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2025年底的產(chǎn)業(yè)復盤:大模型普惠與Agent重構

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12月18日上海的暖意,似乎也延伸到了世博中心。五千多人的會場座無虛席,但與兩年前的躁動不同,今年這里彌漫著一種深思熟慮后的從容。

這種變化,是行業(yè)走向成熟的標志。兩年前,大家討論的是“奇點臨近”、“AGI的想象力”。而今年,過道里、展臺前,大家高頻交流的關鍵詞變成了:“商業(yè)落地”、“推理成本”、“業(yè)務價值”。

當技術的光環(huán)逐漸融入產(chǎn)業(yè)的肌理,行業(yè)終于從概念的狂歡走向了務實的耕耘,核心議題回歸到了兩個字:價值。

就在這種務實求真的氛圍里,火山引擎公布了一個極具分量的數(shù)據(jù):日均調(diào)用量50萬億Tokens。



外行看熱鬧,看到的是指數(shù)級的增長。內(nèi)行看門道,這其實是技術紅利釋放后的“普惠”。當Tokens變得像自來水一樣觸手可及且供給充足時,意味著大模型終于完成了從“高科技奢侈品”到“工業(yè)基礎設施”的華麗轉身。它不再是櫥窗里昂貴的展品,它變成了支撐萬丈高樓的堅實底座。

但比起這個宏大的數(shù)字,我在會場的角落里,看到了另一個關于軟件開發(fā)范式變遷的細節(jié),可能比50萬億這個數(shù)字更具深遠的意義,那就是代碼量縮減96%。

這不僅僅是效率的飛躍,更是對開發(fā)者角色的全新賦能。站在2025年的尾巴上,我們觀察到:以APP為中心的移動互聯(lián)網(wǎng)范式,正在被以Agent為中心的智能交互范式所補充和拓展。

這場重構的主題只有八個字:大模型普惠,Agent重構。

普惠基建:推理經(jīng)濟學的勝利

過去兩年,企業(yè)的目光往往聚焦在“訓練”上。那個時候,大家更關注模型參數(shù)的規(guī)模,關注基座能力的上限,甚至不少企業(yè)投入重金,希望通過自建模型來構建技術壁壘。

但到了2025年底,這種觀念開始升級。隨著基座模型能力的日益強大和標準化,企業(yè)發(fā)現(xiàn):如何以最優(yōu)成本、最高效率讓模型在業(yè)務中跑起來,才是新的決勝點。

火山引擎智能算法負責人吳迪在大會主論壇的一席話,道出了行業(yè)的風向標。他指出,對于大部分團隊來說,構建低成本、高吞吐的推理服務,其價值和難度甚至超過了模型訓練本身。

這是一個非常深刻的產(chǎn)業(yè)洞察。訓練是集中式的攻堅戰(zhàn),是一次性的高投入。而推理是碎片化的、全天候的長跑,考驗的是耐力和精細化運營能力。

當豆包大模型的日均調(diào)用量沖到50萬億時,它實際上是在展示一家云廠商的極致調(diào)度能力。企業(yè)如果選擇自建推理集群,往往需要面對“高吞吐、低延遲、低成本”這個著名的“不可能三角”。

試想一下,一家電商企業(yè)為了迎接AI浪潮自建了集群。平時流量平穩(wěn)時,硬件資源可能存在閑置。可一旦遇到大促流量洪峰,系統(tǒng)的彈性擴容能力又面臨巨大挑戰(zhàn),稍有不慎就會影響用戶體驗。更不用說隨著模型架構的快速迭代,維護這套系統(tǒng)需要投入大量的專業(yè)SRE人才和持續(xù)的軟硬件適配成本。

火山引擎給出的解法極其務實且高效,他們選擇做AI時代的“電力公司”,提供極致的推理服務。在Force大會現(xiàn)場,我們看到了這種算力經(jīng)濟學的具象化展示。通過vLLM的深度優(yōu)化、異構計算的智能調(diào)度以及軟硬一體化的極致壓榨,火山引擎將推理成本優(yōu)化到了極致。其推出的AI節(jié)省計劃,更是實打?qū)嵉貛椭髽I(yè)降低了近一半的成本。



IDC的數(shù)據(jù)顯示,中國公有云上每兩個Tokens,就有一個來自火山引擎。這說明算力正在經(jīng)歷“基礎設施化時刻”。

未來的AI行業(yè)格局會更加清晰:極少數(shù)像火山引擎這樣的超級節(jié)點,通過底層技術突破物理極限,提供像水電一樣穩(wěn)定、便宜的基礎設施。而海量的應用開發(fā)者,不再需要被底層架構的復雜性所困擾,不需要精通CUDA編程,只需要專注于業(yè)務邏輯本身。

這是AI從實驗室走向產(chǎn)業(yè)深處的必經(jīng)之路,也是技術普惠的最大紅利。

96%代碼縮減:重塑創(chuàng)造力

如果說算力基礎設施化改變了B端的成本結構,那么AgentKit的出現(xiàn)則重塑了C端的開發(fā)體驗,是對軟件工程的一次“升維賦能”。

火山引擎總裁譚待展示的數(shù)據(jù)非常振奮人心:開發(fā)同一個具備復雜功能的Agent,原先可能需要1500行代碼,現(xiàn)在只需要不到70行。



我們要意識到,這減少的96%代碼,并不是簡單的省略,而是對復雜度的封裝與抽象。在傳統(tǒng)的軟件工程里,開發(fā)者需要花費大量精力去處理狀態(tài)管理、記憶存儲、API調(diào)用、鑒權機制等中間件邏輯。

現(xiàn)在,AgentKit將這些通用能力內(nèi)化為了模型的“本能”。

首先是記憶能力的自動化。過去,為了讓助手記住用戶的偏好,開發(fā)者需要設計復雜的數(shù)據(jù)庫結構。現(xiàn)在,AgentKit自帶“海馬體”,模型能自動管理長短期記憶,像人一樣自然地記住交互歷史,讓開發(fā)者從繁瑣的數(shù)據(jù)讀寫中解脫出來。

其次是工具調(diào)用的智能化。過去,對接外部API需要編寫大量的適配代碼。現(xiàn)在,大模型可以像人類使用工具一樣,通過閱讀標準化的描述文檔,智能地調(diào)用外部系統(tǒng),極大地降低了系統(tǒng)集成的門檻。

最后是交互邏輯的靈動化。過去,業(yè)務流程往往是固定的。現(xiàn)在,模型通過意圖識別能自動規(guī)劃路徑,靈活應對用戶的個性化需求。

這意味著“實現(xiàn)功能”的門檻降低了,但“創(chuàng)造價值”的天花板被打開了。

對于“科技不許冷”的讀者,尤其是技術人員而言,這是一個激動人心的變化。這并不意味著開發(fā)者角色的弱化,反而是價值的躍遷。競爭的維度將從誰的代碼寫得更熟練,轉向誰對業(yè)務場景的理解更深刻、誰的架構設計更精妙。

未來的軟件開發(fā),將不再是重復造輪子,而是對業(yè)務目標與邏輯流程的頂層設計。

這種變化帶來了巨大的機遇。當一個懂業(yè)務的銷售主管,能用不到70行的代碼構建出一個具備長期記憶、能熟練調(diào)用企業(yè)ERP系統(tǒng)的智能體時,企業(yè)的創(chuàng)新活力將被徹底激發(fā)。我們不再局限于一個個孤立的APP,而是構建起能夠穿梭在各種數(shù)據(jù)孤島之間、高效協(xié)作的Agent網(wǎng)絡。

根據(jù)火山引擎分享的數(shù)據(jù),2024年一個企業(yè)內(nèi)部可能只有50多個簡單的Agent,但到了2025年,這個數(shù)字已經(jīng)增長到了200多個。它們就像是新時代的數(shù)字員工,聽得懂人話,且高效專業(yè)。Agent正在成為企業(yè)數(shù)字化轉型的核心載體,讓開發(fā)者能夠聚焦于最具創(chuàng)造性的工作。

多模態(tài):從Demo到生產(chǎn)力

多模態(tài)技術一直是行業(yè)的焦點,而直到2025年底,我們欣喜地看到它真正具備了“生產(chǎn)級”的能力。

之前的多模態(tài)技術多處于探索期,而這次發(fā)布的Seedance 1.5 pro和豆包1.8,標志著技術開始全面服務于嚴肅的商業(yè)流程,解決了“可用性”和“可控性”的關鍵難題。

Seedance 1.5 pro攻克了視頻生成領域極具挑戰(zhàn)的音畫同步難題。在現(xiàn)場演示中,視頻人物在四川話和西班牙語之間無縫切換,口型完美匹配。這種流暢自然的表現(xiàn),意味著內(nèi)容生產(chǎn)效率的質(zhì)變。

這對于企業(yè)來說是巨大的利好。出海企業(yè)不再需要為每個語種單獨拍攝素材,只需一段文本,就能生成幾十種語言的本地化營銷視頻,極大地提升了全球化營銷的效率。泛娛樂行業(yè)也能更高效地生成高質(zhì)量的虛擬互動內(nèi)容,打造出能面對面聊天、表情生動、口型精準的虛擬伙伴。



豆包1.8則把單次視頻理解幀數(shù)翻倍到了1280幀。這意味著AI擁有了“長視頻深度理解能力”。

以前的AI只能捕捉片段,而現(xiàn)在的豆包1.8能理解整集電視劇、整場會議視頻的連貫邏輯。在通用智能體測評集BrowserComp上,豆包1.8的表現(xiàn)全球領先。

試想一下,在未來的產(chǎn)品質(zhì)檢流水線上,AI不再是簡單比對,而是像經(jīng)驗豐富的質(zhì)檢員一樣,關注長達數(shù)小時的監(jiān)控視頻,精準識別出那一秒的操作偏差。這才是多模態(tài)AI真正的產(chǎn)業(yè)價值——讓AI具備“時間維度的感知力”和“真實的表達力”。

當AI能聽懂、能看懂、能表達時,人機交互的界面就從屏幕延展到了我們身處的環(huán)境本身。這不僅是體驗的升級,更是生產(chǎn)力的全面釋放。

信任閉環(huán):護航核心業(yè)務

數(shù)據(jù)規(guī)模炸裂,工具能力進化,但企業(yè)在擁抱AI時,依然將安全視為重中之重。

企業(yè)端的理性在于,他們引入AI不是為了趕時髦,而是為了極其務實的降本增效。像比亞迪、中石油、海底撈這些行業(yè)巨頭,都在積極利用AI重構業(yè)務流程。

以中國石油勘探開發(fā)研究院為例,他們利用火山安全運營智能體,實現(xiàn)了對海量安全告警的AI自動化值守。結果顯示,無效告警被智能過濾了八成以上,運營效率提升了10倍。



這些成功案例的背后,是安全信任機制的有力支撐。火山引擎此次重點強調(diào)的機密計算技術,正是為了打通企業(yè)上云的“信任閉環(huán)”。

機密計算建立了一個高標準的加密環(huán)境,數(shù)據(jù)在傳輸、存儲甚至計算的全生命周期中都處于加密保護之下,就像是一個堅不可摧的保險箱,連云廠商自己都無法窺探客戶的數(shù)據(jù)內(nèi)容。這實現(xiàn)了真正的數(shù)據(jù)“可用不可見”。

這道信任基石的建立,讓Agent不再局限于外圍輔助工作,而是有能力進入財務審批、供應鏈調(diào)度等核心生產(chǎn)系統(tǒng)。安全底座的夯實,讓AI從“工具”進化為值得信賴的“伙伴”。這種信任機制的完善,是Agent能夠全面接管核心業(yè)務的前提。

最后

站在2025年的終點,我們看到的是技術理性的回歸和應用深度的拓展。

APP依然繁榮,但它不再是唯一的交互形態(tài)。代碼依然重要,但它的價值正在向設計與創(chuàng)新遷移。對于真正的創(chuàng)造者來說,這場由Agent驅(qū)動的變革,為開發(fā)者的能力成長、企業(yè)的架構升級提供了前所未有的廣闊空間。

AgentKit降低了創(chuàng)新門檻,推理服務優(yōu)化了運營成本,多模態(tài)技術提升了交互體驗。我們終于可以從繁瑣的底層實現(xiàn)中解脫出來,去思考那個最根本的問題:我們?nèi)绾卫肁I為用戶創(chuàng)造更大的價值?

2026年,行業(yè)將進入精耕細作的新階段,這將是一場潤物細無聲但波瀾壯闊的Agent遷徙。在這場變革中,保持敏銳,擁抱進化,是“科技不許冷”篤定的態(tài)度。

畢竟,當你的同行正在用70行代碼構建超級助手,準備在2026年大展宏圖時,這正是我們通過技術創(chuàng)新,重塑競爭力的最佳時刻。

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