中泰证券 科技分论坛 中泰证券高端闭门交流会

00:00:02 新进场的投资者麻烦尽快入座，我们的那个下午的论坛即将开始哈。 00:00:12 哎。嗯，好，大家下午好啊，我们今天下午科技分论坛啊正式开始啊，我是中泰证券的传媒互联网行业首席分析师康雅文啊，非常欢迎大家来到我们今天下午的这个科技分论坛啊。因为其实从啊复盘去看的话，应该从22年23年开始，就是AI的整体的大的行业呃叙事是缓缓拉拉开的那今年呢，我们也看到AI整体的产业链上，从硬件啊到后续我们啊期待看到更多的这个应用软件层的一些爆发。都会带来呃相应的一些投资机会。所以我们今天下午的这个分论坛内容也非常丰富啊，从啊模型测啊我们邀请到了火山引擎的妙老师跟大家去分享。 00:01:11 模型和各个行业之间的商业化落地的一些机会啊，然后然后再到后续的AI硬件端的多行业的专家去跟大家带来啊，非常深度的一些分享啊。那接下来我们先进入第一部分啊，就是有请啊，火山引擎的缪老师来跟大家去做一个呃，致富百业大模型商业化新机遇的一个分享啊。缪老师呢现任是火山引擎通用通用行业解决方案高级总监啊，长身投长，长期投身于云计算大模型智能体工具技术和啊，产品各行业推广应用啊等等这个维度。那接下来我们有请廖老师嗯。 00:02:10 呃，非常荣幸今天呃，刚才康老师有介绍，今天非常荣幸能够受邀来给大家分享呃大模型的新的一些机会。呃，我是来自火山引擎的妙宇，然后我今天呢，主要的分享的主题是如何的，从各行各业去来看待今天大模型的技术进展，以及说大模型在未来一些新的场景可以解锁的一些机会。那还有一部分的话呢，希望能够跟呃各位分享的是一些我们看到的在未来整个市场上，呃更加具备潜力的一些机会啊。 00:02:37 呃简单说一下这个火山引擎，我们是整个豆包的商业化的啊，包括整个字节跳动的云计算 服务，都是在火山引擎去来进行商业化的输出。所以目前的话呢，我们在技术那技术部分主要是从云和AI两个部分。 00:02:51 去对外进行进行整个能力的呃to b的一些商业化。呃大家所熟悉的呃手机里面的APP p包括我们to b的一些业务里面，目前大部分都是通过火山引擎的我们国内的团队，当然也有一部分是我们在海外的一些这样一些资源，来去提供一些中企出海的一些支持。 00:03:06 呃，那整个的模型的产业快速地进入到一些数字的部分，在我们刚刚过去的，呃我们火山引擎的春季的2026的fos大会上公布的一个新的数字啊。对外的商业化这块，我们看得到，呃可公开的数字是大概每天我们在180万亿的token的调用量，这个数字的话呢，其实它的绝对值的是大是小，这个可能也会根据各个各种各样的一些呃统计规则，包括说统计口径啊会有一些这样一些差异。但是大家其实更关注的是变化，呃比如说跟2526年的4月份，我们上一次发布是在一百一百一百六十万亿啊，140万亿，然后再上一次的话是在去年的12月份，大概是在63万亿啊。 00:03:45 第一个其实可以给大家分享的看到的事情，以及说我们的一些观点是在于说模型的增速是非常的快的。如果说过去的话，我们还是在这每天啊每个企业还是按照每个多少亿token来去看的话，到了今天我们基本上都要去来计算token消耗的成本是多少，所以在过去的两个月左右时间内的话呢，只要是用户测的企业他都会非常的care token的成本，为什么呢？因为他要通过token的成本的消耗去来计算企业的ROI是多少，那其实这个东西呢，越算它的价值其实反而会越显著啊，因为显著的我们会发现token在模型能力增强、模型解锁的场景变多的条件下，它的业务价值会更来越来越大啊。 00:04:23 过去我们更多的可能在于说它的一些娱乐场景，到了今天的话，我们会发现它会跟我们每个人的兴趣爱好之外呢，跟他的工作会有更多的一些直接的一些关联性。 00:04:34 那第二个的话呢，我觉得从右侧的一个数字，这个大家在机场广告能看得到最新的应该是在火山引擎的大模型，应该在49.5左右。 00:04:43 我经常会拿这个举来举例子，呃，180万亿token，我们按照一个字符啊，一个token大概1.8到两个汉字来算，那大概是在乘以2啊，大概是在360万亿的这个我们的一个用量。那我们再按照50%左右的啊波动的一个市占率来去算的话，每天在国内的公有云模型的调用市场，大概是在呃300呃360万亿token左右考虑输入输出啊。再考虑一个字符的一个token两个字符来去计算的话，可能大概也就是说三四百万亿token这么样一个用量， 00:05:15 在座的每一个人，我相信咱们一定是AI的这个呃叫做说可以被AI统计为统计为AI用户的，呃这样一些用户数量。那在国内的话呢，其实保守来看这个数字可能在3~4亿，那稍微去来呃乐观来看的话可能在5~6亿，那我们以中间值，我们以4亿人。来计算的话，360万亿的token÷4亿人，大概每个人每天是90万token左右啊。90万token的这个消耗量其实还是非常可观的啊。按照目前的主流的一些模型旗舰的模型来算的话，其实这个值还是非常的夸张的。但其实显而易见的并不是每个人每天真的直接去来使用了这么多token。 00:05:52 所以现在来说的话呢，我们看到的机会更多的在于说它解锁了很多企业级的场景，但它同时呢也带动了很多用户级的这样的一些机会的一些发现，包括它价值的一些这种认知。所以接下来这个速度的话，我们认为尽管有了中间的我们看得到这些龙虾也好，Hermes也也罢，还有现在最近我们的这些AI Coding,那其实它未来的增速还依然会很大，因为我们这里面只讲了在中国市场上的这个公有云的MAS服务啊。所以这个想象力的话，大家可以结合自己的。 00:06:21 呃，每个人咱们所处的，不管是研究的还是说我们做这个企业的用户的视角来看，这个机会还是非常大的。那其实我个人的话呢，在每天的一个用量啊，粗略评估一下，因为我是不做coding的，所以我在我个人的每天的一个用量使用条件下的话，大概会在几百万的 token这样一个规模，所以这个的话呢，应该跟在座的各位可能会有比较多的相似之处。 00:06:43 呃然后用量这一块的话呢，基本上现在呃每个月吧都肯定是一个两位数的一个一个月增长啊，平均的一个复合增长的一个一个状态。 00:06:52 那今天的话呢，其实主要的一个分享的重点的话，我放到了呃模型的一些进展。模型的一些进展的话，大家其实在日常的呃以火山为例吧，在大模型这个场景，大家大家更多了解的是豆包APP这样的一些C端的应用。但其实更多的机会是在于说这个应用背后呢，它是有很多的模型来去支撑的啊，应用可能我们只是以一些呃智能体的方式去来做服务，让我们去来感受到它的一些价值。 00:07:18 那今天呢，我们其实看到大模型啊，大在哪儿，大在大在训练模型的用的数据集的规模大，大在我们用到的这个参数。体量比较大，大在这个我们训练模型所用到的算力资源以及推理资源用的比较大，所以大会体现在几个方面。但即使到了今天的话，大模型依然会从不同的模态、不同的场景、不同的尺寸、不同的用途、不同的使用方式来去看得到它的实际的一种各行各业，包括各种场景的一些价值。那我今天呢，大家能看得到在屏幕上我放了一些最新以豆包为例的一些旗舰模型，那在通用模型上的话，我们是升级到了到了豆包的C的2.12.1的Pro。 00:07:57 呃，在这个视频生成的话呢，我们在在上个月啊是刚刚发布即将发布的就是我们的cdance的2.5啊。然后在这两周的话，我们也把我们的图像的创作模型或者我们叫做图像的编辑模型，我们的seedream的5.0Pro也做了对外的发布。 00:08:13 那除此以外的话呢，今天我还会跟大家分享一些其他我们看得到，但是可能用的时候呢没有特别在意的一些模型，它在企业级，在我们整个市场上有哪一些新的机会和哪哪些新的一些玩法。那其实我们看得到， 00:08:27 其实这些模型呢，现在未在未来的话，它的迭代速度会越来越快啊。是我们现在能对外今 天分享的可能有几款模型，但是我们想到行业内还有各种各样的一些玩家啊，各种各样的一些国内外的一些企业，那每家企业未来会解锁更多的模型。那一家公司有这么多模型，我们再乘以一个啊两位数个位数两位数这样一些公司，所以模型的迭代未来肯定是会以啊，很频繁的一个一个一个一个这样的一个频率来去更新。 00:08:55 那我今天分享的话呢，我会以这四个模型吧，一个是通用模型，一个是视频生成模型，一个是图像创作模型，还有一个中间我放的豆包的音频生成的1.0的模型，我们的seed c的audio。 00:09:06 首先第一个的话呢，应该是各行各业啊，跟我们在座的每一位呃每一位这个各行各业的一些呃同事啊，包括一些老师，我们其实很关注的一个点就是大语言模型，我们通常说的large language model,呃，它的通用能力这个毫无疑问呢。从GPT出来的第一天开始，我们就是看到了通用模型大语言模型的价值啊，因为它可以跟人去来进行各种各样的一些交流互动啊，在问答上啊，先让我们觉得了经验。 00:09:31 那到了今天的话，大家应该最近这周末也玩得比较多，我们可以去来自由地去来跟一些模型做对话，它可以像真人一样啊去来跟你对话，甚至会甚至会PUA你啊，所以各种各样的一些场景下的模型能力是有非常大的进展。那毫无疑问，第1点来说的话呢，大语言模型的价值我们能看得到，它是最贴近每个人，呃，各行各业的这样的一些能力。 00:09:55 那其实到了今天我们看大语言模型的能力其实会分为三个维度来看，这个其实第一个就是我们的coding啊写代码，这个我就不多赘述了啊，后面我给大家说一些它的一些解锁的场景。第二块的话呢就是大模型最普世的场景，就是如何的去来通过工程化通过工作流的方式去来驱动一些Agent的工作，因为到了今天呢，大家所有人用AI都是用AI去来买价值，不是用AI去来去来做这个做这个呃脸面上的事，它一定是来买价值啊。所以Agent呢是价值体现的最好的一种表达形式啊，最通用。 00:10:27 第三个的话呢，其实大语言模型能力之一的话呢，我们e c的2.1包括豆包的2.0的话，我 们是增加了VLM的能力，那这个VLM VLM的能力是一直以来我们从1.51.6开始的话，就坚持呢就来把三个模型呃三个核心能力放到一起。所以大家今天看到的大语言模型最最重要的我觉得就是三个方向，Coding agent以及我们看到的VLM的能力如何的去来理解万事万物。那到了今天的话呢，我们在一些公开评测集上，这个大家看到的数字比较多讲。简而言之的话，就是它的进化能力在coding能力上，在这个Agent的能力上，包括在VLM的能力上是非常的能够去来看得到它的明显的进步。 00:11:03 第二块的话呢，大家在过去的4个月左右时间当中，也非常明确的应该能够感受到它的这个可用之处啊啊，我们通过codex啊，通过这个其他的一些方式可以用到各种各样的一些好的模型。那我们在seed2.1上的话，2.1的Pro上同样呢也在这些能力上有明确的进展。 00:11:20 第三块在VLM这块的话呢，其实大家可能用的地方用的场景的话呢并不是那么的直接，但是我后边会详细给大家介绍，它其实解锁了更多的多模态的数据感知，能够让我们看得到，世界上还是有更多的数据是值得我们去来挖掘它的价值的。所以3块的话呢，在整个的进展评分上，目前我们都是有呃非常大的一些一些这样的一些能力的进展。 00:11:44 那其实在这两天里，大家能看得到的一个一个这个重要的数字的话，就是SIC它整个在。 00:11:50 它的AR里面我们现在已经达到了这个数百亿美金那么一个规模，所以在这个场景下的话，大语言模型依然是我们会呃坚定发力，而且把2.1以及后续的模型能够持续带来它的一些深入深入使用的，啊这样的一些重要的一些方向。 00:12:04 那在整个的Agent的能力上的话呢，目前我们能看得到的是在一些创作设计上，在一些这个3D模型，包括说在一些仿真设计上，那么它跟它跟A