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「火山引擎，你的下一朵云。」 不知何时起，火山引擎的宣传语霸占了一线城市的机场大屏。
商务人士出行必经之路，也是政企业务营销必争之地，与之并列的往往是另外几家云厂或者 IT 企业，有时为了抢一块牌子，或者谁的牌子更靠前一点，还免不了一些暗中较劲。
彼时火山引擎作为后进者，「下一朵云」 的定位正合时宜，到了最近一年，宣传语传播的意思就没那么到位。「还是下一朵么，那不就相当于客户一直没用上么？」，朋友们私下讨论，火山引擎主打的就是 AI 云，没必要再做下一朵云。
也许是火山引擎也意识到了其中的 bug，火山引擎总裁谭待透露，最近已经打算更换 logo 语为 「火山引擎，你的 AI 云。」AI 云，对于所有云厂商来说都是大机会，对于火山引擎尤为特别，在通用计算抢客户，那是存量市场，在智算市场拓新，则是指数级增长市场。
2025 年，谭待用 「激进」 来形容火山引擎的增长目标。虽然谭待没有直接言明，有消息指出，火山引擎今年的营收目标是翻倍，其中很大一部分要靠 AI 相关的云服务来来实现。
火山引擎 「激进」 的目标如何实现，要看两个大方面，其一是模型本身的效价比，在提供第一梯队大模型效果的同时供给极低的价格，其二是卷 Agent，不是只做 Agent 开发工具或者平台，而是补全 Agent 落地生产场景的全链路。
6 月 11 日，字节跳动旗下火山引擎举办 Force 原动力大会，发布豆包大模型 1.6、视频生成模型 Seedance 1.0 pro 等新模型，并升级了 Agent 开发平台等 AI 云原生服务。
豆包 1.6，做更适合 Agent 的大模型
本次大会上，谭待透露，去年 12 月，豆包大模型的日均 tokens 调用量是 4 万亿。今年 3 月份，豆包大模型的日均调用数是 12.7 万亿。而截至今年 5 月底，这个数字已经超过了 16.4 万亿，仍然保持着高速增长。
大模型调用量激增，很大程度来源于非聊天以外的新场景。如果对比今年 5 月份和去年 12 月的火山引擎 Tokens 消耗构成数据，可以看到，随着深度推理模型的发布，AI 工具的 Tokens 消耗在快速增长，5 个月增长了 4.4 倍。
其中 AI 搜索增长 10 倍，AI 编程增长了 8.4 倍，视觉理解模型则是另一个助推器。比如，K12 的在线教育，由于 VLM 模型能力不断提升，Tokens 消耗 5 个月增长了 12 倍，而新出现的智能巡检，视频检索等数个场景也快速实现日均百亿 tokens 的突破。
在企业级市场，大模型的应用也在不断深化，遍布消费电子、汽车、金融和教育等行业，以在金融行业为例，火山引擎为客户提供智能展业、投顾、投研等大模型应用方案，已服务华泰证券、国信证券等数十家券商和基金公司，招商银行、浦发、民生等 70% 的系统重要性银行。
「做好 Agent 最重要的是底层模型，一定是一个多模态深度思考的模型，如果不是基于多模态深度思考模型，Agent 能做出来的事情很有限而且很初级，豆包 1.6 就把这件事情做好了。」 谭待说。
本次升级的豆包 1.6 系列由三个模型组成，分别是 doubao-seed-1.6；doubao-seed-1.6-thinking 和 doubao-seed-1.6-flash。
doubao-seed-1.6 是 all-in-one 的综合模型，支持深度思考，多模态理解，图形界面操作等多项能力。特别是在深度思考方面，支持多种模式，开发者可以选择关闭深度思考、开启深度思考和自适应思考三种方式。
其中自适应思考下，模型可以根据 prompt 难度自动决定是否开启 thinking，在提升效果情况下，大幅减少 tokens 开销。doubao-seed-1.6 也是国内首个支持 256K 上下文的思考模型，这对于复杂 agent 的构建来说非常重要。
doubao-seed-1.6-thinking，则是 1.6 系列在深度思考方面的强化版本，它只支持深度思考模式， 但在 coding、math、 逻辑推理等基础能力上都有进一步提升，同样也支持 256K 上下文。
doubao-seed-1.6-flash，则是 1.6 系列的极速版本。1.6 flash 同样支持深度思考，多模态理解，256K 窗口；但延迟极低，tpot 仅需 10ms，适用于延迟敏感场景。flash 仍然有不错的性能，文本理解能力超过 doubao 1.5 lite，视觉理解能力可以比肩其他旗舰模型。
此外，豆包视频生成模型 Seedance 1.0 pro 也正式亮相。该模型支持文字与图片输入，可生成多镜头无缝切换的 1080P 高品质视频，主体运动稳定性与画面自然度较高。在国际知名评测榜单 Artificial Analysis 上，Seedance 在文生视频、图生视频两项任务上均排名首位，超越 Veo3、可灵 2.0 等优秀模型。
降价，带着一点激进
云计算行业的价格战并不少见，数年前行业也曾掀起此起彼伏的低价竞争，当利润空间被极致压缩，价格战变成恶意降价，云计算的商业生态也就失去正向循环，行业都不想再次重演这一幕。
火山引擎没有经历过上一次通算时代的价格战，但是谭待并不想用低价卷市场。在他看来，降价是技术和规模的体现。
在技术层面，目前火山引擎降本很大程度都是在工程上的优化；在规模层面，火山引擎的市场规模不算第一梯队，但是距离头部也很近，如果算上字节跳动集团海量的用云规模，规模效应已经能够带来足够的降本空间。
值得一提的是，火山引擎将用户成本拆开来看，给出了针对性降本的策略。谭待指出，首先，大模型按 tokens 来收费，市面上有不同类型的模型，支持深度思考的，不支持深度思考的，支持多模态的等等，但实际上对于同结构同参数的模型而言，对成本真正影响的是上下文长度长度，而不是是否开启了思考和多模态功能。」
其次，上下文长度对成本的影响是累加的，上下文越长，或者简单说输入越长，每一个输出的成本就会递增累加。
最后，模型输入输出长度的分布是有一定规律的。当前，大部分的调用，其输入范围都在 32K 以内。
基于这些观察，如果大模型能在推理层做好按照上下文长度进行调度，就能够让占大比例的模型请求，实现更低的成本和更快的速度。
豆包 1.6 的的定向降价也以此为基础，首创按 「输入长度」 区间定价，深度思考、多模态能力与基础语言模型统一价格。在企业使用量最大的 0-32K 输入区间，豆包 1.6 的输入价格为 0.8 元/百万 tokens、输出 8 元/百万 tokens，综合成本只有豆包 1.5 深度思考模型或 DeepSeek R1 的三分之一。Seedance 1.0 pro 模型每千 tokens 仅 0.015 元，每生成一条 5 秒的 1080P 视频只需 3.67 元，为行业最低。
谭待表示，Agent 的 Token 消耗量很大，以前 AI 大模型最早的应用就是聊天，一个人和模型聊一个小时也就是 20 多万 Token，现在 Agent 做一个复杂任务就要消耗 20 万 Token。深度思考、多模态和工具调用等模型能力提升，是构建 Agent 的关键要素，同时，由于 Agent 每次执行任务都会消耗大量 tokens，模型使用成本也要降下来，才能推动 Agent 的规模化应用。
此外，为了更好地支持 Agent 开发与应用，火山引擎 AI 云原生全栈服务升级，发布了火山引擎 MCP 服务、PromptPilot 智能提示工具、AI 知识管理系统、veRL 强化学习框架等产品，并推出多模态数据湖、AICC 私密计算、大模型应用防火墙，以及一系列 AI Infra 套件。
谭待认为，技术主体经历了三个时代变化，AI 时代会推动开发范式与技术架构全面升级。他说：「PC 时代主体是 Web，移动时代是 APP，AI 时代则是 Agent。Agent 能够自主感知、规划和反思，完成复杂任务。从被动工具转变为主动执行者。豆包大模型和 AI 云原生将持续迭代，助力企业构建和大规模应用 Agent。」（本文首发于钛媒体 APP，作者 | 张帅，编辑 | 盖虹达）
