汽车冰雪失控实拍镜头，以往团队需在零下30℃野外蹲守半月，如今Seedance数小时即可批量生成高仿真视频；原本需3-5名资深工程师耗时数周完成的芯片RTL代码开发 ，豆包2.1 Pro仅18小时、9轮迭代，即可输出1300余行可上线代码。
AI正从“能看能聊”的辅助工具，蜕变为“能干能造”的生产主力。6月23日，火山引擎FORCE原动力大会发布全系AI技术全家桶，豆包2.1、Seedance 2.5、Seedream 5.0 Pro、Seed-Audio 1.0等新模型集体亮相，同步升级AI云原生架构及全套Agent工具。
火山引擎总裁谭待表示，本次升级核心是推动大模型突破生产力拐点，从演示试用走向规模化产业落地。目前豆包日均Token调用量突破180万亿、年增幅超10倍，火山引擎MaaS市场份额达49.5%。依托自研全栈技术与成本优势，火山引擎正从模型服务商，加速转型为AI产业基础设施。
两大旗舰模型集中亮相 模型即智能体成产业共识
豆包2.1 Pro和Seedance 2.5，是本次大会上关注度最高的两款核心模型。用谭待的话来说，这两款模型都跨过了“质变点”。
所谓质变点，就是模型从能看能聊进化到能干能造的分界线。跨过去之前，模型是个聪明的玩具；跨过去之后，它成了真正的生产力工具。
为了让模型具备这一能力，豆包2.1 Pro在Coding（编程）、Agent（智能体）、VLM（视觉语言模型）三个方向同步完成了升级。在多项国际权威评测中，它的Coding能力与知名大模型接近甚至反超；Agent能力在OpenAI发布的GDPval评测集上位居国内前列。
现场展示的案例中，开发者用豆包2.1 Pro调度了500多个Agent协同作业，调用11种工具、触发上千次工具调用，最终在一片大地图上建成了100多栋造型各异的建筑。这个demo的关键不在于能做，而在于能稳定地做完，模型在长链路任务中保持了出色的工具调用和自我迭代能力，这才是企业真正需要的。
能力之外，大模型还得让企业用得起。据介绍，豆包2.1 Pro每百万Token输入6元、输出30元，缓存命中仅1.2元，综合使用成本相比其他大模型降低近80%。Turbo版本价格仅为Pro的一半。“我们希望通过更好的模型和更低的成本，让企业在成本可控的前提下，真正大规模地把Agent使用起来。”谭待说。
无独有偶，备受瞩目的视频生成模型Seedance也宣告重大升级。当前行业的一大痛点是时长受限，大多数大模型只能支持15到20秒的直出，难以满足广告、影视、产品说明等专业场景的需求。Seedance 2.5则打破了这一瓶颈，单段原生视频最长30秒，支持最多50个全模态素材联合输入，并具备灵活可控的局部编辑能力。
能实现这样的突破，与Seedance的技术路线不无关系。业内普遍认为，视频生成模型是通往世界模型的路径之一。通过对连续视觉画面的学习和生成，模型形成对场景变化、空间关系和运动规律的建模能力。这不仅是做视频，更是走向理解物理世界的基础。
除了这两款核心模型，火山引擎还预告了图像生成模型Seedream 5.0 Pro——支持交互式编辑、多图层分离，单张图像可承载PPT级别的信息密度、14种语言精准图文生成；豆包音频生成模型1.0则支持0样本多模态生成、影视级多轨混编。至此，火山引擎的语言、视频、图像、音频全模态模型矩阵全部跨过了生产级门槛。
降低使用门槛 加速AI在千行百业落地
模型再强，如果企业不知道怎么用、用不起、用不好，AI也无法实现大规模落地。而这是火山引擎和纯模型厂商最大的区别。它提供的不只是模型，而是一整套让AI在企业里跑起来的工具和底座。
在谭待看来，AI时代，Agent是新的技术主体，软件从被动的工具变成了主动的执行者。云时代传统的IaaS、PaaS、SaaS分层结构已经不再足以指引Agent的发展，这也是火山引擎一直在倡导新的AI云原生架构的原因。在这个架构里，通过模型和MaaS将算力转化为智能，再把Token组装成Agent，并提供完备的Harness做好Agent的开发和运营。
据了解，火山引擎对AI云原生架构做了全面升级，让企业用AI开发更快、运行更稳、管理更安心。它提供了安全的计算隔离环境，能在1分钟内拉起超过12万个计算任务来应对突发流量；网络传输非常快，几乎感觉不到延迟，数据存储也支持上万份同时读写并全程加密，不必担心泄露。此外，开发者只需一行命令就能接入火山方舟平台，省去繁琐配置；新增的管理模块还能明确AI的行为边界，同时统一管理各种AI工具，让整个开发过程更安全、更规范。
目前，这套组合已经在多个产业内落地，帮助企业提质增效。据火山引擎披露，奔驰、东风将豆包模型集成至智能座舱，安谋科技借助豆包智能体加速研发，中金财富基于HiAgent构建数字投顾矩阵，Wind金融终端集成豆包处理海量研报……类似的案例在产业中数不胜数。
面向普通个人使用者，豆包App与PC端上线了办公任务模式，用户仅需提出整体工作目标，AI 就能自主拆解步骤、调取本地文档、表格、网页，独立完成数据分析、金融研判、流程自动化等专业工作，把 AI 从聊天问答工具升级为全流程办公助手。
值得一提的是，Seedance在实体产业的应用同样在加速。谭待表示，在Seedance 2.0发布之前，很多人认为视频生成技术不过是“玩具”。事实也确实如此，彼时的调用量周末远高于工作日，说明它主要被用在UGC场景中，供用户休闲时娱乐。但Seedance2.5推出后，情况截然不同，工作日的负载和使用次数显著超过周末，这表明它已真正融入办公环境，被广泛应用于生产流程和数据合成等各个环节。技术的价值，由此从消遣转向了生产力。
按照火山引擎的计划，Seedance2.5将在七月上线，其在具身智能、自动驾驶、工业制造等产业将发挥更大作用。比如自动驾驶企业可以用它合成极端天气、边缘路况，让算法更加稳健；制造业则能用它生成多语言产品视频说明书。
为了加速AI落地，火山引擎还在帮助企业学会并用好工具。谭待透露，火山引擎已专门组建FDE（Field Development Engineer）团队提供AI陪跑服务。让客户更了解AI能做什么，也让火山引擎更了解AI能为行业做什么，从而交付更完整的方案，让Token真正进入实际生产，创造价值。
AI Coding重构产业开发模式 火山引擎全栈布局进入收获期
过去，企业搭建数字化业务、落地AI应用，必须组建大量专业研发团队，依靠人工逐行编写、调试代码，项目周期长、人力成本居高不下。不少中小企业受技术人才限制，长期难以推进智能化改造，这也是AI规模化普及的一大阻碍。
瞄准企业数字化建设的底层痛点，火山引擎提出了 AI Coding全新开发思路。在谭待看来，Coding能力的突破之所以如此关键，不仅因为它本身能替代大量重复性编码工作，更因为它代表了模型的泛化能力和Agent能力的基础。
“数字世界要完成各种复杂任务，Coding本身代表它有很强的泛化能力，同时也可以自动调用很多工具，甚至自己写出软件，以弥补没有工具的问题。”谭待表示。换言之，能写好代码的模型，才具备真正进入企业生产系统的底层素养。
据悉，针对企业内部不同岗位的技术能力差异，火山引擎搭建了分层工具矩阵，零代码的Coze面向运营和行政人员，ArkClaw企业版适配业务实施团队，TRAE服务专业研发，HiAgent 3.0作为企业级一站式智能体工作站解决大规模Agent部署后的管理问题。不同角色按需取用，无需深厚编程基础，企业各类员工均可自主搭建适配自身工作的智能工具。
至此，火山引擎建立了产业AI的完整生态：底层AI云原生架构提供稳定算力支撑；中层豆包、Seedance、Seedream、Seed-Audio等生产级模型提供核心智能能力；上层分层智能体工具与AI Coding工具简化开发调用；配套FDE行业落地团队与AI Trust安全体系保障合规落地。
基于完整自研全栈体系，火山引擎成为了国内公有云MaaS领域的头部玩家。根据火山引擎公布的数据，目前，豆包大模型日均tokens调用量突破180万亿，公有云MaaS市场tokens份额达49.5%，万亿Tokens俱乐部成员超200家，
对于火山引擎的全栈布局，谭待坦言，多数厂商仅单一布局模型或云服务，火山引擎三年前就将MaaS作为核心战略，同步布局算力、多模态生成、智能体、AI Coding全链条。百万级企业客户持续产生真实业务数据，持续反向优化产品，形成技术、客户、数据正向循环。
谭待进一步表示，目前，国内AI产业仍处于早期发展阶段，市场整体还有十倍甚至千倍增长空间。随着AI Coding持续普及、各大模型持续突破生产力门槛，千行百业智能化需求将持续释放，全栈式AI基础设施的价值也将持续放大。
在业内看来，AI基础设施如同早年电力与宽带，具备通用性、普惠性与刚需属性。不同于仅提供单一模型或单一云服务的厂商，火山引擎实现了“算力底座+多模态模型+智能体开发+AI编程工具”的一体化供给。而凭借自研全栈技术、海量企业落地数据与规模化成本优势，火山引擎不仅完成了从模型服务商到AI时代产业基础设施的跨越，更在加速各行业智能化转型。
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