谭待指出，真正的Agent需具备三项能力：深度思考、多模态交互和操作数字/物理世界的工具链。
如果说2024年被视作AI应用爆发元年，那么2025年则被视为AI Agent（智能体）的爆发元年。随着大模型技术从感知、生成向任务执行跃迁，AI正从“工具”升级为“助手”，甚至“代理人”。
在这一背景下，火山引擎总裁谭待4月17日下午在杭州接受媒体群访时，回答了AI技术演进趋势、商业化路径及行业竞争等问题。
在AI Agent元年的竞逐中，火山引擎重点关注模型能力，包括深度思考和多模态支持。而在这场马拉松中，胜负远未到分晓时刻。
谭待：模型竞争本质是能力竞争
“如果现在的AI发展是一场马拉松，我们可能才跑了500米。”谭待用这一比喻回应关于大模型竞争的提问。
在他看来，业界正处于你追我赶的状态，大家在竞争中相互推动，无论是技术还是行业应用都能快速发展万利配资，这本身是一件非常好的事情。这种竞争的关键在于能否把模型做好，与开源闭源关系不大。
过去一年，豆包大模型的日均token调用量从4万亿飙升至12.7万亿，增长超106倍。
这一数据的背后是模型能力的多次跃迁：从基础对话到深度思考，从文本处理到多模态推理。
谭待举例称，豆包深度思考模型在数学推理（AIME 2024）、编程竞赛（Codeforces）等专业测试中已接近全球第一梯队水平，而多模态深度思考能力更使其能精准完成“看图点餐”“项目管理流程图解析”等相对复杂的任务。
“每一次模型突破都会解锁新场景。”谭待表示，“例如深度思考功能上线后，企业客户开始用大模型处理财报分析、研究报告等长链条任务；视觉推理能力则让智能座舱、工业巡检等应用成为可能。”
谈及开源闭源之争，谭待直言：“火山引擎适配DeepSeek的速度和效果是行业最优的。”他透露，第三方使用DeepSeek的云服务中，火山引擎的占比最高。“这反而证明了我们的技术实力——当所有云厂商站在同一起跑线上，客户选择的是服务稳定性与性价比。”
谭待强调，火山引擎的定位是“AI时代最好的云”，其核心任务是通过AI云原生架构支持多元模型生态。“企业可以自由选择豆包或开源模型，但云厂商必须确保底层设施足够高效、灵活。”
AI云原生：智能时代的“新基建”
随着AI应用从聊天机器人向Agent（智能体）演进，传统云计算架构面临挑战：如何支撑百倍增长的token调用量？如何降低推理成本？如何让Agent安全操作现实世界？
谭待给出的答案是“AI云原生”——一套涵盖算力调度、开发工具、安全组件的全新基础设施。
“通过PD分离、KV缓存、异构硬件适配等技术，我们让GPU的推理效率提升5倍以上。”谭待介绍，火山引擎的ServingKit推理套件可将KV缓存命中率提高10倍，并支持弹性计算资源分配。例如，在延迟不敏感的场景中，旧型号GPU仍可高效运行，从而拉长硬件生命周期。
这一优化直接降低了企业成本。杭州银行（600926）基于火山引擎AI云原生搭建的“百业云”，为中小商家提供7*24小时智能客服，服务成本仅为传统方案的1/3。
Agent被视为AI的下一站，但其开发复杂度远超单点应用。谭待指出，真正的Agent需具备三项能力：深度思考、多模态交互和操作数字/物理世界的工具链。为此，火山引擎推出OS Agent解决方案，整合了三大核心组件：豆包UI-Tars模型、Sandbox沙箱环境、veFaaS无服务架构。
“技术发展总是短期被高估，长期被低估。”谭待预测，未来2-3年，模型能力若在视觉推理、Agent协作等领域取得突破，token调用量或再现百倍增长。但实现这一目标的前提是AI云原生的成熟——它不仅是算力池，更是智能时代的“水电煤”。
对于行业热议的“AI下半场”说法万利配资，谭待并不认同：“现在连上半场都没打完。只有当AI能像人一样思考、感知、行动时，才算真正改变世界。”
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