火山引擎总裁谭待：Agent的商业模式应按成果收费

文 蓝鲨财经社 魏强

6月11日，FORCE2025原动力大会·春在北京举行，会上发布了豆包大模型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。

会后，火山引擎总裁谭待接受了媒体的群访，以下为访谈内容，蓝鲨财经社根据速记做整理，有删减：

问这个月，国内外好多企业都发了企业级Agent的产品，火山发的产品和其他企业相比有什么特点？

谭待：从PC到移动到AI，最重要就是主体。AI时代的主体就是Agents。Agent能够自主规划、反思、执行任务。围绕着Agent，首先是开发范式发生了变化，以前各种各样的架构本质上都是以程序员为核心更好地去理解、设计业务。现在Agents很多集成步骤是通过模型策略展开的，模型跟工具、环境交互，这需要更好的模型和Agent平台。基础架构也一样。数据以前是For BI，现在For AI，多模态数据是很重要的点。安全也一样。今天，我们发了两个新的安全产品，怎么解决大模型防火墙，解决模型投毒被攻击，以及怎么解决端加密，解决安全隐私的问题，计算架构也一样。

这一系列的东西我们把它叫做AI云原生。这也是火山最早在业界提出来的。我们希望通过从开发范式到基础设施到数据到安全的完整AI原生去帮助企业做好这个事情。今天模型上我们带来了更强大、性价比更高的豆包1.6。

做好Agent，最重要的是底层的模型一定是一个多模态深度思考的模型。如果不是，Agent能做出来的事情很有限，很初级。对于Agent而言，它的Token消耗量很大。AI大模型最早的应用就是聊天，一个人跟模型聊一个小时就是20多万的Token，但如果让Agent做一个任务，它要处理特别复杂的事情，一个任务可能就是20万Token。怎么把Token（成本）降低也很重要。我们创新地做了区间定价，能集中地把企业用得最多的区间的成本降低到63%，相当于只需要以前的1/3。

我们的方舟还发了新功能：Prompt Pilot 、Coding Agent、Trip，知识库，强化学习，多模态数据湖、安全等一系列方案。最后不仅是一个模型好，也需要去在安全、数据、平台上去系统解决。

我们有一个优势就是豆包APP用户非常多，过程中实践和总结出很多了做好这种复杂Agent的最佳实践，不断通过火山引擎对外提供。

Token降价得到行业认可的诀窍是心诚

问：火山为什么想在Token定价上做创新？能得到行业认可的诀窍是什么？

谭待：心诚。你真心想做这件事情。你不是把不好的模型免费，赚一个吆喝。我们心里想的是，要让更多人运用AI创造价值。怎么做？就三件事：1、把模型做好；2、把成本做低；3、把应用性、落地性各种工具做好。这三个点从2023年就开始说，没有变过，未来也会一直这样。

但做好这件事情关键在于不断的技术创新。2B的商业模式跟2C不一样，不能羊毛出在猪身上。一开始你就要构建一个正毛利的商业模式才能持续。只能不断通过技术的创新，包括模型结构创新，模型效果优化，工程、定价的配合。日常的工作中，不管是我还是我们团队，大家都在想这个事情——怎么把成本做好，把能力做好，把性价比提高。每天看到Token在增长，开发者在群里反馈了很多好的问题，我们帮他们解决了，大家都很开心。

问：Tokens（调用成本）降到原来的1/3是不是技术在成本上的极限？

谭待：技术、软件和硬件在不断进步，肯定持续能够优化成本。我们宗旨是每当我们做到了一定程度后，尽最大可能把技术红利释放出来，让业界所有的开发者和企业受惠，它们AI的应用也会发展得更快。去年我们做豆包1.0，在模型结构和工程上做了大量优化，当时把价格降低99%。很多公司跟随了我们的政策，中国的大模型就起来了。今年做更复杂的Agent，用到深度思考，多模态模型，成本有点高。

我们的三个原则：

第一、同一个尺寸，同一个参数的模型，开不开启深度思考，做不做图文、图像理解，对成本没影响。以前大家都是按模型能力定价，深度思考贵一些，图文理解贵一些，non thinking（音）便宜一点，这次我们做了统一。

第二、我们看到上下文窗口，它是一个累加成本的递增，但大部分企业实际上它的上下文窗口，特别是输入是有一个分布区间的。如果在调度上能把不同长度的输入输出通过PD分离，再通过集中调度（并行计算如果长度不统一的话会互相思索），把这些架构做好，实际上可以把每一个区间的成本定向优化。绝大部分企业用的32K的范围内可以做大幅优化。这次我们技术上做了创新，定价上也做了一个区间定价。对于企业来说，再去用Token，在常规的规模里去做推理，成本大幅度降低，降到63%，只需要以前1/3的成本就可以拿到更好的模型，而且是All in one。

第三、我们也对那些简单的non-thinking做了一个特惠区，0.8、2块这样的低价它仍然存在。

这次我们考虑了方方面面，希望跟去年一样，再一次促进Agent AI的普及。

AI云原生哪些技术变得更重要了？

问：豆包1.6比1.5升级点在哪里？

谭待：我觉得1.6比1.5还是有很多提升的地方。从评测的角度来看，在GPQA、AMI、Multichallenge上，functioncall指令遵循很重要，这有很大提升。Coding上也有很大提升。视觉理解，1.5还有很多对应的VIL模型、LL模型和Thinking模型，1.6我们把它全部合在了一起。但我们有一个增强版的1.6Thinking，这样用起来更便捷，成本更低，在Coding、在逻辑推理上的能力更好，更适合Agent场景使用。我们应该是国内首个在深度思考支持256K窗口的（大模型）。做复杂任务的时候，特别是处理图像和GUI操作的或者包括Coding，窗口很容易超过128K。

问：现在很多（技术）核心出发点变成AI，跟过去的云计算比，哪些技术变得重要了，哪些变得不重要了？

谭待：很多东西有延续性。CPU重不重要？还是很重要，因为大部分程序还是基于老的开发方式做的，怎么把这一块规模化成本做低也很重要。数据库也很重要，Agent其实就是数据库变成了更拟人、更好的形式跟人交互。过去为Web、APP、云原生做的那些东西已经成熟了，很难有什么创新。未来AI云原生，从模型到Agent开发工具到多模态数据湖到AI安全，不断有新的东西出来。不仅是我们，可能整个行业，未来都会围绕AI云原生不断做创新，大家可以看到很多眼花缭乱的新产品出来。

问：云对于模型的性能提高和成本降低起到了越来越重要的作用？

谭待：我觉得云本来就是很重要的事情，因为它是数字经济的底座，AI本身又是能够进一步扩大经济和数字经济的增长，所以云在里面发挥作用更大。对于大模型来说，不仅训练成本高，推理成本更高，推理有波峰波谷，通过云可以更好去适配更多的硬件，把波峰波谷通过混合调度打平，成本降低。

AI云原生商业模式的变化

问：AI云原生跟云原生最本质的区别是什么？

谭待： 差别是主体变了，变成了Agent。比如订酒店，如果是一个传统的APP，比如我想去看有没有浴缸，我得自己去翻图片；如果大家有小孩带出去，经常要跟酒店联系加床，网站上没有可选的，你只能打电话。做成Agent之后，它可以主动帮你看图片，看里面有没有浴缸，能帮你全网去搜大家的评论，能帮你主动跟前台打电话。这就是传统软件做不了的事情。

云原生为什么而设计？移动互联网兴起，用户触点、时长大幅度增长，业务弹性要求更高，发布节奏要求更快。云原生为了APP的最佳实践而设计，它的最佳实践是弹性扩缩容、容器化、DevOps、微服务等等。企业的管理软件也是互联网化、弹性化。

现在的AI云原生就应该为Agent去设计新的技术栈。AI主体要什么，它要更强的模型、更好的Prompt Pilot，强化解决更特定的任务问题，所以我们有VIL模型。Agent要处理的数据不是结构化和非结构化的数据，它要处理的是各种更原始的多模态数据。以后Agent和Agent之间会互通，互联，这里面Agent和Agent防护、安全都非常重要。当你意识到主体发生变化之后你就知道我要为新的主体设计技术栈。这就是AI云原生。这不是倒装据主谓的关系，而是需要你以什么东西为本质思考。

问：云原生的商业模式是IaaS卖资源，PaaS、IaaS卖高价值的软件，AI云原生的商业模式会发生哪些变化？

谭待：AI云原生其实数据和安全有一些也属于SaaS，属于PaaS，IaaS。SaaS、PaaS、IaaS更多从技术形态来看，有时候也很混杂，像Model and Agent是AP，它到底是SaaS还是PaaS？因为它的算力消耗也很密集。

这是为什么我们没有从这个角度去分，而是分成大家更好理解的比如说我的大数据上要做什么事情，在安全上要做什么事情。我在计算上做什么事情。比如说安全我们有两个产品，AICC密态计算是一个PaaS产品，通过它的PaaS能做好端侧的加密，做好知识库的加密，做好密钥的管理。它是一个PaaS产品，也可以执行模型的加密计算，大模型防火墙可能是PaaS也可能是SaaS，因为只需要一些配置就可以保护模型的推理不受到攻击，不被投毒。

从业务视角大家更好理解，到底AI云原生需要在每个层面做什么事情，可以帮解决什么问题。

问：未来商业模式上会有变化吗？

谭待：未来IaaS、PaaS（的商业模式）没有变化，但像SaaS层，以前的SaaS还是一个被动的工具，现在有Agent后能主动帮你做很多事情。比如它能直接帮你写一个程序。给它付费的时候，不是说看它输出了多少代码，而是它帮你做成了什么事情。这有一个很大的商业模式的变化。但我觉得现在也不用过多关注，因为都还在早期。

大模型给火山引擎带来的业绩增长最快

问：基于对今年市场和需求的判断，火山引擎收入增长和客户拓展上有哪些目标

谭待：我们目标还是很激进的。因为AI的需求很旺盛，困惑很多——即使有好的模型怎么用起来、怎么用得好也是一个问题。这个阶段最重要的是把产品做好做扎实，把成本做低，和互联网、汽车等标杆客户把方案做好，让大家看到更好的示范，自然而然业务目标就可以完成。

问：火山引擎营收中由大模型带来的增长是？今年会重点攻坚哪些行业客户？

谭待：大模型带来的业绩增长是所有产品中最快的，毛利也是最好的之一。各行各业都在加速拥抱大模型，包括数字原生的互联网，汽车、消费电子，零售、金融、能源、航司等。一般来说，数字化基础越好AI转型越快。AI时代诞生了很多优秀的初创公司，它们有一个特点，人都很少，可能10-20个人，但是功能产生得很快，每天Token消耗很多。火山的优势就是软件可以适配各种各样的芯片，不仅我们这么做，给客户也提供了灵活的方案。

问：去年火山自建算力中心提速，如何平衡初期投入与长期成本的优势？

谭待：建数据中心有三种模式：租用、自建、合作。我们以前自建比较少，现在做得多一些，但整体比例在业界也属于正常水平。成本平衡不是一个很难的事情，因为所有的建设都是算在成本里。火山一直都是保持毛利OK的情况下去做规模化。