火山引擎近期宣布调整其2021年设定的千亿元年营收目标，将原定于2029年至2031年实现的时间周期保持不变，但目标金额上调数百亿元。这一调整源于团队主动提出，体现了火山引擎在AI云领域的坚定决心。火山引擎总裁谭待表示，团队对拿下AI云市场的信心来自于MaaS（模型即服务）收入和豆包大模型能力的超预期提升。
在12月18日举办的冬季Force原动力大会上，谭待透露，豆包大模型日均Token处理量在12月已超过50万亿，半年内增长超200%。这一增长不仅得益于字节旗下豆包、即梦等AI应用的快速发展，还吸引了大量外部客户深入使用大模型。数据显示，累计使用上万亿Token的客户超过100家，数量是云计算巨头AWS的两倍。
谭待指出，大模型能力的持续提升正在解锁新场景，带动Token使用量增长。例如，生图、生视频需求随着Seedream、Seedance模型的成熟迅速上升。此次大会上，火山引擎升级了多款大模型，其中豆包基础大模型1.8版本强化了多轮指令遵循与OS Agent能力，可理解长达1.5小时的视频。谭待还透露，能力更强的豆包大模型2.0版本即将上线。
视频生成模型Seedance升级至1.5 pro版本，重点提升了音画同步、多人多语言对话能力，并赋予画面电影级质感。谭待强调，细节处理是关键，Seedance 1.5 pro不仅能处理中文、英语、西班牙语等多种语言，还能精准匹配四川话、陕西话等方言的口型，解决了多数视频生成模型的痛点。
在定价策略上，火山引擎不再强调单点降价，而是推出覆盖豆包系列大模型、DeepSeek、月之暗面等开源模型及周边产品的“节省计划”。谭待解释，随着客户深入使用AI，不同业务中调用多种模型的需求增加，节省计划通过整体优惠降低试错成本，鼓励客户“用得越多，省得越多”。
谭待观察到，企业开发逻辑正因大模型发生变化：过去以if-else定义工作流，如今转向基于Prompt和模型驱动Agent；运维（Ops）也从管理服务器转变为运营数字员工（Agent）。为此，火山引擎构建了从MaaS到Agent开发、运营的全栈产品体系，将豆包app中的对话、搜索、思考等能力封装成Agent API，供客户通过几行代码调用。
当前云计算行业在AI领域的竞争愈发激烈，头部厂商将MaaS视为长期成功的关键指标。谭待认为，更多参与者入局有助于扩大行业规模，火山引擎有信心保持份额领先。他多次强调“加速度最重要”，无论是基础大模型的追赶还是业务规模的扩张，火山引擎的ToC和ToB协同优势及积累的know-how将成为关键。
在访谈中，谭待透露，豆包2.0模型仍在训练中，但1.8版本已在多模态和Agent能力上取得显著进步。例如，其视觉理解能力可处理1.5小时视频，适用于监控片段检索等场景。针对视频生成模型，谭待表示，火山引擎有信心做到国际领先，而基础语言模型的短期目标是跻身第一梯队，尽管追赶OpenAI等先行者需要时间，但加速度优势将逐步缩小差距。
火山引擎此次未延续降价策略，而是通过节省计划推动创新。谭待解释，客户在不同业务中调用多种模型导致采购复杂，节省计划通过整体优惠降低创新成本。例如，客户积累的语言模型用量折扣可直接应用于视频生成模型，试错成本大幅降低。他强调，模型能力提升和抽卡成功率增加已实际降低ROI角度的成本，节省计划旨在进一步加速创新。
针对企业开发门槛，火山引擎推出了豆包助手API，将豆包app的深度思考、边想边搜等能力封装成更高层级的Agent API。谭待举例，IoT硬件接入豆包视频通话或搜索能力时，过去需调用基础模型API并自行搭建Agent流程，如今通过助手API可直接调用封装好的能力，大幅降低创新门槛。他对比了HiAgent、AgentKit、扣子等开发工具，强调助手API的独特性在于无需开发即可调用复杂Agent能力。
谭待认为，API可替换性仅存在于浅层使用场景，复杂业务如视频创作需结合私有数据、特定画风及模型调整，端到端跑通Agent需身份认证、组件支持等，类似开发复杂网站，粘性较强。他以云计算发展为例，指出云原生阶段的价值在于弹性、现金流管理和技术触达效率，AI时代这些价值被进一步放大。
火山引擎的产品策略源于降低AI创新门槛的思路。谭待介绍，从基础MaaS层到Agent开发层，火山引擎通过Prompt优化、智能路由、Response API内置工具等提升易用性，并推出推理代工和RL Serverless服务。在Agent开发层面，全栈AgentKit覆盖权限管理、身份认证、Memory、安全等模块，HiAgent则用于Agent运营管理。火山引擎与第三方合作开发专用Agent，如与Cocos合作的小游戏开发Agent。
谭待指出，AI使ToB和ToC产品体验差距缩小，火山引擎擅长通过产品体验增益客户。他观察到，编程逻辑正从if-else转向模型驱动Agent，窗口限制带来的上下文管理问题需新中间件解决，传统if-else将通过MCP等方式调用。AI原生时代的DevOps中，Dev变为基于Prompt的开发，Ops变为数字员工运营，企业需构建“1+N+X”落地模式：1个统一控制台、N个预置通用Agent、X个快速开发的自有Agent。
火山引擎在AI实践上的领先得益于字节集团内部50多个业务线的持续尝试。谭待认为，服务内外客户的经验使其更懂痛点，认知优势源于实践而非空想。他强调，内部团队不强制使用火山产品，充分竞争才能提升质量，内部客户的沟通优势在于反馈直接透彻。
谈及Agent落地情况，谭待表示，尽管Agent整体增长迅速，但多数仍偏简单。复杂Agent需调用多个工具并动态创建子Agent，火山引擎推出的AgentKit可简化开发流程。例如，大会展示的报名Agent通过AgentKit实现智能打卡和会议总结，提升了参会体验。目前，火山引擎的深度客户集中在ToC行业，智能制造、消费电子和汽车行业用量增长显著，符合二八定律。
在行业合作方面，火山引擎与全球前10手机厂商中的9家合作，汽车领域聚焦座舱场景，不涉及智驾。拓展行业客户时，火山引擎延续传统云服务长打法，通过专门团队匹配需求，但更注重长期目标设定、考核机制和灵活调整。谭待强调，组织能力是关键，需保持上下声音通畅、调整灵活，字节范儿的“Context，not Control”文化支持了快速纠错。
