2025 火山引擎 Force 大会：乘风破浪共赴 Agentic AI 时代_专利纠纷

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豆包大模型 1.6 发布， AI 云原生全栈服务升级，火山引擎这场大会干货太多
过去几年，生成式 AI 引发的全球浪潮加速了人工智能在千行百业规模化落地应用的进程。而随着技术的持续进步，我们也正在从生成式 AI 迈向更加智能、自主的 Agentic AI 时代。这标志着人工智能进入能推理、规划和行动的新阶段。根据 Market.us 的预测，全球 AI Agent 市场规模有望在 2033 年超过 1300 亿美元。
Agentic AI 不仅在消费领域展现了巨大潜力，更在企业应用中显示出其独特的价值，同时也让众多企业面临前所未有的机遇和挑战。如何在 Agentic AI 的浪潮中找准方向、乘风破浪，也成为行业中备受关注的话题。说到这，刚刚落幕的 2025 火山引擎 Force 源动力大会或许能给我们带来一些启发。

就在 6 月 11 日至 12 日，火山引擎 Force 大会在北京国家会议中心召开。作为字节跳动旗下的云服务与 AI 平台，火山引擎围绕最新发布的豆包大模型 1.6、多模态视频生成模型 Seedance 1.0 Pro ，以及最新升级的 AI 云原生产品体系，展示了从大模型到 Agent 开发的全链路方案。大会一系列产品、技术与场景案例，也再次引发行业对 Agent 时代如何“落地”的思考。
豆包大模型 1.6 发布，模型能力持续进化，综合实力领先
在大会主论坛的开场演讲中，字节跳动 CEO 梁汝波表示：字节跳动致力成为创新科技公司，会坚定长期投入，追求智能突破，服务产业应用。通过火山引擎，持续把新模型、新技术开放给企业客户。

▲字节跳动 CEO 梁汝波
同时，火山引擎总裁谭待也表示：“大模型本身也在飞速进化，从感知 AI ，到生成式 AI ，再到 Agentic AI 。我们希望大模型不再仅仅完成信息的识别、处理和生成，而是能够自主推理、规划行动并执行任务，从而成为构建复杂业务闭环的智能体。 ”

▲火山引擎总裁谭待
两位高管的发言，均揭示了大模型在当前 AI 发展进程中的关键作用与演进方向，同时也集中概括了火山引擎豆包大模型的进化和升级方向。
是的，此次大会的一大看点，便是豆包大模型 1.6 的持续进化。
全新发布的豆包大模型 1.6 系列由三个模型组成，可以为企业提供多样化选择：
doubao-seed-1.6：All-in-One 的综合模型，是国内首个支持 256K 上下文的思考模型，支持深度思考、多模态理解、图形界面操作等多项能力。支持选择开启或关闭深度思考、自适应思考三种方式，其中自适应思考模式可根据提示词难度自动决定是否开启思考，提升效果的同时大幅减少 tokens 消耗。
doubao-seed-1.6-thinking：豆包大模型 1.6 系列在深度思考方面的强化版本；在代码、数学、逻辑推理等基础能力上进一步提升；支持 256K 上下文。
doubao-seed-1.6-flash：豆包大模型 1.6 系列的极速版本，支持深度思考、多模态理解、256K 上下文；延迟极低， TOPT 仅需 10ms；视觉理解能力比肩友商旗舰模型。

根据介绍，豆包 1.6 模型披露的多项权威测评成绩。在复杂推理、竞赛级数学、多轮对话和指令遵循等测试集上，豆包 1.6-thinking 的表现已跻身全球前列。
同时，豆包 1.6 系列模型支持多模态理解和图形界面操作，能够理解和处理真实世界问题。此前，豆包 1.5 的多模态能力在 60 个公开评测基准中取得 38 项最佳成绩，已广泛应用在电商识图、自动驾驶数据标注、门店巡检等场景。图形界面操作能力则让豆包 1.6 进一步具备“行动力” 。

根据现场演示的案例，豆包 1.6 可自动操作浏览器完成酒店预定，识别购物小票并整理成 Excel 表格等任务。

还有就是，豆包视频生成模型 Seedance 1.0 pro 也在火山引擎 Force 大会亮相。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。

在行业应用的深度与广度上，豆包大模型同样成绩斐然。目前，豆包大模型与火山引擎 AI 云已经渗透到手机制造、汽车、金融、教育等多个行业：

在消费电子行业，全球 Top10 手机厂商中有 9 家正在深度合作。
在汽车领域，豆包大模型覆盖了从智能座舱到营销、再到自动驾驶数据标注的全流程场景。据官方透露，有八成主流汽车品牌选择与火山引擎合作进行 AI 升级。
在金融行业，包括华泰证券、国信证券等在内的众多券商，以及招商银行、浦发银行、民生银行等 70% 的系统重要性银行，都在使用豆包大模型做智能营销、投研投顾、客户服务等应用。
在教育行业，豆包大模型为北京大学、浙江大学、南开大学等超过一半的 985 高校提供科研辅助、教学服务、师生管理等支持。

?在 AI for Science 方面，火山引擎与比亚迪、科研机构等合作，通过 AI 技术助力材料科学、生物医药和电池研发，推动更多科研成果落地。
数据是更有力的证明。自去年 5 月首次正式对外发布以来，豆包大模型的日均 tokens 使用量从最初的约 1200 亿快速增长，到 2023 年 3 月突破 12.7 万亿，再到今年 5 月底的 16.4 万亿。 IDC 数据显示，在中国公有云大模型调用市场中，豆包大模型已位居第一，份额约 46.4% 。
使用成本降至 1/3 ，助力解决 Agent 规模化难题
此外值得关注的，是豆包大模型 1.6 使用成本的降低。在 AI Agent 蓬勃发展的当下，规模化落地面临着诸多挑战，其中模型价格过高成为了制约企业发展的一大瓶颈。据行业观察，企业级 Agent 的实际应用成本压力巨大，单个 Agent 每日 token 消耗成本可达 20 美元，这无疑给企业的投入与发展带来了沉重负担。
火山引擎总裁谭待在发布会上强调：“我们希望不断通过技术创新，做好 AI 普惠。正如去年豆包 1.0 开启了大模型规模调用一样，我也相信豆包 1.6 和区间定价的新模式，能够让多模态深度思考得到更广泛的调用，让 Agents 的大规模应用进一步加速。 ”
基于这一理念，火山引擎通过深度技术优化，推出了豆包大模型 1.6 的创新定价模式，精准匹配企业需求分布，实现了成本与性能的双重突破。

豆包大模型 1.6 通过推理调度优化，采用分桶调度策略，将 80% 的请求导向 0 - 32K 区间，充分利用短文本处理的高并行性，极大地提升了效率，降低了单位成本。
在多模态原生支持方面，用户无需额外付费即可调用图文、视频等多模态能力，且具备深度思考推理能力，为用户提供了更为丰富、强大的功能体验。
此外，依托火山引擎与字节跳动国内业务并池的规模效应，同款 GPU 配置价格低于行业平均水平，进一步降低了企业的使用成本。
通过这一系列创新举措，豆包 1.6 的定价策略实现了对行业定价逻辑的重构。以企业使用量最大的 0 - 32K 输入区间为例，豆包 1.6 的输入价格为 0.8 元 / 百万 tokens、输出 8 元 / 百万 tokens ，综合成本仅为豆包 1.5 深度思考模型或 DeepSeek R1 的三分之一。
这种价格优势不仅加速了 Agent 的规模化应用，推动了多模态深度思考功能在客服、数据分析等场景的广泛普及，更为行业提供了一种全新的、科学的成本核算标准，引领了 AI 云原生的市场发展方向。
AI 云原生全栈服务发布，让 Agent 走进企业生产系统
本届大会的另一个焦点，火山引擎发布的 AI 云原生全栈服务，整体来说可以概括为“模型 + AI 云原生产品” ，并明确以“Agent 构建”为核心导向，帮助企业基于大模型搭建自己的 Agent ，进而实现规模化商业应用。
简而言之，面对 Agent 普遍存在“思考深度不够”、“多模态适配不完善”、“工具调用能力缺失”、“调用成本高昂”四大问题，火山引擎希望从模型、云平台、开发工具以及垂直应用等多层面协同发力，给出一套主打“生产级”的 Agent 解决方案。
在大会上，字节跳动技术副总裁洪定坤也分享了对 Agent 未来形态的看法。他认为，随着大模型在对话、规划、工具调用、思考等维度持续演进， Agent 将从“被动工具”升级为“主动执行者” ，完成更为复杂的任务。洪定坤指出，新版本的豆包 1.6 在编程辅助等能力上也有突出提升，并已接入字节跳动内部的 AI 编程产品 TRAE 进行测试；按照计划，后续将推送给更多用户。
目前，火山引擎 AI 云原生方案提供了包括 PromptPilot 智能提示工具、AI 知识管理系统、多模态数据湖、Agent 开发平台、AICC 隐私计算、大模型应用防火墙，以及一系列 AI Infra 基础套件（AgentKit、TrainingKit、ServingKit）等服务，并通过一站式管理与调度平台 MCP 弥合开发者与底层模型的鸿沟。
比如在安全基建方面，火山引擎发布的 AI 私密计算（AICC），通过硬件可信环境与全密文计算这一双重保障机制，为企业数据隐私保驾护航。联想与火山引擎合作打造的国内首个 PC 端可信 AI 密态计算方案，正是基于 AICC 技术，成功将天禧个人超级智能体的安全能力从终端延伸至云端，实现了“无网安全，有网同样安全”的卓越效果。同时，大模型应用防火墙基于十六万亿 Tokens 防护经验，能够以低延迟拦截恶意攻击，已为银联、长安汽车等众多行业客户提供了可靠的安全防护服务。

再比如 PromptPilot 智能提示工具能够交互式拆解需求，自动生成并优化提示词，有效解决了模糊需求转化的难题，同时支持多模态任务，通过工具调用链大幅提升了复杂任务的处理效率。

还有 AI 知识管理系统，融合了文本、视频等多模态数据，为企业构建了专属知识库，可实时调用更新，并能生成交互式推理计划，支持用户动态修正，为企业的知识管理与决策提供了有力支持。 veRL 强化学习框架则实现了高性能分布式训练，算力利用率提升 30% ，同时提供低门槛 Serverless 服务，使非技术人员也能快速创建训练任务，如在物流路径优化等实际场景中发挥了重要作用。

MCP 协议与开发平台打通了 200 + 工具与云服务，实现一键调用，加速了开发进程， HiAgent 2.0 则实现了低代码 + 高代码混合开发，提升了 Agent 开发的全生命周期管理效率，助力企业快速落地 Agent 应用。
在数据层面，多模态数据湖的推出具有重要意义。它支持 GPU / CPU 异构计算，集成 Ray / Lance 技术，打通了模型训练与精调流程，实现了以图搜图、数据蒸馏等功能，为企业处理多模态数据提供了强大的支持。
Data Agent 的出现，更是为企业员工配备了 AI 数字专家，将取数效率从小时级降至分钟级，分析成本降低 80% ，在 618 营销规划、财务分析等实际业务场景中得到了广泛应用，显著提升了企业的数据处理与分析能力。
这一系列全栈的服务和产品在已有合作案例中也有体现。例如，新浪微博、联想、瑞幸、宝马 / 奔驰等企业正在基于豆包大模型与相关 Agent 工具，落地如舆情分析自动化、销售流程自动化、门店运营和物流管理辅助等场景。
在汽车行业，诸多主流车企利用火山引擎的多模态数据湖和大模型工具，开展自动驾驶数据标注、营销规划和智能座舱开发等项目。比如宝马就和火山引擎合作，围绕人工智能在汽车营销服务的创新应用，以 AI + 场景高效匹配产品与购车建议、精确内容引导，全面提升用户购车体验与经销商运营效能。
宝马集团大中华区总裁兼首席执行官高翔还在会上透露：“截至目前，双方合作的 AI 智能营销工具，已经支持了全国约 300 家 BMW 经销商。 ”

正如谭待在演讲中说到的：“我们希望以完整的 AI 云原生技术栈，帮助企业和开发者，在 AI 时代重塑 IT 架构，不断创新，加速发展。 ”
如果说此前大模型更多是“实验性”地接入企业的局部业务流程，那么 Agent 时代则需要在数据治理、工具管理和推理执行等层面都能适配。火山引擎展示的“AI 云”方案，正是面向企业在 Agent 时代进行全面数字化升级的需求。
结语
整体来说，本次火山引擎 Force 大会的主要思路还是十分清晰的，即在 Agent 大规模商用初露端倪之际，以更高效、更低成本的大模型方案，以及覆盖从模型训练到 Agent 应用开发的 AI 云原生技术栈，帮助企业抓住 AI 带来的机遇，实现技术赋能与业务增长。
在大会的总结环节，火山引擎总裁谭待提到：“未来的 AI 应用不再局限于单一工具，而是从硬件、模型到应用生态的全方位升级。 ”可以预见， Agent 由“工具”向“主动执行者”的转变将引领新一轮技术进化，而大模型成本的大幅下降也将极大促进大规模、高频次的应用落地。相信从国内市场到国际舞台，火山引擎所倡导的 AI 云原生和 Agent 全生态发展策略都将为企业在这场技术革新中保驾护航，助力推动传统产业的智能化转型和商业模式的颠覆重构。
【2025 火山引擎 Force 大会：乘风破浪共赴 Agentic AI 时代】而未来，随着工业各界对 Agent 技术需求的不断提升，相信火山引擎还将不断迭代与创新，为智能应用落地、数字化转型升级提供更为优质和高效的支持。同时，在整个行业的共同努力下， Agentic AI 时代必将加速到来，更多产业也将借助这种全新技术模式，实现从“工具”向“主动行动者”的深刻跃迁，开启数字经济新时代的无限可能。