下一步不是模型再聪明多少而是能否稳定、安全、低成本地嵌入企业核心业务并产生可量化的回报。正如谭待所说整个市场还非常早期“市场本身还有十倍百倍的增长空间”。
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