Recientemente se celebró en Beijing la Conferencia de Tecnología de IA de Verano de 2026. La conferencia se centró en el lanzamiento de una serie de logros técnicos importantes, como la nueva generación de modelos grandes y los modelos de video de la serie Seedance, reveló los datos operativos centrales del negocio de modelos grandes y demostró las prácticas de implementación de IA de clientes de referencia en múltiples industrias.
Desde los indicadores técnicos básicos que se ubican entre los mejores del mundo hasta la escala de implementación industrial que logra un salto de orden de magnitud, la industria de la IA de China está avanzando en ambas direcciones de avances tecnológicos e implementación de escenarios, acelerando la transformación de la inteligencia artificial de la verificación técnica a la aplicación a gran escala a nivel de producción.
Las capacidades de los modelos grandes han experimentado cambios cualitativos y los indicadores básicos se han clasificado entre los primeros del mundo
El Beanbao Big Model 2.1 recientemente lanzado se centra en los tres escenarios principales a nivel de producción de codificación, inteligencia y comprensión visual para completar una actualización integral y romper oficialmente el «punto de cambio cualitativo a nivel de producción». En varias evaluaciones autorizadas internacionales, el modelo ha demostrado una solidez técnica de primera clase: en términos de codificación y capacidades de agente, la puntuación de Terminal Bench 2.1 está cerca del nivel de los mejores modelos del mundo, la evaluación SciCode obtuvo 59,8 puntos, superando a muchos modelos líderes internacionales, y la evaluación NL2Repo-Bench lideró los productos internacionales similares con 47,0 puntos, ubicándose entre los primeros escalones del mundo en su conjunto.
Si bien mantiene su vanguardia en capacidades de comprensión multimodal, este modelo grande también ha logrado una reducción significativa en los costos de uso: la versión profesional tiene una reducción de costos de casi el 80 % en comparación con los mejores productos similares del mundo, y la versión liviana cuesta solo la mitad del precio de la versión profesional. La mejora de las capacidades técnicas y la optimización de costos han abierto obstáculos clave para la popularización y aplicación a gran escala de modelos grandes en diversas industrias.
Esto significa que los grandes modelos nacionales han entrado oficialmente en la etapa de aplicación a nivel de producción y sus capacidades no se reflejan en los efectos de demostración, pero realmente pueden respaldar los procesos comerciales centrales: en un escenario real de un cliente en la industria de semiconductores, el modelo pasó por 18 horas de iteración para completar 1300 líneas de código RTL que se pueden poner directamente en línea;
Dentro de las empresas de tecnología, la codificación de IA se ha implementado a gran escala a nivel de sistema y se ha convertido en un vínculo central en el proceso de I+D.
En el campo multimodal, el modelo de vídeo Seedance también ha completado un salto en capacidades a nivel de producción. Seedance 2.0 ha logrado capacidades nativas de generación 4K y admite salida directa nativa 4K de 10 bits de alta profundidad. El responsable relevante reveló un dato icónico: antes del lanzamiento de Seedance 2.0, el número de llamadas a la herramienta de generación de vídeo los fines de semana era mucho mayor que los días laborables. Es esencialmente una herramienta con atributos de entretenimiento UGC.
Después del lanzamiento de Seedance 2.0, la carga y el uso entre semana superaron a los de los fines de semana, lo que confirma que ha entrado en la escena de la producción de oficina y ha completado la transición de los atributos de productividad.
En la actualidad, Seedance 2.0 se ha implementado a gran escala en los campos de la creación de cine y televisión, publicidad, marketing de comercio electrónico, etc.
El cine, la televisión y los dramas cortos son solo uno de los escenarios de aplicación de la tecnología de generación de video y no serán el escenario central a largo plazo. En la actualidad, ha surgido una gran cantidad de prácticas de implementación en la fabricación, el comercio minorista, la educación, la conducción autónoma, la inteligencia incorporada y otros campos: las empresas manufactureras lo utilizan para generar descripciones de productos en varios idiomas y videos de capacitación posventa;
las empresas de conducción autónoma lo utilizan para sintetizar datos sobre condiciones meteorológicas extremas y de las condiciones de las carreteras para optimizar la solidez de los algoritmos; Las empresas de inteligencia incorporada lo utilizan para sintetizar datos de entrenamiento para romper el cuello de botella de la recopilación de datos reales.
La generación de vídeo es una vía técnica eficaz para construir modelos mundiales. Basándose en una poderosa base de modelos grandes, Seedance penetrará en escenarios industriales más centrales en el futuro. Se informa que el nuevo Seedance 2.5 se lanzará oficialmente a principios de julio y logrará avances líderes a nivel mundial en tres dimensiones: tiempo de generación, entrada de múltiples materiales y capacidades de edición.
La penetración industrial se está acelerando y la implementación de valor cubre diversas vías
La tecnología ha cruzado el punto de cambio cualitativo y ha promovido directamente la aceleración a gran escala de la implementación industrial.
Los datos revelados en la conferencia mostraron que el promedio diario de llamadas de tokens del modelo Doubao superó los 180 billones, un aumento de más de 10 veces en el último año; en el mercado MaaS de nube pública, su participación simbólica alcanzó el 49,5%; el número de miembros del «Trillion Tokens Club» que aplica profundamente modelos grandes ha superado los 200, lo que refleja que las aplicaciones de IA a nivel empresarial están pasando de la exploración piloto a una nueva etapa de aplicación de producción en profundidad.
En la actualidad, se ha verificado que la IA crea valor cuantificado en múltiples industrias: la codificación es el primer campo en verificar el valor a nivel mundial, y el efecto de mejora de la eficiencia de la I+D ha sido ampliamente reconocido; Los escenarios horizontales, como la base de conocimientos, las preguntas y respuestas sobre conocimientos y el análisis de datos, también han logrado retornos de valor cuantificables en una gran cantidad de empresas.
En el campo vertical, muchas empresas automotrices líderes a nivel mundial en la industria automotriz optimizan la experiencia de la cabina del automóvil a través de modelos a gran escala para mejorar la satisfacción del usuario; empresas líderes en finanzas, educación, hogares inteligentes y otros campos han logrado una implementación madura; En la industria minorista, algunos clientes utilizan herramientas de inteligencia artificial para optimizar las operaciones de las tiendas y los conocimientos de los consumidores, y la eficiencia de las operaciones de una sola tienda se ha mejorado significativamente.
Para promover la integración profunda de la IA en los procesos de producción empresarial, las partes relevantes han creado un sistema de productos y servicios que cubre todos los niveles y han establecido una matriz de productos multiagente desde código alto hasta código cero: los desarrolladores profesionales pueden utilizar herramientas de desarrollo profesionales, los desarrolladores internos de la empresa pueden crear inteligencia empresarial a través de plataformas exclusivas, el personal empresarial puede utilizar herramientas de código bajo para crear aplicaciones y los puestos funcionales pueden utilizar bancos de trabajo listos para usar para cubrir las necesidades de mejora de la eficiencia en diferentes niveles.
En respuesta al problema de adaptación organizacional en la implementación empresarial, también se ha establecido un equipo de soluciones industriales para cocrear en profundidad con clientes de referencia y aprovechar el valor de los escenarios industriales. Al mismo tiempo, lanzó capacidades de gestión digital de empleados y estableció un mecanismo de evaluación, monitoreo y desempeño para agentes inteligentes para ayudar a las empresas a adaptarse a la lógica de gestión organizacional de la era de la IA.
En términos de mercados extranjeros, se han implementado puntos de acceso MaaS en el sur de Asia, el sudeste asiático, Medio Oriente, Europa y otros lugares para respaldar el acceso global de los clientes.
El responsable correspondiente reveló que Seedance representa actualmente casi la mitad de sus llamadas al extranjero. Muchos de los principales grupos de marketing y empresas multinacionales del mundo se han convertido en clientes. Las capacidades del modelo y la rentabilidad son las consideraciones centrales para la selección de clientes extranjeros.
Construir una base sólida a largo plazo y anclar la dirección de desarrollo de la IA industrial
Detrás de la implementación a gran escala se encuentra el doble soporte de las capacidades técnicas subyacentes y los sistemas de cumplimiento.
A nivel de potencia informática, continuamos promoviendo la autoinvestigación y la optimización de la infraestructura subyacente. Las DPU, los conmutadores de red y otras tecnologías de desarrollo propio se han iterado durante muchos años, mejorando la eficiencia informática general mediante la descarga de carga.
En respuesta a los requisitos de potencia informática de los diferentes modelos, las plataformas relevantes han completado una optimización de ingeniería en profundidad: el modelo de video adopta una arquitectura híbrida basada en Difusión, que tiene requisitos más bajos para un gran ancho de banda y puede adaptarse eficientemente a múltiples tipos de chips informáticos.
No existe ningún conflicto de recursos informáticos con los modelos de codificación y agentes. Al mismo tiempo, la plataforma ha completado la adaptación de múltiples tipos de potencia informática nacional y puede movilizar completamente diversos recursos de potencia informática para respaldar la implementación empresarial.
La seguridad y el cumplimiento son los requisitos previos fundamentales para la comercialización. Cuanto más fuerte es la capacidad, mayor es la responsabilidad.
La construcción de un sistema de seguridad es la base para la comercialización del modelo. Se informa que Seedance 2.0 tardó varios meses desde la finalización de la investigación y el desarrollo hasta la apertura oficial de la API.
El trabajo principal es mejorar la estrategia de seguridad y el sistema de protección de derechos de autor de propiedad intelectual, incluidas restricciones de uso facial, identificación de contenido de derechos de autor, construcción de mecanismos de autorización, etc.
La plataforma empresarial de propiedad intelectual (versión preliminar) lanzada en esta conferencia utiliza un mecanismo benigno de autorización formal, contratos electrónicos y participación en las ganancias para abrir el vínculo de cooperación entre las partes de propiedad intelectual y los usuarios, permitiendo que la creación comercial siga las reglas.
Un mecanismo completo de seguridad y protección de derechos de autor no es sólo responsabilidad de la industria, sino que también construye una base de confianza, lo que a su vez ampliará la imaginación de las aplicaciones comerciales.
En lo que respecta al desarrollo de la industria, la persona a cargo correspondiente consideró que el mercado de modelos grandes de China aún se encuentra en sus primeras etapas, pero ha superado el punto de cambio cualitativo del nivel de producción, que es un hito crucial. Puede haber espacio para un crecimiento de decenas o incluso cientos de veces en el futuro.
Frente a la competencia de la industria, las barreras principales provienen de dos aspectos: uno es la capacidad de iterar modelos continuamente y el otro es la capacidad de implementar servicios industriales en profundidad. La previsión de futuro y la seguridad estratégica de fijar de antemano la dirección de MaaS también sientan las bases de la posición actual en el mercado.
Actualmente, la industria de la inteligencia artificial está pasando de la competencia tecnológica a un ciclo crítico de realización de valor.
La serie de resultados publicados esta vez no solo demuestra la competitividad global de la tecnología modelo a gran escala de mi país en indicadores básicos, sino que también confirma el amplio espacio para la integración de la tecnología de IA y la economía real.
La persona a cargo relevante dijo: «Todo el mercado está todavía en sus primeras etapas. Las ganancias y pérdidas a corto plazo no son particularmente importantes. Lo que es más importante es si podemos utilizar mejores capacidades de IA para servir a más empresas. Mientras esto se haga correctamente, podremos lograr buenos resultados».
