火山引擎如何凭借Tokens经济推动AI产业落地

12月18日，上海世博中心的火山引擎原动力大会现场，气氛热烈。火山引擎总裁谭待公布了一组关键数据：截至今年12月，豆包大模型的日均Tokens处理量已突破50万亿，这个数字不仅位居国内榜首，在全球也排到了第三位。更值得注意的是，平台上已有超过百家企业累计使用的Tokens量超过了万亿规模。

会上同步发布的豆包大模型1.8、视频生成模型Seedance 1.5 pro等一系列新品，再次印证了其技术迭代的节奏。作为云计算领域的后来者，火山引擎正凭借大模型的东风，迅速成长为市场中一股不可忽视的力量。那么，它的底气究竟从何而来？

AI云时代，Tokens 调用量正成为核心度量标准

大模型浪潮席卷两年，模型即服务（MaaS）已成为云厂商竞逐的新战场，堪称新一代基础设施。而衡量这场竞赛进展的关键标尺，正是Tokens的调用量。

谭待在大会上直言：“每次Force大会，我们都会公布豆包大模型的日均Tokens数据。原因很简单，模型的价值只有在被调用时才能体现，调用越频繁，往往意味着价值越高。”这句话点出了一个行业共识：在MaaS时代，Tokens的消耗量比传统指标更能真实反映一家云厂商的市场渗透率与产品落地深度。

回顾过去，云计算的话题总绕不开IaaS、PaaS、SaaS，创新多集中于成本优化与效率提升。然而，2023年以ChatGPT为代表的生成式AI革命，为云计算注入了全新的进化动力。训练和运行大模型催生了海量算力需求，这直接驱动了云基础设施的升级，其核心价值也从“提供计算资源”转向了“提供智能能力”。

AI不再仅仅是云上的一种服务，它正演变为云平台的“大脑”与“新操作系统”。MaaS的兴起，正是AI云时代最鲜明的标志。它意味着，企业和开发者无需承担从零训练模型的巨额成本，而是通过API、精调工具等即可调用成熟的模型能力。像火山引擎的火山方舟、阿里云的灵积、百度的文心千帆，都是这一模式的代表平台。

火山引擎对此布局甚早。2023年，其推出的火山方舟一站式大模型服务平台，已深入汽车、智能终端、金融等多个领域。特别是在汽车和智能终端行业，其客户覆盖率已超过九成。去年Force大会，火山引擎提出了“AI云原生”概念，与常见的“云原生+AI”不同，它更强调模型的主导地位，视模型为驱动智能体生产流程的核心。

到了2025年2月，这一思路被进一步明确为“以模型为中心”。而在本次大会上，谭待指出，行业需要一个全新的、面向智能体（Agent）设计的架构，这正是火山引擎倡导的AI云原生架构。在此架构中，模型是软件的核心，MaaS是使用模型的最佳方式，最终目标是将算力通过Tokens的形式转化为可交付的智能。

可以说，大模型将云计算从“生产力工具”的云，升级为了“创造力引擎”的云。竞争焦点也从过去的“资源战争”，演变为如今的“智能战争”。对开发者而言，他们不再直接操控底层设施，而是通过API调用模型能力。因此，Tokens的消耗量，成为了衡量云服务最终交付价值的直观指标。这好比工业时代用“千瓦时”度量电力，互联网时代用“GB”度量流量，AI时代，“Token”正成为度量模型工作与智能输出的关键单位。

火山引擎Tokens 流向全景： MaaS 的产业落地矩阵

若以Tokens调用量为尺，那么早早押注MaaS的火山引擎，无疑是当前的领跑者之一。

IDC《中国大模型公有云服务市场分析，2025H1》报告显示，2025年上半年，中国公有云上的大模型调用量达到536.7万亿Tokens，相比2024年全年总量增长了近400%。其中，火山引擎MaaS服务的调用Token量占据了整个市场的49.2%，份额较2024年还有所提升。需要指出的是，这些数据统计的均是云厂商对外部客户提供的服务，不包含其自有业务。

大规模调用的背后，是火山引擎通过豆包大模型和火山方舟平台，为用户提供了日益便捷的模型调用体验。Gartner®首次发布的2025年度全球《AI应用开发平台魔力象限》报告也印证了这一点，火山引擎凭借豆包大模型和火山方舟，在全球“挑战者”象限中处于领跑位置。报告指出，这类平台正让稍有计算机知识的企业开发者也能构建AI助手、智能体和多模态应用。

作为先行者，火山引擎在2024年5月就推出了低门槛的AI应用开发平台——扣子专业版。其个性化、实时性等优势，已帮助招商银&行搭建“掌上生活”客服机器人、海底捞构建顾客评价分析模型等多个案例落地。如今，随着应用向更自主的智能体演进，火山方舟平台也在持续提供从“有好模型”到“用好模型”的全套工具链。

今年以来，火山引擎多次升级其AI云原生套件，优化了从训练、推理到智能体开发的全链路。例如，品质生活购物社区得物就通过引入火山引擎的Data Agent，在财务管理的“智能看板”和“归因决策”场景实现了智能化升级，据其财务负责人介绍，相关基础工作效率提升了约60%，数据处理时间缩短了70%。

在本次大会上，火山引擎发布的HiAgent下一代企业AI员工协同入口——AgentSphere（Preview版），旨在打造统一的任务调度中心。它甚至支持纳管由Coze、Dify等第三方平台构建的智能体，方便企业员工一站式调用。据悉，同济大学通过HiAgent平台已服务超27000名师生，学生们创建了14000多个智能体。

从产业覆盖来看，火山引擎的MaaS合作已广泛渗透。金融领域，服务了八成头部券商和系统重要性银&行；教育领域，与超七成985高校达成合作；手机等智能终端领域，与全球Top 10手机厂商中的9家深度合作，覆盖设备超5亿台；汽车领域，合作覆盖超九成主流车企，包括奔驰、宝马、上汽、特斯拉、比亚迪等，场景贯穿云服务、智能座舱、出海等全流程。

一个典型案例是上汽荣威M7 DMH，该车型于今年9月上市，全球首发了搭载“豆包·深度思考模型”的AI智舱。据火山引擎内部人士透露，这个项目从启动到交付仅用了三个多月，而通常汽车这类复杂的To B项目交付周期至少需要六个月。进度的提速，得益于火山引擎此前在相关领域的深厚积累。

近期与特斯拉的合作也备受关注。在2025年8月发布的全新Model Y L上，豆包大模型与DeepSeek模型同时通过火山引擎API集成至车机系统。行业分析认为，特斯拉作为技术导向的公司，其选择标准直接而纯粹：卓越的体验与极致的响应。这既体现了火山引擎在C端和B端积累的综合口碑，也反映了特斯拉对其技术团队专业素质的认可。

AI 时代，火山引擎凭什么压中 MaaS 机遇

时间拉回到一年多前，火山引擎首次正式发布豆包大模型家族。当时其宣布的模型使用价格，低于市场同行95%以上，一举将大模型调用带入“厘时代”。外界曾猜测这是“以亏损换市场”。但谭待当时便澄清：“用亏损换收入不可持续，我们敢于定低价，源于对优化推理成本技术能力的信心。”在他看来，这既是字节技术能力可支撑的成本，也是推动应用普及、降低企业尝试门槛的必要之举。

此举客观上推动了行业的普惠化进程。越来越多的企业开始在生产中尝试AI，而火山引擎则成为了其中重要的服务提供者。截至2025年12月，豆包大模型日均处理50万亿Tokens的数据，便是市场选择的直接证明。本次大会，火山引擎进一步推出了业内首个“AI节省计划”，对按量后付的大模型产品提供阶梯折扣，最高可节省47%的使用成本，持续降低企业用AI的门槛。

2025年，AI智能体（Agent）概念爆发，但从演示走向大规模落地仍面临成本、技术等多重挑战。火山引擎试图通过打造一整套AI云原生“新底座”，来打破这些壁垒。值得一提的是，新开放的豆包助手API已登陆火山方舟，为企业提供了开箱即用的文本能力，未来还将陆续开放多模态理解、内容创作等更多功能，旨在进一步激发企业创新。

火山引擎能快速切入MaaS赛道并取得优势，其根基离不开字节跳动的整体生态。移动互联网时代，字节在C端产品上积累了深厚经验。大约五年前，公司决定自建包括云底层在内的基础设施，恰与随后爆发的生成式AI浪潮同频。

这种能力首先在内部得到验证。无论是豆包还是抖音的AI功能，背后都有火山引擎的技术支持。QuestMobile数据显示，三季度豆包月活环比增长22.2%至1.59亿，在通用AI助手赛道呈现“一超多强”格局。从C端产品打磨出的良好体验，自然能更好地复用到B端服务。

据火山引擎内部人士透露，其To B和To C业务底层使用的是同一套基础模型，即“基模共建”。这意味着，在C端经受海量用户验证的产品能力，B端客户可以直接受益。同时，火山方舟平台也保持了充分的开放性，支持客户调用包括DeepSeek在内的其他优秀大模型API，尊重企业的多样化选择。

当然，开放并不意味着自身模型竞争力不足。日均Tokens调用量的持续攀升，以及豆包大模型的快速迭代，都是其产品力的直接体现。只是在不同场景下，客户或有不同考量，提供选择本身就是一种服务策略。

大模型的迭代仍在高速进行，对于坚定走MaaS路线、并以Tokens为关键指标的火山引擎而言，最好的增长故事，或许才刚刚翻开篇章。