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火山引擎總裁譚待:告別“零和內(nèi)卷”,大模型市場將迎十倍增長

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《財(cái)經(jīng)》新媒體撰稿人 舒志娟/文 高素英/編輯

AI大模型賽場,已從技術(shù)參數(shù)的比拼轉(zhuǎn)向規(guī)模化落地的競速。一個(gè)核心命題隨之浮現(xiàn):行業(yè)增長的核心動力,究竟是存量博弈的“內(nèi)卷”,還是增量開拓的“協(xié)同”?12月18日,火山引擎總裁譚待表示,AI大模型行業(yè)已進(jìn)入規(guī)?;瘧?yīng)用的關(guān)鍵時(shí)期,預(yù)計(jì)2026年市場規(guī)模將在當(dāng)前基礎(chǔ)上再擴(kuò)大十倍。在他看來,行業(yè)發(fā)展的核心邏輯并非“零和”內(nèi)卷,而在于共同將市場蛋糕做大,加速AI技術(shù)在各行各業(yè)的落地。

譚待認(rèn)為,大規(guī)模的真實(shí)應(yīng)用是打磨模型的基石。海量調(diào)用產(chǎn)生的反饋能持續(xù)推動模型在性能、響應(yīng)速度和成本上的優(yōu)化,從而形成“技術(shù)迭代”與“市場應(yīng)用”相互促進(jìn)的正向循環(huán)。

數(shù)據(jù)印證了這一趨勢:截至12月,豆包大模型日均Tokens調(diào)用量已突破50萬億,同比增長超10倍;累計(jì)使用量超萬億Token的企業(yè)客戶已突破100家。譚待預(yù)測,未來的Token消耗將呈現(xiàn)“二八格局”,約80%來自企業(yè)端,20%來自個(gè)人用戶。

市場的蓬勃伴隨著競爭的同步升溫。今年以來,國內(nèi)AI云市場的“火藥味”日漸濃烈,無論從各大機(jī)場廣告屏中阿里云與火山引擎針鋒相對的標(biāo)語,到MiniMax、智譜等AI公司沖刺港股上市,AI云市場的角逐愈演愈烈。

對此,譚待持開放心態(tài)。他指出,盡管各家公司的用戶規(guī)模都在加速增長,但市場本身的天花板足夠高,更多參與者的涌入能共同加速技術(shù)普及和場景探索,最終帶來更大的行業(yè)增長空間。

在譚待眼中,大模型的長期價(jià)值,不僅局限于生成打油詩、合成照片等淺層應(yīng)用,而在于成為推動科研、醫(yī)療、教育等領(lǐng)域的創(chuàng)新。

而要支撐這類高價(jià)值場景落地,強(qiáng)大的模型能力是關(guān)鍵?;诖耍鹕揭嫱瞥隽硕拱竽P?.8和音視頻創(chuàng)作模型Seedance 1.5 pro,前者針對智能體(Agent)場景強(qiáng)化了工具調(diào)用與復(fù)雜指令遵循能力;后者實(shí)現(xiàn)了影視級敘事與毫秒級音畫同步,并支持多語言與方言,提升了生成內(nèi)容的真實(shí)感與表現(xiàn)力。

“早期的模型滿足于對話,但現(xiàn)在企業(yè)需要它能看懂帶圖的質(zhì)檢報(bào)告、連接內(nèi)部系統(tǒng)并理解返回的圖表?!弊T待解釋道。這意味著,AI應(yīng)用正從“對話式工具”演進(jìn)為擁有“大腦”和“手腳”的虛擬員工,能自主完成涉及多模態(tài)信息理解、多工具調(diào)度和多步驟決策的復(fù)雜工作流。為支撐這一轉(zhuǎn)變,火山引擎升級了企業(yè)級AI智能體平臺HiAgent,幫助企業(yè)規(guī)?;渴鸷凸芾碇悄荏w應(yīng)用。

譚待坦言,目前阻礙企業(yè)釋放大模型價(jià)值的主要瓶頸,往往并非模型能力本身,而是智能體的開發(fā)與迭代太慢。行業(yè)亟需一套專為智能體生命周期管理的AI原生架構(gòu),圍繞其身份權(quán)限、安全隔離、彈性調(diào)度等需求進(jìn)行重構(gòu),這將成為下一代企業(yè)軟件的基礎(chǔ)。

然而,AI要深入核心業(yè)務(wù),仍須跨越安全、成本與“幻覺”三大挑戰(zhàn)。譚待表示,能力越強(qiáng),責(zé)任越大,數(shù)據(jù)安全與合規(guī)是生命線。對此,火山引擎推出的“MaaS ON AICC”方案,通過機(jī)密計(jì)算等技實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可用不可見,破解隱私顧慮。他同時(shí)指出,在技術(shù)快速迭代的背景下,傳統(tǒng)的私有化“一體機(jī)”部署模式難以持續(xù)更新,云端服務(wù)結(jié)合高級安全方案正成為主流。

成本控制是另一大現(xiàn)實(shí)制約。盡管大模型調(diào)用單價(jià)已大幅下降,但隨著應(yīng)用深入、用量激增仍構(gòu)成壓力?;鹕揭嬉虼送瞥鲭A梯折扣的“AI節(jié)省計(jì)劃”。譚待算了一筆經(jīng)濟(jì)賬:當(dāng)AI商業(yè)模式從按token收費(fèi)的“原材料”模式,升級為按解決具體問題(如客服、編程)收費(fèi)的“智能體服務(wù)”模式時(shí),其市場空間將從傳統(tǒng)IT預(yù)算,躍遷至對接萬億美元規(guī)模的全球業(yè)務(wù)流程外包市場。

此外,困擾行業(yè)的“模型幻覺”問題,在企業(yè)場景中風(fēng)險(xiǎn)極高。譚待以電商客服為例,用戶要求“僅退款”,智能體若錯(cuò)誤同意將直接造成損失。他表示,解決這一問題不能單純依賴更優(yōu)的模型,需結(jié)合知識檢索增強(qiáng)、事后規(guī)則校驗(yàn)等多重“安全護(hù)欄”技術(shù),形成系統(tǒng)性的保障體系。

展望未來,譚待描繪了智能體驅(qū)動的生產(chǎn)力新圖景。在消費(fèi)端,智能體將徹底改變?nèi)藱C(jī)交互:在車載場景中,用戶只需說“我有點(diǎn)冷”,車輛即可自動調(diào)溫;一句語音指令,便能完成包含多人個(gè)性化需求的復(fù)雜訂單,激活大量原本因操作繁瑣而被抑制的消費(fèi)需求。

在企業(yè)端,智能體將重塑軟件與服務(wù)的形態(tài)。傳統(tǒng)的企業(yè)軟件往往因決策者、采購者與實(shí)際使用者分離而導(dǎo)致體驗(yàn)不佳。而基于智能體的應(yīng)用,則能以“一人即團(tuán)隊(duì)”的方式,直接為個(gè)體賦能,比如一句話完成報(bào)銷流程,這將迫使軟件設(shè)計(jì)更關(guān)注個(gè)體用戶體驗(yàn)。

譚待認(rèn)為,人工智能的競賽已進(jìn)入“下半場”。最終的勝者并非起跑時(shí)聲量最高的選手,而是那些能持續(xù)夯實(shí)從底層算力、模型算法到上層應(yīng)用架構(gòu)的全棧能力,并真正理解與賦能千行百業(yè)的企業(yè)。

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