过去一年，火山引擎几乎是中国大模型商业化叙事里最受关注的变量之一。

一方面，豆包大模型调用量持续攀升，火山在MaaS市场快速扩大份额；另一方面，围绕火山引擎MaaS 业务的收入目标和增长预期，市场上也不断传出更激进的说法。

到年中这一节点，外界对火山引擎的关注，已经从“Seedance2.0卖得怎么样”，转向了另一个问题：上半年，火山引擎在Seedance2.0的商业化上打出了一场漂亮仗，但下一步还要往哪里走？又要靠什么继续增长？

6月23日举办的2026夏季FORCE原动力大会，正好给了一个观察窗口。

看完整场大会，火山引擎给出的答案大致有两层：第一，Seedance在从短剧、漫剧走向更多实体产业，继续打开新客户和新预算；第二，豆包要加速发力Coding、Agent等高价值生产场景，让大模型进入研发、工具调用和企业工作流。

这两个方向共同指向一个更现实的增长逻辑：MaaS和Token的竞争，正在从单纯拼规模，走向证明价值。也就是说，这些调用能否真正进入生产流程，能否为客户带来收入、效率和成本改善，才是下一阶段更关键的问题。

Seedance要从短漫剧走向更多行业场景

第一个值得观察的变化，仍然来自Seedance。

在这次FORCE大会上，火山引擎首次亮相了豆包视频生成模型Seedance2.5。按照火山引擎的说法，Seedance2.5已进入内测尾声，预计将在7月初正式上线。

相比此前版本，Seedance2.5主要有三项升级：单段视频最长可以生成30秒，最多支持50个全模态素材联合输入，并具备更灵活、可控的视频编辑能力。与此同时，Seedance2.0已经支持原生4K、4K10bit高位深直出，可以让AI生成视频更快进入专业后期制作流程，也能覆盖品牌广告、大屏、院线、户外等高清展示场景。

这些升级看起来是画质、时长和编辑能力的变化，但背后指向的是更实际的商业化问题：Seedance要进入更多生产场景。

过去半年，Seedance已经成为火山AI商业化中最受关注的产品之一。此前有市场消息称，Seedance2.0单月营收突破10亿元人民币，并在AI短剧、漫剧工具赛道中占据超过80%的市场份额。

对于这些数字，谭待在会后群访中明确否认，称外界流传的Seedance收入数据“都是错的，而且也偏高”。

但无论传闻数字是否准确，Seedance在短剧、漫剧市场的热度并不难感知。多位火山销售此前向雷峰网(公众号：雷峰网)表示，Seedance2.0发布后迅速成为一线销售重点主推的产品。一些销售和渠道人士也提到，Seedance在短漫剧客户中的转化效率较高，已经对部分团队业绩形成明显拉动。

短剧和漫剧证明了AI视频可以卖出去，也证明了Seedance可以成为火山MaaS业务里的样板产品。但这个市场本身也有边界。头部客户被反复覆盖之后，继续寻找新增量会变得越来越难。

谭待在群访中也提到，影视短剧只是Seedance落地的一个环节，从长期看，甚至可能只是一个“小场景”。在本次大会上，火山更多展示的是Seedance在广告、电商、影视制作、制造、零售、具身智能、自动驾驶等场景中的应用。

这也是本次Seedance升级最值得观察的地方。4K、30秒、多素材输入和可控编辑，并不只是模型参数更新，而是在为“短漫剧之后”做准备。火山需要Seedance继续打开新客户、新预算和新调用量。

不过，Seedance要进入更多行业，还需要回答一个现实问题：价格。

发布会上，火山并未披露Seedance2.5的具体定价。而在广告、电商等高频素材场景里，客户对价格极其敏感。此前有内容生产和电商服务商向雷峰网提到，AI视频如果按秒计费过高，再叠加投放、服务和利润成本，最终很难在效果广告里跑通账。

因此，Seedance下一阶段的商业化不是单纯靠能力升级就能完成。它一边要用4K、长时长和多素材控制进入影视、工业、具身智能等高价值场景，另一边，也要在广告、电商这类规模化市场里，回答成本和价格的问题。

加速发力Coding、Agent等高价值生产场景

过去一段时间，随着ClaudeCode、Manus等产品推动Coding和Agent成为模型竞争的新焦点，外界对模型能力的评价标准也发生了变化。相比豆包在调用量、价格和多模态上的鲜明标签，Coding和Agent过去并不是豆包最突出的外部认知。

这也是豆包2.1Pro这次被推到台前的背景。火山需要证明，豆包不只是高调用量、高性价比和多模态能力的代表，也能在Coding和Agent这些企业客户最关心的场景里承担更复杂的任务。

按照火山引擎披露的信息，豆包2.1Pro在TerminalBench2.1、SWE-Pro、SciCode等代码评测中进入第一梯队；在Agent与多模态方面，也在OSWorld、MobileWorld、MMMU-Pro等评测中位居全球前列。

在现场，火山展示了两个案例：一个是芯片设计RTL全流程设计验证，豆包2.1Pro连续运行近18小时，经历9轮迭代，完成6个核心模块、1300多行RTL代码，并跑通仿真、测试、综合检查等完整工程流程。另一个是3D虚拟城市生成，模型调度500多个智能Agent协同作业，完成上千次工具调用，生成超过百栋建筑。

这两个案例分别对应Coding和Agent的能力边界：前者考验模型能否在强约束工程任务中完成拆解、迭代、验证和修正，后者考验模型能否在长链路任务中完成规划、工具调用和多智能体协作。

对企业客户来说，Coding和Agent之所以重要，正是因为它们更接近真实工作流，模型不只是回答问题，而是要开始执行任务、调用系统，并交付结果。

更值得注意的是，豆包2.1Pro并不是一个只强调Coding的模型。它的优势更像是综合型能力：既能写代码、调用工具，也保留了豆包此前在多模态理解上的积累。

对于很多企业场景来说，这一点很重要。真实业务里的信息不只存在于文字里，也存在于图片、表格、视频、界面和文档中。一个既能处理代码和工具调用，又能理解图像、视频和界面的模型，能进入的场景会更宽。

从商业化角度看，豆包2.1Pro每百万Tokens输入价格为6元、输出价格为30元，缓存命中价格为1.2元；面向高频调用场景的豆包2.1Turbo，价格进一步降至2.1Pro的一半。

谭待在群访中也谈到，模型定价不能只看token单价，而要结合token能创造的价值来看。他认为，虽然行业里一些主流模型的单token标价在上升，但单token创造的价值上升得更快，因此模型整体性价比仍在提升。

MaaS和token，开始从规模走向价值

第三个值得观察的变化，是透过火山引擎这场发布会，可以看到MaaS和token市场正在进入新阶段。

谭待在群访中提到，火山大约三年前就把MaaS作为最重要的方向之一。彼时，外界对token生意并不乐观，普遍认为它更像一门“偏赔钱”的生意。

但到今天，再讨论token是不是健康，已经不是最核心的问题。真正的问题变成了：这些token有没有进入生产流程，有没有创造收入、效率或者成本节省。

这也是为什么，火山这次不只讲模型调用量，也讲了很多落地细节。

字节跳动技术副总裁洪定坤在大会上分享了一个内部观察：Trae团队过去半年90%以上代码由AI生成，但人均需求吞吐量提升约60%。换句话说，AI写了大量代码，并不等于研发效率会同比例提升。

为什么会这样？

原因在于，真实软件工程不只要求代码“能跑”，还要求它可维护、可扩展、可运营，也要考虑性能、兼容性、安全和权限等问题。

洪定坤提到，字节内部用多个模型和主流Agent框架测试同一需求时，代码正确率普遍可以超过80%，但在可交付性、可靠性、维护性、性能等维度上会明显下降。只有引入Harness、上下文工程、架构约束和团队记忆后，可交付性才有明显提升。

按照火山引擎披露的信息，截至今年6月，豆包大模型日均token调用量已突破180万亿，过去一年增长超过10倍。目前已有超过110万企业和个人使用火山方舟大模型服务，年token调用量超过1万亿的企业已达200家，半年内增长一倍。

这些数字说明火山在MaaS市场已经形成了规模。但更值得看的是，火山越发在强调token背后的价值。

所以，这场Force大会其实划出了一条分界线：大模型竞争的上半场看调用量，下半场只看交付力。Seedance的行业破圈与豆包的Agent进化，都是对这一逻辑的落地回应。接下来，谁能让Token穿过概念，直接变成客户工作流里的真金白银，谁才能拿到MaaS下半场的门票。

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