在人工智能（AI）领域，基础设施的革新正以惊人的速度演进。火山引擎，作为这场变革中的先锋，正以“AI原生”的姿态，不断强化其基础设施能力，为AI的广泛应用奠定坚实基础。
AI基础设施的快速进化
火山引擎的AI基础设施，正如文章开头所说，正以月为单位进行快速迭代和进化。这种进化不仅仅是技术上的提升，更是对AI应用落地痛点的深刻理解和精准解决。
过去，AI在对话框中展现出惊人的能力，但在现实世界中的应用却常常受限。这其中的关键在于，AI的“大脑”需要一套完善的“感知器官”和“神经系统”来支撑其在复杂环境中的运作。火山引擎正是着力于构建这样一套系统，它不仅关注麦克风、摄像头等传感器的可靠性，更重视数据传输、多模态模型的识别与生成、跨模态的理解与联动，以及整个端到端系统的稳定性和效率。
换句话说，现实世界的AI应用并非仅仅依赖于一个“聪明的大脑”，更需要一个强大的系统来承载和支持它。这标志着我们正在迈入一个与传统云计算时代截然不同的基础设施时代。在这个时代，AI基础设施不再仅仅是提供存储、计算和API接口，而是要具备多模态感知、上下文理解、跨端部署等系统性能力。
火山引擎正是最早拥抱这一趋势的云厂商之一。在2025年度的AI创新巡展上，火山引擎展示了其在AI基础设施领域的最新进展，包括三款模型的更新和企业自有模型托管方案的发布，这些都标志着火山引擎正在加速构建AI时代的基础设施。
三款模型更新：强化AI的“神经系统”
此次火山引擎一共更新了三款模型，覆盖图像生成、同声传译和通用语言理解三大领域，分别是豆包·图像编辑模型3.0、豆包·同声传译模型2.0，以及全面升级的豆包大模型1.6系列。
豆包·图像编辑模型3.0
图像生成和编辑是目前应用最广泛的AI场景之一，在电商广告、内容创作等领域都有着广泛的应用。然而，这也是AI最容易“失灵”的环节之一。用户希望AI能够像设计师一样理解需求，但常常遇到AI听不懂、改不对的问题。
新版本的图像编辑模型3.0强化了指令遵循、图像保持和美感生成三方面的能力。它能够在保持原图人物结构的同时，精准完成光影、风格、材质等细节调整，已经能够支撑包括广告、电商、影像创作等专业P图场景。例如，当命令AI将照片里的场景换成冬天时，新模型能够更加符合现实的冬景，而不是简单地将整个照片覆盖上白雪。
准确率和美感的提高，不仅意味着在专业人士手中更加好用，也意味着AI修图可以解锁更多应用。例如，在当下很火的AI眼镜/AR眼镜领域，可以开发一个基于语音交互的AI修图工具，并在拍完后直接上传社交软件，直接在眼镜端侧完成从拍摄到修图、发布的闭环。这种应用场景的拓展，将极大地提升用户体验。
豆包·同声传译模型2.0
同声传译模型2.0则切中了多语言会议与跨境沟通的“延迟”与“音色错位”问题。传统AI同传依赖模块级联，往往延迟长达8-10秒，还用统一的机械女声输出，既慢也“出戏”。而新一代模型基于全双工实时语音框架，将延迟压缩至2-3秒，并实现“0样本声音复刻”，也就是说，AI在听你说话的同时就能抓住音色并生成同步译文，用“你的声音”说出外语。
不论是用于跨语言的直播、远程多人会议，还是在端侧的AI眼镜、AI耳机中实时同传，更新后的豆包同传2.0模型都有着更大的想象空间。甚至从长远来看，就像大模型出现后，跨语言“读写”的门槛几乎被抹平，一个能真正实现同传的模型，结合通话软件和智能耳机硬件，未来“听说”的门槛也将消失，这意味着外语学习的必要性可能都会逐渐消失。这无疑将极大地促进国际交流与合作。
豆包大模型1.6系列
如果说前两个模型更像是“感知系统的升级部件”，那第三款模型豆包1.6系列的极速版Seed-1.6-flash，就是一块能大规模部署的“神经中枢”。此前6月的Force大会上火山引擎发布了豆包1.6大模型，而此次发布的是兼顾低延迟、强通用能力和超低成本的flash版，特别适配对性能极致要求的场景，如智能巡检、手机助手、家用安防等。在智能监控企业萤石的落地案例中，引入该模型后，系统时延下降50%，成本下降92%。
此外，火山引擎还在会上发布了新一代的全模态向量模型Seed1.6-Embedding。新模型能把文本、图像、视频转化为统一的语义向量，实现模态间的“互相理解”。这意味着文本可以精确检索图像，视频可以被语义性地标注，图文信息能共同参与知识构建与推理。同时，新模型还支持混合模态检索，让企业可以构建真正统一的、多模态知识库，提升AI系统的内容理解深度和响应准确度。
总的来说，这三款模型的进步迭代，不仅仅是“点状功能升级”，更像是为AI基础设施装上了更灵敏、更协调的“神经系统”，从而让大模型不再只是一个“聪明大脑”，而是能真实理解用户意图、快速反应场景挑战、并以可部署的方式持续工作的一整套闭环系统。
重写AI基础设施的“付费逻辑”
如果说模型是大脑、感知模型是神经系统，那真正支撑这些“器官”长期稳定运行的，是一整套更底层、更工程化的基础设施。这正是火山引擎在此次活动上强调的另一条主线：不只是“让模型更强”，而是“让模型更可用”，真正成为企业构建AI应用的底座。
Agent开发平台
火山引擎开源了旗下的Agent开发平台扣子，涵盖扣子开发平台Coze Studio与全链路管理工具扣子罗盘Coze Loop，并采用Apache 2.0协议。这意味着开发者无需复杂配置即可快速搭建Agent，并完成从模型调用到逻辑编排、从部署上线再到后续监控运维。
同时，火山引擎的企业级Agent平台HiAgent也同步支持与扣子开源版对接，可调用扣子开源版提供的智能体搭建和运维能力，并通过共享Agent标准，支持扣子开源版智能体的纳管。
企业自有模型托管方案
在基础设施层面，过去AI部署一个最大的痛点是“算力贵且不灵活”。尤其是经过微调的企业自有专用模型，托管云计算平台时，大多数时候只能用以租用GPU的方式计费，相比按照Tokens计费的方式不够灵活，容易造成资源的浪费。
火山此次发布的企业自有模型托管方案，解决了这一难题：企业可将自训练模型托管至火山方舟，无需自己管理GPU调度等复杂操作，甚至能按需选择部署机型与推理性能指标，在业务低峰期自动释放资源、无需为闲置资源买单，实现更高的资源利用效率。
Responses API
升级后的Responses API也值得一提。它具备原生上下文管理能力，支持多轮对话的链式管理，可以无缝衔接文本、图像、混合模态数据。结合缓存能力后，能降大幅低延迟和成本，整体成本下降幅度可达80%。
这些进展背后折射出的，其实是一场“AI基础设施”的重构。过去十年，云计算的付费逻辑是“租用一台机器”，到了AI时代，逻辑正在变成“调用一次智能”。火山引擎正在将整个技术堆栈，从底层的训练推理框架，到上层的Agent开发接口，乃至交付环节的计费模式，全部重新适配AI原生的使用方式。
结论与展望
火山引擎正在通过不断的技术创新和模式创新，重塑AI基础设施的格局。它不仅关注模型的性能提升，更致力于构建一个完整的、可用的、高效的AI生态系统。随着AI技术的不断发展和应用场景的不断拓展，火山引擎有望在AI基础设施领域发挥更大的作用，为各行各业的智能化转型提供强有力的支持。
未来，我们可以期待火山引擎在AI基础设施领域带来更多的惊喜，推动AI技术的普及和应用，最终实现AI与人类的和谐共生。
