对话火山引擎谭待：龙虾产品市场潜力大，不太担心竞争问题

发布时间：2026-09-14 03:01:40 来源：弯弓饮羽网 作者：知识

4月2日，对话火山引擎在AI创新巡展·武汉站上宣布，火山截至今年3月，引擎豆包大模型日均Token（词元）使用量已突破120万亿，谭待太担题在过去三个月内增长一倍，龙虾比2024年5月发布时增长1000倍。产品同时，市场Seedance 2.0 的潜力API接口面向企业用户开放公测。

此外，心竞近期“龙虾”OpenClaw火爆后，争问国内大厂纷纷推出自己版本的对话龙虾，市场迎来“百虾大战”。火山火山引擎总裁谭待在会后的引擎采访环节告诉新京报贝壳财经记者，他对于字节版本“龙虾”ArkClaw有信心，谭待太担题同时相比于广阔的龙虾市场，目前龙虾产品还处于蓝海阶段，市场蛋糕足够大。

最早提及Token的云厂商，Token消耗三个月增长翻倍

最近，随着国家数据局局长刘烈宏官宣Token的中文名为“词元”，该词也开始广受关注，而国内云厂商中最早强调“Token消耗”概念的是火山引擎。

新京报贝壳财经记者在去年9月就观察到，在北京、上海、深圳、杭州等地的机场，与AI云相关的广告牌数量大幅增加，其中火山引擎广告牌的数据来自IDC《中国大模型公有云服务市场分析》系列报告。IDC在2025H1出具的报告显示，2025年上半年中国AI云市场规模达536.7万亿Tokens，该报告的统计口径为MaaS层外部客户Token调用量（不含厂商自有业务），体现大模型的实际使用深度。

因此，当许多同业公司面向Token开始调整公司架构时，谭待直言不需要，“我们两年前就提出了Token的相关概念，当时行业里还不太认可，觉得Token粘性差、毛利低，都是赔钱赚吆喝。但我们当时就把这件事想清楚了，也在组织和产品层面做了很多优化，所以现在不需要做太大调整。”

而对于众多企业涌入这一赛道，是否可能出现如同2024年大模型“价格战”的现象，谭待表示，企业现在更关注模型能力，折扣再低，模型干不了活也毫无价值，Seedance 2.0就能看出模型能力的代际差异。

火山引擎方面表示，在该公司对Token消耗的追踪中，可以看到：每一次模型能力的提升、更强模型更多模态，会解锁更多场景，Token调用量进一步提升。如2025年下半年至今，多模态成为Token消耗的主力，视频生成一词请求的Token消耗远超文本，以Seedance2.0为例，生成一个1分钟720P的视频Tokens消耗在百万以上。

另外，“龙虾”的出现也导致类智能体场景异军突起，豆包大模型2.0调用量激增，智能体场景Token调用量和工具调用轮次成正比，几十上百轮的工具调用消耗至少几十万Token。

豆包手机和龙虾均基于Harness理念和框架

贝壳财经记者注意到，本次大会中，OpenClaw开源项目创始人Peter Steinberger（彼得·斯坦伯格）也以视频方式出现在了会场，其宣布与火山引擎共建的ClawHub中国镜像站正式启动运营。

谭待对贝壳财经记者表示，字节版龙虾ArkClaw发展过程中，核心关键是模型、安全和skills（技能），与其他产品的区别也围绕这三个维度。

“模型层面，我们的豆包系列模型，不管是多模态的Seedance 、Seedream，语音模型，还是豆包2.0、编程模型，都非常有竞争力，这也是ArkClaw能做好的重要原因，没有优质的自研模型，龙虾产品的上限就会被固定，我们对ArkClaw的信心，很大一部分来自对豆包大模型的信心，事实也证明了这一点。”谭待说。

“安全层面，我们对安全的重视程度是极高的，大概率在安全上的表现也更好，未来会有更多公司重视安全问题。skill层面，首先要坚持开放，因为大家使用OpenClaw，核心看重的是其全球开放的生态，这也是我们搭建ClawHub中国镜像站的原因，而非做私有的生态。”谭待告诉贝壳财经记者。

在他看来，龙虾考验的是整合能力，“比如我们的多模态创作能力很强，把这类skill放到ArkClaw中，其相关能力自然会更优，我们和编程领域的TRAE等生态伙伴打通，也是这个逻辑。所以技能层面，一是坚持开放，二是整合自身已有的能力和资源。不用太担心竞争问题，目前中国龙虾类产品的用户量大概只有百万量级，而中国的工作人员数量庞大，若人人手里有一两只龙虾，市场潜力非常大，行业更应该关注如何做好产品，为客户创造价值，只要大家都朝着这个方向努力，市场的蛋糕会足够大。”

贝壳财经记者注意到，有声音称“龙虾”和去年年底广受关注的豆包手机有“异曲同工”之处，一个是通过智能体操作PC端电脑，一个则是操作手机。对此，谭待对记者表示，如果说二者背后都是基于Agent with Harness（智能体驾驭）的理念和框架，那确实有相似性，但类似的产品有很多，如Cloud code、coworker，“这种技术理念上的相似，恰恰预示着Agent技术进入了新的成熟阶段，模型技术从最基础的预训练、后训练，到思考推理，最后到环境记忆等相关技术，都在不断发展。”

新京报贝壳财经首席记者 罗亦丹

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