AI大模型赛场，已从技术参数的比拼转向规模化落地的竞速。一个核心命题随之浮现：行业增长的核心动力，究竟是存量博弈的“内卷”，还是增量开拓的“协同”？12月18日，火山引擎总裁谭待表示，AI大模型行业已进入规模化应用的关键时期，预计2026年市场规模将在当前基础上再扩大十倍。在他看来，行业发展的核心逻辑并非“零和”内卷，而在于共同将市场蛋糕做大，加速AI技术在各行各业的落地。
谭待认为，大规模的真实应用是打磨模型的基石。海量调用产生的反馈能持续推动模型在性能、响应速度和成本上的优化，从而形成“技术迭代”与“市场应用”相互促进的正向循环。
数据印证了这一趋势：截至12月，豆包大模型日均Tokens调用量已突破50万亿，同比增长超10倍；累计使用量超万亿Token的企业客户已突破100家。谭待预测，未来的Token消耗将呈现“二八格局”，约80%来自企业端，20%来自个人用户。
市场的蓬勃伴随着竞争的同步升温。今年以来，国内AI云市场的“火药味”日渐浓烈，无论从各大机场广告屏中阿里云与火山引擎针锋相对的标语，到MiniMax、智谱等AI公司冲刺港股上市，AI云市场的角逐愈演愈烈。
对此，谭待持开放心态。他指出，尽管各家公司的用户规模都在加速增长，但市场本身的天花板足够高，更多参与者的涌入能共同加速技术普及和场景探索，最终带来更大的行业增长空间。
在谭待眼中，大模型的长期价值，不仅局限于生成打油诗、合成照片等浅层应用，而在于成为推动科研、医疗、教育等领域的创新。
而要支撑这类高价值场景落地，强大的模型能力是关键。基于此，火山引擎推出了豆包大模型1.8和音视频创作模型Seedance 1.5 pro，前者针对智能体（Agent）场景强化了工具调用与复杂指令遵循能力；后者实现了影视级叙事与毫秒级音画同步，并支持多语言与方言，提升了生成内容的真实感与表现力。
“早期的模型满足于对话，但现在企业需要它能看懂带图的质检报告、连接内部系统并理解返回的图表。”谭待解释道。这意味着，AI应用正从“对话式工具”演进为拥有“大脑”和“手脚”的虚拟员工，能自主完成涉及多模态信息理解、多工具调度和多步骤决策的复杂工作流。为支撑这一转变，火山引擎升级了企业级AI智能体平台HiAgent，帮助企业规模化部署和管理智能体应用。
谭待坦言，目前阻碍企业释放大模型价值的主要瓶颈，往往并非模型能力本身，而是智能体的开发与迭代太慢。行业亟需一套专为智能体生命周期管理的AI原生架构，围绕其身份权限、安全隔离、弹性调度等需求进行重构，这将成为下一代企业软件的基础。
然而，AI要深入核心业务，仍须跨越安全、成本与“幻觉”三大挑战。谭待表示，能力越强，责任越大，数据安全与合规是生命线。对此，火山引擎推出的“MaaS ON AICC”方案，通过机密计算等技实现数据可用不可见，破解隐私顾虑。他同时指出，在技术快速迭代的背景下，传统的私有化“一体机”部署模式难以持续更新，云端服务结合高级安全方案正成为主流。
成本控制是另一大现实制约。尽管大模型调用单价已大幅下降，但随着应用深入、用量激增仍构成压力。火山引擎因此推出阶梯折扣的“AI节省计划”。谭待算了一笔经济账：当AI商业模式从按token收费的“原材料”模式，升级为按解决具体问题（如客服、编程）收费的“智能体服务”模式时，其市场空间将从传统IT预算，跃迁至对接万亿美元规模的全球业务流程外包市场。
此外，困扰行业的“模型幻觉”问题，在企业场景中风险极高。谭待以电商客服为例，用户要求“仅退款”，智能体若错误同意将直接造成损失。他表示，解决这一问题不能单纯依赖更优的模型，需结合知识检索增强、事后规则校验等多重“安全护栏”技术，形成系统性的保障体系。
展望未来，谭待描绘了智能体驱动的生产力新图景。在消费端，智能体将彻底改变人机交互：在车载场景中，用户只需说“我有点冷”，车辆即可自动调温；一句语音指令，便能完成包含多人个性化需求的复杂订单，激活大量原本因操作繁琐而被抑制的消费需求。
在企业端，智能体将重塑软件与服务的形态。传统的企业软件往往因决策者、采购者与实际使用者分离而导致体验不佳。而基于智能体的应用，则能以“一人即团队”的方式，直接为个体赋能，比如一句话完成报销流程，这将迫使软件设计更关注个体用户体验。
谭待认为，人工智能的竞赛已进入“下半场”。最终的胜者并非起跑时声量最高的选手，而是那些能持续夯实从底层算力、模型算法到上层应用架构的全栈能力，并真正理解与赋能千行百业的企业。
