杭州，這座融合了古老韻味與創(chuàng)新活力的城市，再次成為了科技領域的焦點。今年，火山引擎Force Link AI創(chuàng)新巡展的首站便選擇在了這里，不僅吸引了新銳大模型獨角獸DeepSeek的目光，也讓老牌云計算巨頭阿里云倍感關注。火山引擎此行，不僅僅是展示其技術實力，更是為了傳遞一個更為深遠的信息。

火山引擎總裁譚待在一次發(fā)言中大膽預測：“如果說2024年是中國AI應用的元年，那么2025年，則極有可能是AI Agent應用的元年。”這一觀點不僅得到了火山引擎內部的認可，更成為了整個行業(yè)的共識。上一次大模型行業(yè)如此團結一致，或許還要追溯到那場轟轟烈烈的“百模大戰(zhàn)”。

然而，這種共識也帶來了雙刃劍效應。一方面，它使得產業(yè)方向更加明確，資源得以集中投入，促進了新技術的快速發(fā)展和新商業(yè)模式的誕生；另一方面，競爭也迅速從藍海轉變?yōu)榧t海，留給參與者的時間窗口日益緊迫。

火山引擎習慣于在產業(yè)共識中尋找機遇。最近，IDC發(fā)布的《中國公有云大模型服務市場格局分析，1Q25》報告顯示，2024年中國公有云大模型調用量中，火山引擎以46.4%的市場份額位居第一。這一數(shù)據(jù)僅計算了B端客戶的模型調用量，不包括海外用戶和C端應用，充分展現(xiàn)了火山引擎在B端市場的強大影響力。

在Agent元年共識的大背景下，火山引擎于4月17日面向企業(yè)市場發(fā)布了豆包1.5·深度思考模型，并同步升級了文生圖模型3.0、視覺理解模型，推出了OS Agent解決方案及AI云原生推理套件，旨在幫助企業(yè)更快、更省地構建和部署Agent應用。

巧合的是，同一天OpenAI也發(fā)布了其系列中能力最強的推理模型——o3模型和o4-mini模型。其中，o3模型是第一代能夠在思維鏈中使用圖像進行推理的模型，還能自主調用工具，并預告將推出一系列編程工具。這進一步證明了，大模型正在朝著更適合Agent化的方向演進。

譚待表示，要做好Agent，技術上需要做好三個準備：首先是擁有更強的模型，能夠思考、計劃和反思，并支持多模態(tài)；其次是要有更好的架構和工具，支持大模型操作數(shù)字和物理世界；最后是通過AI云原生，不斷降低模型推理的成本和延遲，推動應用普及。

豆包深度思考模型正是為此而生。它采用了MoE架構，總參數(shù)為200B，但激活參數(shù)僅20B，能夠以較小的參數(shù)實現(xiàn)頂尖模型的效果。同時，基于高效算法，豆包1.5·深度思考大語言模型在提供極高并發(fā)承載能力的同時，實現(xiàn)了20毫秒的極低延遲，使得深度思考模型能夠在許多延遲敏感的場景中使用。

在專業(yè)領域的推理任務中，豆包1.5·深度思考模型表現(xiàn)出色。在數(shù)學推理AIME 2024測試中，其得分追平了OpenAI的o3-mini-high；在編程競賽和科學推理測試中，其成績也接近o1。在創(chuàng)意寫作、人文知識問答等通用任務上，該模型也展示了優(yōu)秀的泛化能力。

不僅如此，豆包1.5·深度思考模型還優(yōu)化了數(shù)據(jù)處理策略，融合了可驗證數(shù)據(jù)與創(chuàng)意性數(shù)據(jù)，滿足了各類任務的需求。通過采用創(chuàng)新的雙軌獎勵機制，該模型有效實現(xiàn)了算法的可靠優(yōu)化，兼顧了“對錯分明”和“見仁見智”的任務。

豆包·文生圖模型也升級為3.0版本，正式向企業(yè)開放。該版本已在即夢AI、豆包產品上線，支持2K分辨率直出，在生圖結構準確性、小字生成與排版、美感、真實度等方面具有優(yōu)勢，并登上了權威競技場Artificial Analysis文生圖榜單的第一梯隊。

在Agent元年，用戶對模型的要求更高。那些在深度思考能力、多模態(tài)、推理成本、延遲等方面存在短板的模型，將承受來自客戶端的巨大壓力。這也是大模型落地過程中的一個確定趨勢。

值得注意的是，DeepSeek之后，一些模型廠商已經開始轉向垂類場景或應用領域，而云廠商則以更快的速度迭代。這是因為，DeepSeek的成功不僅僅是模型算法的更新，更是AI infra的全鏈路優(yōu)化。目前，在AI infra方面做得最好的，當屬云廠商。

譚待提到，傳統(tǒng)的云是伴隨著互聯(lián)網發(fā)展起來的，當時的云原生很多是互聯(lián)網應用（如web、APP）在實踐中涉及的中間件、數(shù)據(jù)庫、容器等方面?，F(xiàn)在范式發(fā)生了變化，以前是人通過編寫軟件規(guī)則、中間件等來實現(xiàn)對業(yè)務的抽象，現(xiàn)在則是利用數(shù)據(jù)加上模型自動去解決更多的問題。

在這種情況下，上層業(yè)務對云的要求越來越多，也催生出新的產品。火山引擎把這類產品叫做AI云原生。原來的云原生是為了適應互聯(lián)網發(fā)展，現(xiàn)在的AI云原生則是為了滿足AI和Agent發(fā)展的需求?；鹕揭嬉恢痹谝訟I云原生為理念推陳出新，如本次大會新發(fā)布的AI云原生推理套件ServingKit等。

火山引擎可能比所有云廠商更早看清AI云原生趨勢。字節(jié)跳動主營業(yè)務中的搜索、廣告、推薦等，都是基于人工智能技術實現(xiàn)的。這使得火山引擎對技術預判的感知具有天然優(yōu)勢。在大模型之前，外界或許對字節(jié)跳動為何涉足云計算行業(yè)感到不解，但火山引擎“等”到了大模型，新技術的發(fā)展脈絡自有其“巧合”。

火山引擎此前就表示，下一個十年，計算范式應該進入AI云原生的新時代。如今，這一觀點已經成為了一個顯學。當通算時代的云生態(tài)被拆解，智算時代的云生態(tài)應當如何構建？火山引擎給出了自己的答案。

云計算的能力決定大模型的天花板，大模型的能力上限決定應用的天花板，大模型的交付成本決定應用創(chuàng)新的加速度?；鹕揭娲蛟炝艘訟I負載為中心的基礎架構新范式，并圍繞AI云原生，在存儲、計算、數(shù)據(jù)、安全以及新的中間件等方面推出了一系列產品。

在本次大會上，火山引擎還推出了OS Agent解決方案，并演示了由Agent操作瀏覽器搜索商品頁實現(xiàn)iPhone比價的任務，甚至由Agent在遠程計算機上用剪映進行視頻編輯、配樂。這一方案包含了豆包1.5·UI-TARS模型以及veFaaS函數(shù)服務、云服務器、云手機等產品，可實現(xiàn)對代碼、瀏覽器、電腦、手機以及其他Agent的操作。

火山引擎的AI云原生推理套件ServingKit讓模型部署更快、推理成本更低，GPU消耗相比傳統(tǒng)方案大幅下降。在實際業(yè)務場景中，基于ServingKit的算子優(yōu)化，DeepSeek R1滿血版TPS提升超2.4倍；智能路由使TTFT降低60%；EIC在多輪次對話中，TTFT從3秒降低到1秒，長文本推理KVCache命中率提升了10倍以上。

自發(fā)布以來，豆包大模型的日均tokens調用量實現(xiàn)了高速增長。從去年的4萬億到今年3月底的超過12.7萬億，不到一年的時間里增長了超過106倍。金山辦公、梅賽德斯-奔馳、浙江大學、杭州銀行等不同行業(yè)的眾多客戶都在火山引擎上使用豆包大模型，打造自己的AI業(yè)務生態(tài)。

在AI時代，云競爭的終局是能夠在底層大模型到上層應用生態(tài)的極致優(yōu)化。這種價值才是難以復制的護城河。火山引擎在沉淀數(shù)年后，終于在大模型時代嶄露頭角。它不是在通算時代內卷，而是在智算時代，用AI價值反向補全自己的能力版圖。當大模型廠商再次踏入同一條河流，關鍵的勝負手已經不再是技術靈感的偶然，而是圍繞全棧AI深度能力的多維競爭。火山引擎，無疑在這場競爭中占據(jù)了有利地位。