杭州，这座科技与创新并蓄的城市，近期迎来了火山引擎Force Link AI创新巡展的首站。这一选择似乎并非偶然，因为在这里，不仅有新兴的大模型独角兽DeepSeek熠熠生辉，更有老牌云计算巨头阿里云稳坐钓鱼台。火山引擎此番亮相，不仅是为了展示其技术实力，更是为了传递一个更为深远的信息。
火山引擎总裁谭待在一席发言中掷地有声：“如果说2024年是中国AI应用的启航之年，那么2025年，极有可能见证AI Agent应用的全面爆发。”这一观点不仅代表了火山引擎的深刻洞察，更成为了整个行业的广泛共识。上一次大模型行业如此众志成城，或许还要追溯到那场轰轰烈烈的“百模大战”。
技术和商业层面的共识，如同一把双刃剑。其积极面在于，产业方向得以明确，资源得以集中，有力推动了新技术的繁荣和新商业模式的崛起。然而，其负面效应也不容忽视，竞争迅速从蓝海转向红海，留给参与者的时间窗口愈发狭窄。
火山引擎，这个习惯于在产业共识中茁壮成长的玩家，近期在IDC发布的《中国公有云大模型服务市场格局分析，1Q25》报告中大放异彩。报告显示，2024年中国公有云大模型调用量中，火山引擎以46.4%的市场份额稳居榜首。这一数据，不仅反映了火山引擎在B端客户的极高受欢迎程度，更是其在上一次产业共识中取得辉煌成就的有力证明。
在Agent元年共识的大背景下，火山引擎于4月17日面向企业市场推出了豆包1.5·深度思考模型，并同步升级了文生图模型3.0、视觉理解模型，同时推出了OS Agent解决方案及AI云原生推理套件，旨在助力企业更快、更经济地构建和部署Agent应用。
有趣的是，同一天，OpenAI也发布了其系列中能力最强的推理模型——o3模型和o4-mini模型。其中，o3模型作为第一代能够在思维链中使用图像进行推理的模型，还能自主调用工具，并预告未来将推出一系列编程工具。这一举动，无疑进一步印证了大模型正朝着更适合Agent化的方向演进。
在这场新的共识竞争中，火山引擎展现出了其深厚的底蕴和前瞻的视野。谭待强调，要做好Agent，技术上需做好三个准备：首先是打造更强的模型，具备思考、计划和反思的能力，并支持多模态；其次是构建更好的架构和工具，支持大模型操作数字和物理世界，构建好OS agent；最后是通过AI云原生，不断降低模型推理的成本和延迟，推动应用普及。
豆包深度思考模型，正是火山引擎为此次Agent元年量身打造的利器。此前大模型行业的价格战并未能推动大模型的广泛落地，本质上还是因为模型能力有限。而深度思考模型则通过强化逻辑推理和思维链能力，更好地满足了复杂场景的需求，证明了模型性能仍有巨大的潜力可挖。
本次豆包1.5·深度思考模型突出体现在效果好、低延迟和多模态上，包括大语言模型Doubao-1.5-thinking-pro和多模态版本Doubao-1.5-thinking-pro|m两个版本。前者推理能力更强，后者则支持视觉推理，开发者可以根据实际需求灵活选择。
豆包1.5·深度思考大语言模型采用了MoE架构，总参数为200B，但激活参数仅20B，能够以较小的参数实现媲美顶尖模型的效果。同时，基于高效算法，该模型在提供极高并发承载能力的同时，实现了20毫秒的极低延迟，即便在延迟敏感的场景中也能游刃有余。
根据现场公布的数据，豆包1.5·深度思考模型在专业领域的推理任务中表现卓越，数学推理AIME 2024测试得分与OpenAI的o3-mini-high持平，编程竞赛和科学推理测试成绩也接近o1。在创意写作、人文知识问答等通用任务上，该模型同样展现出了出色的泛化能力。
豆包·文生图模型也升级为3.0版本，并正式向企业开放。该版本已在即梦AI、豆包产品上线，支持2K分辨率直出，在生图结构准确性、小字生成与排版、美感、真实度等方面均表现出色，并在近期的权威竞技场Artificial Analysis文生图榜单中跻身第一梯队。
在DeepSeek之后，模型厂商呈现出“两极分化”的趋势。有的转向垂类场景或应用领域，而云厂商则以更快的速度迭代。这是因为DeepSeek的成功不仅是模型算法的更新，更是AI infra的全链路优化。而目前国内外云巨头已成为基础模型的主要参与者，AI独角兽也大多获得了云厂的直接投资。
谭待指出，传统的云是伴随着互联网发展起来的，当时的云原生很多涉及的是互联网应用（如web、APP）在实践中涉及的中间件、数据库、容器等方面。而现在范式发生了变化，以前是人通过编写软件规则、中间件等来实现对业务的抽象，现在则是利用数据加上模型自动解决更多问题。这种变化催生了新的产品——AI云原生。
AI云原生以满足AI和Agent发展的需求为核心，通过云原生技术栈与AI能力的深度融合，使模型的开发、部署、迭代等能力和效果成为基础设施比拼的关键。为此，火山引擎一直在以AI云原生为理念推陈出新，如本次大会新发布的AI云原生推理套件ServingKit，就整合了AI容器编排、AI网关、推理全链路观测和AI加速套件的能力，支持在大规模GPU集群上运行推理工作负载。
火山引擎可能比所有云厂商更早看清AI云原生的趋势。字节跳动的主营业务，如搜索、广告、推荐等，都是基于人工智能技术实现的。这使得火山引擎对技术预判具有天然优势。在大模型之前，外界对字节跳动卷入云计算行业的动机尚存疑惑，但火山引擎最终“等”到了大模型，新技术的发展往往充满巧合。
火山引擎此前就表示，下一个十年，计算范式应该进入AI云原生的新时代。如今，这一观点已成为广泛共识。当通算时代的云生态被拆解，智算时代的云生态又该如何构建？火山引擎给出的答案是，围绕AI云原生，在存储、计算、数据、安全以及新的中间件等方面推出一系列产品。
在本次大会上，火山引擎还推出了OS Agent解决方案，并演示了由Agent操作浏览器搜索商品页实现iPhone比价的任务，甚至由Agent在远程计算机上用剪映进行视频编辑、配乐。这一解决方案包含豆包1.5·UI-TARS模型以及veFaaS函数服务、云服务器、云手机等产品，可实现对代码、浏览器、电脑、手机以及其他Agent的操作。
面对大规模推理需求，火山引擎打造的AI云原生·ServingKit推理套件，让模型部署更快、推理成本更低，GPU消耗相比传统方案大幅下降。在实际业务场景中，该套件通过算子优化，使DeepSeek R1满血版TPS提升超2.4倍；智能路由提供负载感知路由和KVCache感知路由，使TTFT降低60%；EIC在多轮次对话中，TTFT从3秒降低到1秒，长文本推理KVCache命中率提升了10倍以上。
火山引擎的豆包大模型自发布以来，调用量实现了爆发式增长。从去年12月的日均4万亿tokens调用量，到今年3月底已超过12.7万亿，不到一年的时间里实现了超过106倍的高速增长。金山办公、梅赛德斯-奔驰、浙江大学、杭州银行等不同行业的众多客户，都在火山引擎上使用豆包大模型，打造自己的AI业务生态。
