4月2日，火山引擎在AI创新巡展·武汉站上宣布，Seedance 2.0 API 面向企业用户开放公测。同时，火山引擎对外宣布，截至今年3月，豆包大模型日均Token使用量已突破120万亿，在过去三个月内增长一倍，比2024年5月发布时增长1000倍。目前，在火山引擎上累计Token使用量超过一万亿的企业，已从去年底的100家增长到140家。

火山引擎总裁谭待指出，Token使用量是衡量AI发展速度的核心指标，近期豆包大模型使用量高速增长，核心驱动因素是AI视频创作的爆发与AI智能体的加速普及。

谭待进一步表示，企业用好龙虾的三个关键要素包括模型、安全与Skills。他还表示，企业 Agent 未来将沿双路径并行发展：一是敏态 Agent ，以ArkClaw等数字助理产品为代表，重在探索和提升个人生产力，是企业的创新试验场；二是稳态 Agent， 企业可实现AI最佳实践的流程化、规模化落地，重点解决组织生产力问题，火山引擎HiAgent为稳态Agent提供开发、运营、管理一站式服务；敏态Agent与稳态Agent，二者共生互补形成进化飞轮，助力企业完成价值闭环、实现 AI 转型升级。

在会后，谭待与多家媒体进行了沟通，他表示，两年前火山引擎提出了Tokens的相关概念，当时行业里还不太认可，觉得Tokens粘性差、毛利低，都是赔钱赚吆喝。当时火山已经把这件事想清楚了，并且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。关于所有厂商都进入MaaS领域，他认为这是件好事，竞争能促进行业发展，还能把市场规模做大，让更多企业享受AI技术的红利。

豆包大模型日均Token使用量已突破120万亿，在过去三个月内增长一倍，比2024年5月发布时增长1000倍。谭待解释，去年底豆包的日均Token消耗实际是63万亿左右，现在到了120万亿，涨幅确实很大。核心原因有两个，第一个是多模态创作的发展，Seedance 2、Seedream 5.0 lite等模型的推出，让视频创作相关的Token消耗大幅增长。第二个是龙虾及类龙虾产品的普及，让大家在个人生产力提升、复杂任务处理上的AI使用需求增加，Token消耗也随之增长。此外，春晚的赞助确实起到了很大的作用，帮助豆包和相关AI产品实现了更好的普及，让更多人了解和使用我们的产品。

今年龙虾热潮以来，火山引擎推出了龙虾类智能体服务ArkClaw，OpenClaw开源项目创始人Peter Steinberger与火山引擎共同宣布，双方共建的ClawHub中国镜像站正式启动运营，为中国开发者提供更友好的使用体验，繁荣全球龙虾生态。

谭待也复盘了龙虾产品，他表示，模型是核心，决定了智能体能力的上限和下限，豆包2.0针对Agent场景做了很多优化，还有持续的小更新，尤其是在VLM能力上，在视觉理解、计算机视觉、机器人视觉方面表现很好，很多任务都涉及这些视觉相关能力。安全同样也是重点，也是用户关注的核心，OpenClaw本身有一套安全机制且持续升级，但这些机制对普通用户来说难以理解，所以需要通过产品化的方式做好配置，还要和零信任等现有安全体系做好衔接，才能在工作和个人场景中落地。

此外，他还表示：”技能的开放很重要，之前很多中国开发者访问ClawHub延迟很高，所以我们和ClawHub官方合作，支持并赞助了其中国镜像的搭建，能解决开发者的实际困难。我们还会积极把自身和伙伴的技能贡献到社区。另外，我们在和很多企业客户交流时，他们会困惑龙虾推出后原有工作该如何开展，我们提出的敏态和稳态的思路，非常适合企业的整体框架设计，能助力智能体落地。”

近日，“Token（词元）经济”成为热点，OpenClaw的出现，也加速了Token的消耗。谭待认为，目前Token消耗涨势快，核心源于两个因素：第一个是视频创作，这是跨行业的应用，所有行业都有营销、传播的需求，而视频内容是最好的载体，所以视频创作的Token消耗增长显著。第二个是龙虾这类产品，很难将其归类到某个特定行业或场景，一年前大家还会按行业划分AI的应用，现在龙虾的普及，让每个员工都能使用，有人用它做招聘，有人用它做市场分析，有人用它处理周报，所以无法单一定义其应用场景。但这也印证了我们的逻辑，AI的发展既要自上而下，也要自下而上，自下而上就是让员工都能使用AI，ArkClaw这类产品就非常适合；自上而下则是像HiAgent这类产品，二者结合能让企业的AI创新和转型速度大幅提升。

关于火山引擎的Token价格策略，谭待表示，火山引擎每一代模型的定价都经过精心设计，定价后基本保持不变。新一代模型会分不同尺寸，比如Pro、Lite、Mini，能力会更强。豆包2.0出来后，2.0 lite比之前的1.8、1.6版本强非常多，甚至比1.8的Pro版本还强，但定价却比1.8 Pro更低。若结合模型的智力水平看，单Token的价格实际在下降，因为软硬件层面的优化一直在推进，而模型的智力上限却在持续提升。所以看Token价格，不能抛开模型能力，否则没有任何意义。