“后发有劣势也有优势，关键是把手里的牌打好。”

文丨贺乾明

今年下半年，火山引擎调整 2021 年定下的千亿元年营收目标：原定 2029 年-2031 年的实现周期不变，目标金额上调数百亿元。

当我们问 “这是谁的要求” 时，火山引擎总裁谭待说，是团队主动上调，是他们的 “务实浪漫”。多数人低估了火山引擎拿下 AI 云的决心。

他们的信心来源，是火山引擎 MaaS（模型即服务）收入和豆包大模型能力提升都超出预期。12 月 18 日，火山引擎举办冬季 Force 原动力大会，谭待宣布，今年 12 月，豆包大模型日均 Token 处理量超过 50 万亿，半年增长超 200%。

增长的动力不只来自字节旗下豆包、即梦等 AI 应用快速发展，还有一批外部客户在深入使用大模型：累计使用上万亿 Token 的超过 100 家，比全球云计算巨头 AWS 还多了一倍。

“大模型能力持续提升，会解锁新场景，从而带动 Token 使用量增长。” 谭待说，比如生图、生视频的需求过去一年随着 Seedream、Seedance 模型成熟迅速上涨。

这次大会，火山引擎又升级多款大模型。豆包基础大模型 1.8 版本，强化多轮指令遵循与 OS Agent 能力，可以理解长达 1.5 小时的视频（5 秒 1 帧）。谭待告诉《晚点 LatePost》，能力更强的豆包大模型 2.0，很快就会上线。

豆包视频生成模型 Seedance 升级到 1.5 pro，重点提升音画同步、多人多语言对话的能力，以及让画面有电影级的质感。“细节很重要。” 谭待说，市面上多数视频生成模型都无法处理好中文对口型，Seedance 1.5 pro 不仅能处理中文、英语、西班牙语等多种语言，还能处理好四川话、陕西话等方言。

一同变化的还有火山引擎的大模型定价逻辑。他们不再强调单点降价，而是推出整体的 “节省计划”，覆盖豆包系列大模型，DeepSeek、月之暗面等公司的开源模型，以及向量数据库、Trae 等周边产品。

“降本我们一直在做。” 谭待说，但随着客户更深入地使用 AI，会在不同业务中调用各种各样的模型，“节省计划能让他们用得越多，省得更多，从而降低试错成本。”

他观察到，企业的开发逻辑正在因为大模型发生变化：过去主要用 if-else 定义工作流，现在变成基于 Prompt 和模型驱动 Agent；运维（Ops）也从管理服务器转变为运营数字员工（Agent）。

应对这一趋势，火山引擎搭建起从 MaaS 到 Agent 开发、运营的全栈产品体系，把豆包 app 中的能力，比如对话、搜索、思考等，封装成 Agent API ，让客户用几行代码就可以调用。

现在云计算行业在 AI 领域的竞争愈发激烈。行业头部厂商把 MaaS 当做业务长期成功的首要指标。谭待说 “这是好事，能做大（MaaS）行业规模”，他们同样有信心保持份额领先，“这是理所当然的”。

他近期接受《晚点 LatePost》访谈时说了两次 “加速度最重要”。一次是基础大模型的追赶，一次是业务规模追赶。他说，“我们 ToC 和 ToB 协同有巨大优势，不仅是品牌，还有这个过程中积累的 know-how。”

谭待给今年火山引擎的评价是 “M+”，代表 “部分超出预期”，但在字节绩效体系中未达极致。他心中的 “O”（卓越），是 “所有人提到 AI 必选火山引擎”。

降本一直在做，现在要看整体 ROI

晚点：6 月份火山发布豆包 1.6 的时候，你说豆包 2.0 会有的，这次拿出来的还是豆包 1.8。模型进展不及预期吗？

谭待：2.0 还在训，快好了。我们的预期是，它要在功能和表现上比现在有非常大的跃迁。但创新这件事，很难去设定精准的时间点。目前所有事情都 on track，进度不会偏离太多。

过去几个月，我们的 1.6 也有几个常规更新。1.8 版本核心能力确实有显著进步。特别是多模态、Agent 能力的提升上，进步幅度非常大。

晚点：豆包 1.8 的部分能力，比如多轮指令遵循、OS Agent 能力等，感觉跟最近豆包手机助手的能力很像。豆包手机助手是提前用上了新模型？

谭待：豆包手机助手是一个复杂的应用，有多个 Agent、多个模型支持，但它的核心能力肯定是和这个模型相关的。不过 GUI （图形界面）操作能力，我们对外开放比较谨慎。客户想用，需要单独申请。

这个模型的视觉理解能力也提升了，现在可以处理 1.5 小时的视频。它在现实中很有用，比如在小区里车被划了，我要去看监控去找事实片段，需要处理很长的视频，这对模型的底层能力要求比较高。

晚点：你们还发布了视频生成模型 Seedance 1.5 pro，强调音画同步、多人多语言对话、电影级质感等能力。市面上不少视频生成模型也强调这些点，你们有什么特别的？

谭待：我觉得本质还是在细节上。就说音画同步，你要准，尤其是口型匹配很关键。业界的一些产品，中文口型匹配经常会出错。而且生成出来的音频质量本身也很关键。这个功能跟现在的应用场景有很好的结合，比如短剧、营销广告，对音画同步要求很高，我们做了很多优化。

还有多人多语言，我们不只是中文、英文等多种语言，还能在同一个生成片段里面支持方言。质感、动效这块一直都是 Seedance 的强项，这次针对影视创作方向又有更大提升。

晚点：我们了解到，你们对视频、图像生成这类模型，有信心做到国际领先；而在基础语言模型上的短期目标是能做到第一梯队。为什么差别这么大？

谭待：其实基础语言模型是更重要的。语言是完成各种任务的一个基础。比如视频生成得好不好，很大程度上也依赖底层的语言模型。因为它很基础，所以难度非常高。OpenAI 等公司在这个领域起步更早，这个客观的时间差，确实需要我们花更多时间弥补。

这就涉及到怎么看待追赶这个问题。是看当下的距离、速度，还是加速度？我觉得最重要的是加速度。有时候加速度在短期内是不好看的，因为存在滞后效应，你可能觉得差距还在拉大，但只要加速度起来了，实质上的差距是在缩小的。

相对来说，视频生成模型更新，大家起跑的时间点非常接近。没有别人先跑了好几年的情况，所以 Gap 本身就小，我们的机会自然就更大。

晚点：这次火山没有像过去几次大会那样给模型大幅降价，而是主推 “节省计划”。而且它不只是覆盖豆包模型，还有火山上其他模型，包括开源的模型等等。这个思路变化很大。

谭待：我们思路没变，我们一直说的就是，模型好、成本低、易用性高。但成本低是可持续的，也就是说要有毛利，这必须通过技术手段来实现降本。刚开始大家不信，觉得我们肯定赔钱，但我们的确做到了。

我们第一次降价（2024 年 5 月），是从模型的优化到推理的优化，做了各种各样的事情，包括最早用 PD 分离（Prefill-Decode Separation） 和 KV Cache 技术，把单个 Token 的成本降了下来。上次降价（2025 年 6 月），是我们发现 Token 的成本是按照 Context 区间来的，所以我们做好区间的定价分配，把这个自主权交到客户的手里。

现在我们看到，客户会在不同业务中用各种各样的模型。可能今天用文本模型，明天用图像模型；简单场景用简单的开源模型，复杂场景用豆包。这就导致他们在做采购、做决策和审批很复杂。

我们就推了整体的节省计划，把所有模型打包在一起，不再区分客户具体用哪个模型。整体用得越多，就更便宜，这样也能加速创新。比如客户原本一直在用语言模型，积累了很大的用量折扣，现在突然想尝试视频生成，他就可以直接用之前语言模型积累起来的折扣价，试错成本变得很小。所以我们觉得这是一个更好的模式，用的越多，成本越低，Buy more, Save more。

晚点：所以单个模型的价格变低了吗？

谭待：降本我们一直在做，就不单独再强调这个事情了。我们之前就已经把单价打得非常低了。而且模型的能力越来越强，抽卡成功率提升了，以前可能是 30%，现在是 50%，其实成本是下降了。从 ROI 的角度，回报是更高的。

我们更想强调用节省计划推动创新。企业不用担心，用越多会不会越来越贵。创新的成本低，可以做不同领域 AI 的创新。

晚点：节省计划出现，是不是意味着大模型调用正在进入新阶段？

谭待：这个是有。为什么现在推 saving plan？是因为大家用量起来了，比如火山上累计使用 1 万亿 token 的公司有 100 多家，对他们来说就非常划算。

云计算行业，比如 ECS （弹性计算服务）也有节省计划。但在 MaaS 层面我们是第一个做的，因为我们量大。别人没有那么多量，推这个没有任何意义。

看到客户有需求，就往前走一步

晚点：这次火山引擎还推出了豆包助手 API，把豆包 app 的能力，比如深度思考、边想边搜等封装成 API。它跟你们各种细分的模型 API 差别在哪？

谭待：它的层级更高，是一个 Agent API。豆包 app 是一个非常复杂的 Agent 了，它可能是目前中国最复杂、能力最强的 Agent。它里面的各种能力，背后也是各种 Agent 支撑，我们把它们通过 API 的形式开放出来。

假设你现在要做一个 IoT 硬件，想接入豆包的视频通话或者搜索能力。放在以前，你得调用基础模型 API，然后自己去从头搭建一套复杂的 Agent 流程，而且很可能还做不好。现在通过这个助手 API，你可以直接调用这些封装好的能力。这把创新的门槛降低了非常多。

晚点：火山之前也有很多降低开发门槛的产品，比如 HiAgent，AgentKit、扣子等等。

谭待：那些都是开发工具层面的，不论是高代码还是低代码，总得做一些事情。如果做得稍微大点，就有各种复杂的点，比如如何处理背后大规模服务的负载编排与调度，如何解决安全问题等等。现在客户可以不用开发了，直接调豆包助手 API 就可以了。它更简单。

晚点：这是你们更激进绑定客户的策略吗？有观点认为，只是调模型的话，客户忠诚度很低，有更强的模型随时可以换。

谭待：API 随时都能换，只存在于一种情况，就是用得很浅。比如只是拿来给数据打个标，那确实随时都能换。但如果你要做的事情很复杂，比如视频创作，你要把客户画像跟模型结合，针对不同人群创造不同视频，这里面还得融入你私有的数据、特定的画风，甚至涉及到对模型的调整。

做完这些，你还要端到端地跑通。要把一个 Agent 做好，你需要身份认证、需要各种组件，这就跟你以前开发一个复杂的网站是一样的。唯一的区别在于，你不需要以前那些传统的中间件了，你需要的是新的中间件。

所以我并不认为绑定很松。这就好比云计算刚开始的时候，大家建网站买虚拟机、买 VPS。那时候绑定松不松？其实也松。但为什么后来我们说云的粘性很强？那是因大家开始用云原生、用数据服务来提升效率，这才是云的真正价值。

业界总有一种说法，把云当成一块 “铁”，去跟自建 IDC 比价格。这完全忽视了云的价值：无论是它提供的弹性、对 Cash Flow 的帮助，还是让你更快触达最好的技术、大幅提升业务效率，都是非常关键的。在 AI 时代，我觉得这个价值被放得更大了。

晚点：把消费级 app 中的能力封装成 API 卖给企业客户，在云行业内不多见。你们是怎么想到做这个产品的？

谭待：我们一直都是一个思路，希望把 AI 创新的门槛不断降低。怎么降低？

首先是基础的 MaaS（模型即服务）层，模型效果要越来越好、成本越来越低。同时易用性要提升。刚开始大家用模型 API，然后要选模型、调 Prompt。我们就做了 Prompt Pilot，做了智能的 Router。我们又做了 Response API，把一些工具，比如搜索直接 Build-in 进去了，这样做起来就比较简单。

这次我们还推出了推理代工。如果你觉得方舟平台用起来特别简单、容易，又想用自己训练模型或开源的模型，你可以直接把模型托管在方舟上。我们提供全托管服务，可以像使用豆包模型一样，使用你们自己的模型，不需要自己去搭建 Token Service 这些底层设施。包括我们现在做的 RL Serverless，都是在这一层努力。

MaaS 往上，就是 Agent 开发那一层。这次大会，我们也推出了一个很重要的产品：全栈的 AgentKit，从 Agent 的权限管理、身份认证到 Memory， 再到安全、可观测性、Runtime，以及沙箱（Sandbox）等全覆盖了。这样你就写几行代码，虽然是高代码，但就能做出来一个复杂的 Agent 出来。

我们也是国内第一个推出全套产品，把 Agent 开发简化的。当然， 还有一些 Agent 可能会简单点，可以通过扣子来做。同时你又要把这些 Agent 管好、运营好，就可以用 HiAgent，这些就是 Agent 开发和运营层面。

晚点：所以豆包助手 API 就是更往上？

谭待：就是能不能不开发 Agent。我们在自己擅长的领域，已经做了一些 Agent，比如客服 Agent、创作的 Agent，开发 Agent 就是 TRAE，还有安全、数据分析的 Agent。

对于企业来说，就像是招个人直接用。我们也跟第三方合作开发 Agent，比如与 Cocos 合作推出了针对小游戏开发的专用 Agent。

但还有一种情况，不是人去调用 Agent，而是一个 service 去调用它。比如你开发了一个 ToC 的产品，想把一个 Agent 嵌入到里面去，这时候就会需要 Agent API。那豆包助手 API，就是在这个方面。

我们用一个整体的视角，看怎样让大家在不同层面让 AI 落地。无论你是想从底层的模型层开始，还是想自己开发 Agent，或者直接用现成的 Agent，甚至是用 API 集成 Agent，我们都有方案。

晚点：感觉火山做产品的策略是，只要发现客户有需求，就会往前走一步做产品出来。

谭待：以前行业习惯把 ToB 和 ToC 产品分得很开，AI 其实会让 ToB 和 ToC 更近一些。以前 ToB 产品的体验普遍很长，是因为做的人、做决策的人都不用。而且 ToB 产品，主要是为了适配很多人参与的复杂流程，所以单个环节的体验好不好，并不是关键。关键在于能不能把这个流程跑通。

有了 AI 之后，大家用起来都很容易，一个人就能干很多事情。这时候，产品体验就很关键，带来的增益很大。 这对我们来说是一个优势，我们对做好产品体验比较擅长，也有洞察。

晚点：洞察能展开讲讲吗？

谭待：整体上是编程逻辑发生了变化。以前大家写代码本质上是在写 if- else 定义 Workflow。 现在基于模型开发 Agent，主要能做的是 Prompt，剩下的流程规划、创建子 Agent 这些事，让模型自己去跑。至于窗口限制带来的 Context（上下文）管理问题，我们把它抽象成新的中间件来解决就可以了。传统的 if- else 会通过 MCP 或其他方式被调用，这可能是一个巨大的转变。

以前云原生的时候，我们讲 DevOps。现在到了 AI 原生时代，也有 DevOps，但 Dev 变了，Ops 也变了，以前我们讲 Ops 是运维，管理服务器和系统。现在变成 Agent 之后，Ops 变成了运营。比如说我搞了 100 个客服 Agent，我怎么管理？其实就像管理员工一样。

企业未来要做 1+N+X 的落地模式。1 是一个统一的控制台，可以把它理解为 Boss 的控制台；N 就是预置好的、通用的 Agent，X 是企业快速开发出来的自己的 Agent。这是我们推 HiAgent 很重要的一个点。

晚点：同行没有火山做的这么全面，是因为 AI 是火山的必赢之战吗？

谭待：我也不知道为什么同行没做。但在 AI 的实践上，我们确实走得更靠前。字节整个集团就做了很多很多的 Agent，比如说豆包就是一个最大的 Agent。即梦也是。我们内部 50 多个业务线在不断地尝试。

我们很早就认为 MaaS 是一个很重要的事情，市场份额也是第一。服务这些内部和外部客户的时候，我们就知道他们的痛点在哪，就能够去不断地提供各种方案。

最重要的是认知，认知是做出来的，不是拍脑袋想出来的。所以我很早就讲，我们 ToC 和 ToB 的协同有巨大优势，不仅是品牌，而在于在这个过程中我们知道 know-how。

企业想把 Agent 做好，肯定要找最懂这个的来做。谁最懂？就是火山。为什么？因为我们不仅自己做了，而且确实把量级做起来了。这跟那些只是想当然地搭一套框架、指望别人来用，是有本质区别的。

晚点：你们会强制内部团队用这些产品吗？

谭待：我们豆包模型也不强制大家用。充分的竞争才能把东西做好。内部客户的优势是沟通更方便，他们跟你说真话，这不行那不行，说的也比较透彻。如果内部也要垄断来做，反而就失去这个优势了。就算用起来也不代表你做得好。

“没想到视频生成涨这么快，现在多数 Agent 偏简单”

晚点：现在豆包大模型日均处理 Token 量超过 50 万亿，半年增长了 200%。增长的动力有什么新变化？

谭待：变化很大。我觉得它跟模型能力的提升是相关的。能力提升后，就能解锁新的场景，从而在这个领域带来很多变化。我们现在从 ToB 的角度来看，生图、生视频的需求随着 Seedream、Seedance 成熟，是不断上涨的。然后就是上次聊的，Coding 和 Agent 的涨势还在继续；视觉理解能力，跟很多线下的场景相关，随着客户覆盖提升持续涨。

晚点：有什么让你们觉得意外的用例或者客户跑出来吗？

谭待：影视创作方面用大模型的进程比我们想象的快一些。之前想到应该很快，没想到能这么快，现在很多短剧、尤其是漫剧，还有各种 AD 素材，都在用。

晚点：你 6 月说今年是 Agent 元年。过去这半年 Agent 落地情况怎么样？

谭待：Agent 整体涨得挺快。但我想说，我们目前看到的大部分 Agent，其实还是偏简单的。

晚点：什么是复杂的 Agent？

谭待：一是看调用多少个工具，你一个工具都不调用，肯定不好意思说自己是 Agent，起码得调一个吧？复杂的场景，可能需要同时调用两个、三个甚至更多。

另一方面是 Agent 的形式。简单的来说，就是人工定义的 workflow，或者是那种 Master/Sub 这种模式，如果你处理的事件很复杂，就没法搞这种 Agent 了，要能够动态地去创建子 Agent。

工具调用多，动态的 Agent 才是真正复杂的 Agent。我们现在看没那么多，是太难做了。这就是为什么我们现在推 AgentKit。这次大会，我们就做了个报名 Agent，用 AgentKit 做起来还挺简单的，省了很多代码。以前大家报名体验都很机械，现在可以智能打卡，帮你做各种会议总结等等，刚好可以大家参会的时候能够感受到。

晚点：现在火山有 100 多家累计用了超过 1 万亿 Token 的客户。这些深度客户集中在哪些行业？

谭待：主要都是 ToC 行业，互联网公司是大头。不过我们看到，智能制造、消费电子以及汽车行业，用量也不少。

晚点：这些 Token 消耗量的客户集中度高吗？比如头部的几个客户占比很高。

谭待：所有的业务到最后肯定都符合二八原理。不会有特例。

晚点：火山跟全球出货前 10 的手机厂中的 9 家有合作，也帮其中的一些公司做 AI 助手。豆包手机助手会通过你们的渠道销售吗？

谭待：不会。他们是单独的团队。它是一种新的合作模式，需要深度共建。不过汽车这块，现在是火山来的。

晚点：汽车方向会有类似豆包手机助手的方案吗？

谭待：会有，但不一样。汽车首先是交通工具，然后再是第三空间。它不像手机，操作就是它最重要的事情。我们不会涉及开车上路的那些，比如智驾。我们主要做座舱。

晚点：会叫豆包汽车吗？

谭待：不叫豆包汽车。但我们跟客户的合作会深一些。

晚点：火山去拓展行业客户的时候，会有专门的服务团队匹配客户的需求。这其实跟传统的云的长打法没太大区别。

谭待：的确没任何区别，事都是那些事。关键看你怎么做，是想赚一笔快钱，忽悠他们买一些可能不需要的东西；还是说你真的希望一起探索行业未来怎么发展。这方面核心的是，怎么设定短期和长期的目标？怎么考核？怎么招人？怎么管理？可能会有差别。

晚点：火山推 MaaS 做了很多组织工作。比如你们给销售团队的业绩考核指标，把销售 MaaS 产品排在第一位。卖同等价格的 MaaS 得到的回报，要比卖传统云服务更高。明年也会延续这个策略。

谭待：核心是你怎么样把激励设计好。让大家觉得做这个事情是有价值的。激励跟难度也要匹配。我设一个特别高的目标，最后不可能完成，再高的激励也不行。

而且云厂商又是一个多产品的体系，你怎么去平衡好每个产品的关系？这也要思考很多。

晚点：有什么例子吗？

谭待：比如翻倍是一种办法，从绩效改成提成也是一种办法。但是奖励公有云还是私有部署？奖励大客户还是中小客户？这是很复杂的过程。

最重要的还是你的组织能力。首先你上下的声音传导要通畅，不能老板拍板说这么干，底下人嘴上说好好好，其实没把真话说出来。第二个是调整要灵活，不能你定了一个事情，就不能变了。

我们字节范儿，就一直鼓励坦诚清晰，或者说 Context，not Control，只有当你给组织同步了足够的 Context，让大家都坦诚清晰，你才能灵活地调整。

你很难一开始把所有事都想到。我们过去也犯了一些错误，有时候做的激进。但我们肯定是改错改得最快的。

晚点：是不是火山规模小，才能这么做？

谭待：作为后发者，你有劣势，但你也有优势。所有事情都要辩证的看。包袱大我们也可以设计新的策略，包袱大小不是关键。关键是你要想清楚怎么干，再把你手里的牌打好。包袱小、包袱大，只是手里的不同的牌而已。

还是我之前说的， 我刚开始做火山的时候，一直被教育看长期。什么是看长期？就是别老想明年，想想十年后跟现在有什么变化，这就是看长期。所以我们更早意识到 MaaS 更重要。要不然我包袱小，就应该去做那些来钱快的事，有很多这样的路子。

给今年的火山引擎打 M+，部分超出预期

晚点：11 月 Gartner 发布 AI 应用开发平台的魔力象限报告，火山是国内第一。你得知这个成绩的时候，是什么感受？

谭待：我觉得是理所当然的。我们投入又早，投入资源又多，我自己花的精力也很多。那这还做不到第一，那不是说明我们做的太挫了吗？

晚点：但还是没有进领导者象限，遗憾吗？

谭待：这也很正常。中国的 MaaS 市场跟全球相比，还是挺小的。比如我现在去看明年的规划，在国内就很头疼，我们作为领导者，应该怎么去开创新市场？但在海外，就不用担心这个事，能够看清楚市场在哪，主要考虑竞争策略就好了。这是完全不同的逻辑。

晚点：为什么国外市场会更大？因为国内模型发展慢？

谭待：国内模型发展确实比海外慢一些，不过还有很多其他原因。其中一个很重要的点，海外 SaaS 做的很好，它可以作为桥梁，推动 MaaS 进入到终端企业去。国内这块就没有。

但反过来看，这会不会也是一个弯道超车的机会呢？以后 SaaS 都 Agent 化了后，会不会让这个事儿做的更快？就像移动支付一样。

晚点：有报道说， 同样是 11 月，阿里云提高了 MaaS 业务的优先级，把它当做业务长期成功的关键指标。你们会有压力吗？

谭待：我觉得这是好事。中国 MaaS 市场还不够大，更多人进来可以把市场做得更大，能推动中国各行各业的企业做 AI 落地，促进它的发展，从而提升 GDP，这是很有价值的事情。我挺欢迎他们的。

晚点：听上去有点 “功成不必在我” 的意思。

谭待：那不是。功成肯定在我们。他们进来只是说明有共识了。就比如说我们一开始降价，都说不该降，后来身体很诚实，都降了。那 Token 量就起来了。

晚点：但一个可能的结果就是，他们大力投入，会抢走你们的市场份额。

谭待：我觉得这个事儿做好不是你投入有多大，而是你对这个事情的认知，以及你的组织能力能不能做到位。而且市场很大，很可能他们增长了，我们也增长了。

晚点：你的 OKR 写了很多年 “AI 做第一， 增加存量市场份额，把组织做好”。今年组织上做了什么？

谭待：一方面是加大海外市场的投入力度。海外市场就是把竞争策略做好，然后也符合中国企业全球化的思路，更好地服务这些企业。

国内我们就是想，作为 AI 的领导者，怎么推动各行各业创新，比如制造业，能源行业，我们这块成立了行业线，找到它能切合的点。

晚点：很多云厂商早就有了行业线。他们是区域线和行业线并行推。

谭待：很多同行原来这么做，不过后来也取消了一些行业线。产品没有办法支撑行业的差异性的时候，过早的行业化，其实不太好。

晚点：我年初了解到，火山重点推 MaaS 也能撬动传统云业务的增长。现在这个趋势更明显了吗？

谭待：肯定比之前强，但没有那么明显，因为现在多数客户使用的深度还不够。但是我们做 MaaS 的出发点，主要是看它本身就能做的很大，而不是还可以再做个 B。那是一个附带的结果。

晚点：今年快要过去了。你会给今年的火山引擎什么样的评价？

谭待：M+ 吧。

晚点：M 是符合预期，M+ 是部分超出预期。这在字节已经非常高了，但还有最高的 O。差距在哪？

谭待：O 就是所有人提到 AI，必选火山引擎。现在很多新兴的行业可能是这个想法， 但还有很多传统行业不这样想。

晚点：火山今年营收目标是翻倍增长到 200 多亿，现在也到年底了，完成的怎么样？

谭待：肯定是超过目标了。

晚点：你们明年目标还是 100% 增长吗？

谭待：明年不会到 100%，最重要的还是把 MaaS 做好。

晚点：阿里云增长也很快，它年收入千亿的体量，也有 30% 的增长。算绝对值的话，也比火山多了不少。

谭待：重要的是你看加速度还是看速度。速度是增长的绝对值，我们速度虽然比阿里云慢，但已经比行业中其他参与者快了。加速度应该是没有哪家比我们快。最重要的还是加速度。

原来那个 1000 亿营收的目标，我们又上调了百分之几十。截止时间不变。今年我们的 MaaS 营收比我们预期多了不少，而且模型的成熟度也比预期要好一些。

晚点：这个数字是你们自己调的，还是管理层要求的？

谭待：我们自驱力很强，务实浪漫嘛。

题图 火山引擎