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发表于 2026-06-23 19:53:51 股吧网页版
字节Seedance模型海外调用占比近半,新版本7月上线
来源:南方都市报

  6月23日,字节跳动旗下云厂商火山引擎迭代发布视频生成模型Seedance 2.5,将视频生成时长提升至30秒,并优化多素材输入和视频编辑灵活性等性能。该模型当前处于内测尾声,预计7月初正式上线。

  当日的FORCE原动力大会期间,火山引擎总裁谭待接受采访时透露,Seedance系列模型有近一半的调用量来自海外市场,包括大型跨国公司在内的众多海外企业以及创作者均在使用该模型。为此,火山引擎已在南亚、东南亚、中东、欧洲等全球多地建立MaaS(模型即服务)的接入点。

  他表示,如果模型性能好,其受众天然就是面向全球化的。海外用户选择模型时,核心关注点是模型能力与问题解决能力。

  今年2月,Seedance 2.0模型开启内测后,凭借其逼真的生成效果在海内外迅速走红,甚至让马斯克感叹“这发生得也太快了”。谭待将Seedance 2.0视为一款跨越“质变点”的视频生成模型——该模型发布前,视频生成模型普遍被认为是“玩具”,周末调用量高于工作日;而Seedance 2.0上线之后,模型的工作日负载反超周末,这说明 AI视频生成工具已真正融入办公和生产环节。

  直到4月中旬,Seedance 2.0模型才正式开启公测,距内测开启间隔约两个月。谭待解释称,这段时间主要用于完善模型商业端的安全策略,包括IP版权保护以及用户人脸保护等机制。

  Seedance 2.0模型曾因版权与隐私安全问题,在国内和美国好莱坞引发争议。此后,字节跳动开始限制真人视频、图片上传,并建立起版权IP保护机制。6月23日,火山引擎进一步推出AI版权商业化平台,周星驰成为首批合作对象之一。用户可通过抖音、剪映和其他接入了Seedance模型的工具平台,基于官方授权的创作模板,参与周星驰经典电影桥段的二次创作。

  谭待认为,只有做好IP版权保护,才能让用户放心使用,真正赢得信任,进而搭建起IP持有方、使用者和广告主之间的桥梁,推动商业化变现的良性循环。

  Seedance模型不仅仅用于影视内容创作,目前也在具身智能、工业制造、智能驾驶等领域应用。据谭待介绍,在具身智能领域,Seedance模型可以生成合成数据,用于训练机器人的感知和操作能力。

  除Seedance模型迭代之外,火山引擎当日还发布豆包大模型2.1版本,从Coding(编程)、Agent(智能体)、VLM(视觉理解)三大方向进行了升级。

  官方披露的豆包大模型2.1 Pro调用价格显示,每百万tokens(词元)统一定价为输入6元、输出30元,缓存命中条件下为1.2元,综合使用价格较Anthropic旗下Claude Opus 4.6-4.8系列模型降低近80%。不过,这一价格高于DeepSeek V4 Pro的定价,后者每百万tokens输入(缓存未命中)3元、输出6元,输入(缓存命中)为0.025元。

  火山引擎的数据显示,截至2026年6月,豆包大模型日均tokens调用量突破180万亿,过去一年增长超过10倍,相比2025年12月也有接近3倍的增长。“完全没有放缓的迹象。”谭待称。

  另据市场调研机构IDC在5月发布的数据,在2025年的中国公有云MaaS市场,火山引擎的tokens调用量份额提升至49.5%,紧随其后的是阿里云、百度智能云。

  “tokens消耗急剧上升,最关键的原因是模型跨越了生产的‘质变点’,这样就真正具备了满足企业和个人生产需求的能力。”谭待称。

  据其透露,火山引擎内部也会发放tokens补贴,鼓励员工使用各种先进的AI工具。公司有一套统计tokens用量的系统,员工可以自行点击统计,但不作为考核指标。在AI落地的实践中,公司也积累了一些教训:有的团队会盲目上AI,以为交给模型就能解决问题,但最终效果不佳。问题往往不是出在人或AI的能力上,而是这项任务的目标本身就不清晰。因此,应用AI的第一步,是用第一性原理重新审视目标设定与考核体系是否合理,再考虑如何提效。

  Tokens消耗量的攀升,亦加剧了算力紧张的态势。受英伟达GPU出口管制限制,互联网厂商加大了对国产AI芯片的采购力度。一位接近华为的人士告诉南都记者,在AI芯片的采购方中,像字节跳动这样的互联网客户占比非常高。火山引擎方面未透露国产算力目前在火山引擎算力底座中的具体占比,但表示用量“很多”。

  为降低算力成本,谷歌等海外云厂商以及国内的阿里、百度等大厂,纷纷发力自研AI芯片,采取“芯片-云服务-模型-应用”的全栈布局策略。针对自研AI芯片的迫切性,谭待对南都记者回应称,从AI云厂商的视角来看,芯片自研与否并不重要,模型能力才是关键。客户的采购决策本质上是为模型效果买单,而非为底层硬件付费。只要AI能切实解决业务问题,芯片来源对用户而言并不重要。

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