火山引擎也不提及模型的私有化部署。譚待表示“搞私有化、一體機，在AI時代完全不work”。不過，一些行業(yè)人士表示，這給豆包大模型在部分行業(yè)市場落地帶來阻力。它只能用支持私有化部署的工具如HiAgent搭配DeepSeek等開源模型，開展業(yè)務(wù)。
譚待也被幾次問及豆包手機問題，雖然這并不是他負(fù)責(zé)的業(yè)務(wù)。他以汽車座艙服務(wù)舉例，強調(diào)這種以agent的自然交互方式，是手機和各種終端需要的體驗，感覺有非常大的智能空間。而這次主題峰會上，一個有趣的事情是，火山引擎首先介紹了其安全產(chǎn)品。譚待稱“沒有其他云企業(yè)這樣做”，理由是不把安全解決好，大家用起來不放心，并稱市場大、責(zé)任也更大。展區(qū)內(nèi)也有合作伙伴認(rèn)為，安全是關(guān)乎字節(jié)下一步業(yè)務(wù)的關(guān)鍵。
以下是譚待會后與媒體、自媒體部分Q&A整理（有部分問題整合）：
Q：會上公布了豆包大模型日均調(diào)用量超過50萬億tokens，這些tokens是集中在某些行業(yè)，還是比較分散？是否有行業(yè)占比超過5%或10%，另外個人用量占比是怎樣的？
譚待：行業(yè)分布上，早期肯定是偏C端的行業(yè)漲得更快一些，比如互聯(lián)網(wǎng)、零售包括手機、汽車，然后是教育。我們也看到在企業(yè)B端用量也有很多的，比如有一個客戶內(nèi)部做了100多個智能體，每天有幾十億的token消耗?，F(xiàn)在，我們“萬億tokens俱樂部”（累計tokens使用量超過了1萬億）的企業(yè)有100家，比AWS多一些。
個人應(yīng)用情況符合“二八定理”，即80%的用戶是個人，20%是企業(yè)（概數(shù)），但企業(yè)占了tokens調(diào)用的80%、個人20%。此前云時代，企業(yè)和個人用量占比是8.5：1.5，現(xiàn)在AI時代可能是7.5：2.5，我覺得未來可能個人還會再高一點。
Q：最近競爭對手在大力做C端，希望短期內(nèi)把token調(diào)用量提升3倍，競爭很猛烈，你們怎么應(yīng)對？
譚待：競爭不關(guān)鍵。首先，增長3倍和5倍，假設(shè)你是對的，但是明年市場能漲10倍呢？大家看的就不是存量的競爭，不是零和博弈，而是一起把這個市場做大。別的云廠商現(xiàn)在也很重視MaaS，我覺得挺好。第二，這件事本身的天花板很高，如果對手投入這么大，能帶來更多的人、更多的想法，我覺得特別好，這樣我們就一起把這個事情做大，加速AI落地社會的發(fā)展。
Q：AWS判斷，未來他們MaaS平臺帶來的token收入會跟EC2計算產(chǎn)品不相上下，EC2目前在AWS盤子里占比30%-40%，你認(rèn)為趨勢會是這樣嗎？
譚待：我比較同意這個趨勢，這里面涉及到云業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的問題。如果我們看芯片的出貨量，兩年前GPU的出貨量就已經(jīng)超過CPU了。MaaS還有另外一個邏輯，從GPU的訓(xùn)練轉(zhuǎn)向推理，這還有個過程。我們很早就說MaaS是非常重要的事情。
Q：整個云的轉(zhuǎn)型會面臨很多挑戰(zhàn)，怎么解決存量業(yè)務(wù)的轉(zhuǎn)型，如何解決激勵問題？
譚待：首先是戰(zhàn)略問題。你所有策略是服務(wù)于戰(zhàn)略目標(biāo)的，戰(zhàn)略取舍還要看長期、短期。我覺得主要我們也是繼承了字節(jié)的一貫做法，非?？撮L期。比如，2030年會發(fā)生什么變化，倒推你能知道什么是重要的，再看看明年做的事情和重要的事情是不是相符。
很可能有的公司知道未來的變化，但是明年做的事情就不一樣，因為有財報壓力、職業(yè)經(jīng)理人有業(yè)績壓力。我們從大的文化層面鼓勵大家首先是看長期，只要把這個看清楚了，就有很多策略做好這個事情，比如可以組一些專門的團(tuán)隊，也可以在這部分上給大家激勵翻倍，投資也是一樣的。
我覺得現(xiàn)在一個很重要的點，云處于一個大的變革里面，還是應(yīng)該讓技術(shù)強的人負(fù)責(zé)，這是很重要的；如果在平穩(wěn)期可以讓銷售強的人負(fù)責(zé)。
Q：這次發(fā)布AgentKit、多模態(tài)數(shù)據(jù)湖背后的邏輯？
譚待：你看技術(shù)變化要看它的內(nèi)核，以前幾輪大的變化中第一個是PC互聯(lián)網(wǎng)，內(nèi)核是網(wǎng)站，數(shù)據(jù)庫MySQL等就是那個時候起來的；到了移動互聯(lián)網(wǎng)，圍繞APP，包括NoSQL云原生數(shù)據(jù)庫規(guī)模漲了10倍。
現(xiàn)在到了AI時代，Web和APP都會在，但是背后很多邏輯會變成Agent，當(dāng)然也會有原生的AI Agent出來，你的架構(gòu)設(shè)計就要圍繞Agent來看。
就要考慮Agent要有什么樣的runtime、中間件、數(shù)據(jù)湖以及DevOps相關(guān)的東西。Agent帶來了一些新需求，比如Sandbox（沙箱）、權(quán)限管理等。Agent是按需創(chuàng)造，也跟以前不一樣，傳統(tǒng)應(yīng)用是少數(shù)的表，每個表特別大，Agent是創(chuàng)建特別多的表，每個表很小，隨時創(chuàng)建隨時刪掉，這些都是開發(fā)范式帶來的，因為這些開發(fā)邏輯不是人做的，是Agent做的，你需要底層響應(yīng)好這樣的需求。數(shù)據(jù)也是一樣的，Agent處理任務(wù)時，要跟數(shù)據(jù)湖怎么來打通，我覺得這是一個理念思維的變化。
Q：火山引擎被認(rèn)為是字節(jié)技術(shù)能力的外溢，這種外溢對的影響是怎樣的？
譚待：包括國內(nèi)阿里，海外AWS、谷歌都是自己能力的外溢，因為現(xiàn)在技術(shù)的投入非常大，如果你原來不是一個能夠外溢的業(yè)務(wù)，你很難在云計算上保持足夠的領(lǐng)先，包括微軟是OS的外溢，Oracle有傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的能力，大致都是這樣的邏輯。
云這個事情，也需要有一個時間點。比如我們最開始外溢的是一些工具，大家想要的就是抖音同款，這個外溢最容易，應(yīng)該是2020年我剛加入字節(jié)時就在做的事情。第二個外溢是我們的規(guī)模優(yōu)勢，我們發(fā)現(xiàn)抖音的服務(wù)器中國最多，把這些外溢出來不就可以打造很便宜的云嗎？彈性好、成本低就可以進(jìn)入到云市場，2021年我們正式做了云服務(wù)。
字節(jié)在AI上一直非常堅持，從成立就做推薦算法，這就是AI的一種表現(xiàn)形式；視頻影像創(chuàng)作、視頻分發(fā)都是。2022年我們就確定了AI是我們很重要的方向。AI也不是一蹴而就的，首先解決訓(xùn)練的問題，2023年基本上所有的AI創(chuàng)業(yè)公司都在火山引擎上做模型訓(xùn)練，訓(xùn)練完了再干應(yīng)用，應(yīng)用才能發(fā)揮更大的價值，所以我們應(yīng)該是2023年下半年第一次推出了火山方舟（MaaS 大模型服務(wù)平臺），2024年年中推出了豆包大模型。
我覺得一個很重要的事，是你自己要做過，我們做過豆包，豆包的產(chǎn)品也是用的火山方舟，我們內(nèi)外是一體的，這里面的坑我們都踩了非常多遍，這樣抽象出來變成產(chǎn)品對外是一種優(yōu)勢。
Q：可以看到阿里最近各個業(yè)務(wù)加大2C，大家都在加大2C和2B，邏輯是什么？
譚待：我們以前講大數(shù)據(jù)，C端很難體驗到背后的東西，但是模型是C端、B端都可以很容易體驗到，我覺得大模型其實2C、2B之間會有一個很好的協(xié)同。
同時，模型讓個體的能力變得更強，以前大家覺得2B軟件特別難用，因為它更多考慮的是流程設(shè)計的好不好；但到了大模型時代，這些東西可能通過Agent一句話就完成了，所以一個人能做一個團(tuán)隊的事情，這個時候個體的體驗就很關(guān)鍵。反過來，我覺得這是字節(jié)一個很大的優(yōu)勢，因為我們是比較會把體驗做好的。
Q：今年7月的報告稱企業(yè)用AI工具產(chǎn)生的實際生產(chǎn)力在行業(yè)之間的分化有很大差距，傳統(tǒng)行業(yè)相對落后一點，ROI不高，你們在客戶拓展上是否看到過類似的gap，這怎樣影響你們在市場上的重點？
譚待：取決于你怎么看這個事情，有的行業(yè)起量特別快，但是天花板低；有的行業(yè)是起量特別慢，但是天花板很高。比如說最早模型肯定是在陪伴聊天起量很快，但是聊天天花板不高。我自己覺得模型最大的價值以后肯定不是說幫人去寫點打油詩，生產(chǎn)一些合成的照片。我覺得模型最大的價值肯定還是更好的幫人成長，教育、醫(yī)療，做新的科研，這些天花板都是非常好的，tokens用量也是非常大的。
Q：想問問在手機軟件方面，包括汽車，您認(rèn)為要增強哪些創(chuàng)新？
譚待：我說說汽車，搭載大模型之后，用人對話的方式就能理解。你說冷了，就幫你調(diào)溫度；你說打開天窗，它就知道打開遮陽板而不是天窗。你突然想聽一首歌，只記得歌詞，就能把它放出來了。甚至以后可以直接在車上點餐。新人一般要幫團(tuán)隊點咖啡，有的要糖有的不要特別復(fù)雜，自己操作半小時過去了，現(xiàn)在一兩句話就幫你做了，以后這個能力可以平移到車上，你開到哪提前說在公司樓下給我把咖啡點了，停完車去拿就好了。
這種交互就是自然的以agent的方式，就像人跟它交互一樣，這個在手機上、在車上，在各種各樣的終端上，我覺得未來都會是這樣一個體驗，我感覺是有非常大的智能空間的。
Q：12月18日ChatGPT發(fā)布了Agent商店，你是否認(rèn)為2026年是Agent的大爆發(fā)之年？
譚待：如果看中國市場，今年算是Agent元年。不知道你說的大爆發(fā)是多大，明年肯定會有很多更有價值的Agent涌現(xiàn)，比如AI幫你寫PPT，明年可能非常好；AI做短劇、漫劇明年品質(zhì)會有很大提升。以后營銷素材，會根據(jù)用戶畫像生成他喜歡的素材。
從這些角度，我覺得會帶來非常多的爆發(fā)。我們的一個客戶，2024年有50多個Agent，2025年增長到200多個，明年肯定會更多。這么多Agent就要管理好，要協(xié)同，還要做運營的事情。我們也是按這個邏輯把模型MaaS、Agent開發(fā)和Agent運營相關(guān)的產(chǎn)品服務(wù)搞好。
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