火山引擎總裁譚待近日就AI行業熱點問題發聲，透露字節跳動內部已大規模落地AI Coding生產流程，標誌著大模型在代碼生成領域正從技術驗證邁向真實工業應用。

譚待指出，AI Coding是大模型泛化能力的核心體現，也是支撐複雜Agent任務的關鍵能力。當前市場對具備代碼生產力的大模型給予高估值，背後存在堅實的產業邏輯支撐。這一判斷正值智譜港股股價走高、Anthropic頂尖模型在AI Coding上取得突破的行業背景下提出，反映出業界對代碼生成賽道的關注度持續升溫。

字節跳動新推出的豆包2.1Pro模型成為此次發聲的焦點。譚待稱，該模型已正式跨過生產級生產力質變點，在多項評測中穩定超越Anthropic旗下標杆模型，部分指標與海外高階版本持平。尤其值得關注的是，豆包2.1Pro已可落地芯片RTL開發等真實工業代碼迭代任務，這意味著AI Coding的應用邊界正從通用編程向高壁壘的硬件設計領域延伸。

從產業視角看，字節內部大規模部署AI Coding釋放出多重信號。一方面，大型科技公司正加速將AI能力內化為自身研發工具鏈的一環，這有望顯著縮短軟件與硬件開發週期，提升工程師效率。另一方面，豆包2.1Pro在芯片RTL開發上的落地能力，暗示AI模型正逐步滲透到半導體設計這一算力產業鏈上游環節，可能對芯片迭代速度產生深遠影響。

譚待的發言也間接回應了市場對AI模型商業價值的定價邏輯。當模型能力從對話、文生圖等消費場景，深入到直接產生工業生產力的代碼生成領域，其估值支撐便不再僅依賴用戶增長敘事，而是有了可量化的效率提升作為錨點。這與當前資本市場對AI應用層公司的重估趨勢相吻合。