「Tokens 經濟」引領 AI 產業化落地，火山引擎憑什么后來居上

超過100家企業在火山引擎上累計Tokens使用量超過一萬億。

作者丨代聰飛

編輯丨林覺民

12月18日，上海世博中心，火山引擎原動力大會現場人山人海。

譚待表示，截至今年12月，豆包大模型日均Tokens使用量已突破50萬億，居中國第一、全球第三；超過100家企業在火山引擎上累計Tokens使用量超過一萬億。

大會發布的豆包大模型1.8、豆包視頻生成模型Seedance 1.5 pro等一系列模型，一如既往，不負眾多觀眾的期待。

作為云計算領域的后來者，火山引擎正乘著大模型，成為行業不可忽視的角色。在這背后，火山引擎都做對了什么？

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AI云時代，Tokens 調用量正成為核心度量標準

大模型浪潮來襲兩年，MaaS正成為云廠商爭奪的核心市場，是新的基礎設施。而Tokens，更是成為衡量大模型產業落地的關鍵標尺。

在Force原動力大會上，譚待坦言：“每一次Force大會，我們都會來公布豆包大模型日均tokens的數據。因為模型只有在被調用的時候才能發揮價值，越有價值的模型調用的次數也就越多。”

Tokens的消耗往往真實反映企業在產品落地過程中實際使用量。換言之，MaaS時代，Tokens的消耗更能反映一家云計算廠商在市場的占有率。

過去，人們提到云計算無外乎IaaS、PaaS、SaaS，創新幾乎停滯，基本沒有顛覆性升級，集中于優化成本，以更高效、更彈性、更經濟的方式通過互聯網交付。

2023年，以ChatGPT為代表的大語言模型帶來了生成式AI的革命，為云計算的升級帶來全新的驅動力。

訓練和運行大模型需要前所未有的海量算力，直接刺激了云基礎設施的升級需求，云的核心價值從“提供計算資源”轉變為 “提供智能能力” 。

AI不再只是云上的一種服務，而成為了云平臺的“大腦”和“新操作系統”，MaaS（模型即服務）的火熱成為AI云時代的標志特征。

所謂MaaS，是指云計算廠商將自己訓練好的、或從合作伙伴獲得的大模型，通過API、精調工具、部署平臺等形式，提供給企業和開發者直接調用。

在MaaS的服務下，用戶不再需要從零開始訓練模型的天價成本。換言之，用戶無需從零開始訓練天價成本的模型。

比如，火山引擎的火山方舟平臺、阿里云的靈積平臺、百度的文心千帆，都是MaaS平臺的代表。

作為火山引擎在AI時代的戰略布局，早在2023年，火山引擎就推出火山方舟一站式大模型服務平臺，服務涵蓋汽車、智能終端、金融等領域。尤其是，在汽車、智能終端等領域，火山方舟的客戶已經涵蓋90%以上的企業。

一年前的Force大會，火山引擎提出「AI 云原生」概念。與此前行業常說的「云原生+AI」不同，「AI 云原生」更加強調模型的主導性，將模型作為智能體生產流程的驅動力。

2025年2月，火山引擎進一步明確，AI云原生的核心是“以模型為中心”。12月18日的Force原動力大會上，譚待表示，我們需要一個全新的面向Agent來設計的新架構。這個技術架構就是火山引擎一直在提倡的AI云原生架構。在這個架構里，模型是軟件的核心，MaaS則是使用模型的最佳方式。通過模型和MaaS，火山引擎將算力以tokens的方式轉化為了智能。

大模型的出現，將云計算從 “生產力工具”的云，升級為 “創造力引擎”的云。云計算的競爭，從過去 “資源的戰爭” ，演變成為AI時代 “智能的戰爭”。

對開發者而言，他們不再直接操作底層設施，而是通過API調用強大的模型能力。也因此，企業與開發者在整個用云過程中消耗的Tokens數量，成為反映最終的服務交付量。換言之，在AI云原生的新形態時代，云計算最終是算力換智能的Tokens服務交付。

就像工業時代用“千瓦時”度量電力消耗，互聯網時代用“GB”度量數據流量一樣，AI時代，“Token”將成為度量模型工作量關鍵指標，成為主要的計費和資源度量單位，精確反映Agent和模型的使用成本，并向用戶輸送智能。一個行業的Tokens調用量越多，說明這個行業的AI落地進程越快。

2025年，AI Agent成為大眾詞匯，受到越來越多關注。

譚待表示，回顧歷史，我們現在正處在從PC、移動到AI這三個時代的變化之中。PC時代,技術主體是Web和網站；移動時代則是APP，AI的主體就是Agent。Agent能夠自主感知規劃和執行，完成復雜任務，軟件也在歷史上第一次從被動的工具變成主動的執行者。

不同于傳統云計算時代的IaaS、PaaS、SaaS這樣的分層規劃IT架構，在AI時代，這樣的體系不再完備，我們需要一個全新的面向Agent來設計的新架構。這就是火山引擎一直在提倡的AI云原生架構，在AI云原生架構中，模型是軟件的核心，MaaS則是使用模型的最佳方式。通過模型和MaaS我們將算力以tokens的方式轉化為了智能。同時圍繞Agent開發和Agent運營，云平臺和中間件進一步把Tokens組裝成Agents，并實現Agent和現有工作流、Agent和Agent之間的智能互通。

為此，火山引擎升級了AI云原生全棧服務：MaaS服務上，推出企業自有模型的推理代工服務、強化學習平臺；面向Agent開發，發布企業級AI Agent平臺AgentKit；面向Agent運營，發布HiAgent“1+N+X”智能體工作站，讓Agent實現大規模落地。

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火山引擎Tokens 流向全景：

MaaS 的產業落地矩陣

以Tokens調用量來看，最早押中MaaS的云廠商之一，火山引擎，是當下毫無疑問的Top級。

IDC《中國大模型公有云服務市場分析，2025H1》調研報告顯示，2025年上半年，中國公有云上大模型調用量達 536.7 萬億 Tokens， 較2024 年全年 114 萬億 Tokens 的總量規模增長近 400%。

數據顯示，2025年上半年，火山引擎MaaS調用Token量占整個中國公有云市場49.2%，與2024年的46.4%相比，火山引擎的市場份額還在繼續上升。

并且，以上數據的統計口徑不包括自有業務，而是以云廠商對外部客戶提供的服務的Token 量為準。

如此大規模的調用量背后，是火山引擎依托豆包大模型以及火山方舟，為用戶提供越來越便利的模型調用平臺。

Gartner?發布的2025年度全球《AI應用開發平臺魔力象限》（下稱報告）顯示，憑借豆包大模型和火山方舟大模型服務平臺 ，火山引擎領跑全球“挑戰者”象限。

這是 Gartner 首次評估全球 AI 應用開發平臺，標志著MaaS市場逐漸走向成熟。Gartner 指出，AI 應用開發平臺提供了必要的工具集，稍有計算機知識的企業開發者即可借助該平臺構建 AI 助手、Agent 和多模態應用。

作為AI云時代的尖兵，火山引擎早在2024年5月便推出AI應用開發平臺——扣子專業版，其低門檻、個性化、實時性、多模態等優勢，受到不少傳統企業的贊譽。

彼時，雷峰網在《》就曾寫道，招商銀行搭建“掌上生活”bot，海底撈搭建顧客評價分析模型等使用火山方舟扣子平臺的優秀案例。

隨著助手類應用、多模態應用逐漸邁向 Agentic AI，火山方舟作為 MaaS 平臺圍繞“有好模型”到“用好模型”，推出了一系列框架、工具、產品，支撐AI應用更易落地。

今年以來，火山引擎多次升級旗下 AI 云原生套件，優化了從訓練、推理到 Agent 開發的 AI 云原生基礎設施及解決方案全鏈路，幫助企業高效構建模型應用和 Agent。

品質生活購物社區平臺得物，通過與火山引擎合作，引入火山引擎 Data Agent，優先聚焦“智能看板”和“歸因決策”兩個場景，逐步實現財務管理場景的 Data Agent（數據智能體）智能升級。

基于雙方合作，得物的財務管理效率得到極大提升，特別是在智能看板搭建和歸因決策等方面。據得物財務相關負責人介紹，目前財務團隊的工作效率得到了大幅提升，財務人員手工處理基礎工作的耗時縮短了60%左右。此外，通過流程優化與工具升級，得物將數據等待與處理所需的時間縮短70%。

12月18日大會上，火山引擎HiAgent發布的下一代企業 AI 員工協同入口——AgentSphere（Preview版），為企業打造統一的AI任務調度入口。AgentSphere還支持納管各種三方Agent，企業通過Coze、Dify或者高代碼搭建的Agent都可以通過A2A協議接入，方便企業員工按需選用、高效辦公。

AI科技評論注意到，同濟大學通過火山引擎HiAgent平臺服務了27000多名在校師生，學生們已經創造了14000多個智能體。隨著HiAgent的升級，相信AgentSphere（Preview版）會受到越來越多用戶的歡迎。

在MaaS的產業化落地上，火山引擎的合作客戶已經涵蓋金融、教育、手機、汽車等常見行業。

金融方面，火山引擎已經服務中信證券、國泰海通、華泰證券等8成頭部券商，招商銀行、民生銀行等8成系統重要性銀行，提供營銷、投研、信貸等智能體建設方案。通過“技術支撐+場景共建”的模式，火山引擎為超過200家金融機構提供了技術支持與創新解決方案。

教育方面，火山引擎與北京大學、浙江大學、南開大學等超七成985高校達成合作，通過“模型+平臺+解決方案”的模式，為教育科研客戶提供全方位的支持。

手機等智能終端方面，火山引擎已與全球Top 10手機廠商中的9家建立了深度合作，成為OPPO、vivo、小米等一線手機廠商的首選AI合作伙伴，覆蓋超過5億臺終端設備。

在汽車領域，火山引擎的合作客戶更是覆蓋超九成主流車企，包括奔馳、寶馬、上汽、特斯拉、比亞迪等，覆蓋汽車云、智能座艙、企業應用、汽車出海、具身智能等全流程場景。

三個月前，上汽榮威M7 DMH于9月17日正式上市，全球首發搭載了“豆包·深度思考模型”，旨在打造一個真正“會深度思考的AI智艙”。

一位火山引擎人士告訴我們，上汽與豆包的這一項目，實際交付非?？?，僅三個多月的時間。據他介紹，一般而言，汽車項目作為To B領域的交付項目，審核比一些C端應用復雜的多，至少需要6個月以上的周期。

上汽與豆包深度思考模型的合作進展之所以能這么快，很大程度上也是基于火山引擎此前的深度積累。

近期，火山引擎與特斯拉的合作受到不少關注。在2025 年 8 月發布的全新 Model Y L（六座旗艦 SUV），豆包大模型與 DeepSeek 模型同時通過火山引擎 API 實現車機集成。

一位行業人士分析，作為一家非常技術流的公司，特斯拉的選擇或也更為簡單。無他，良好的體驗，極致的響應。

特斯拉所以選擇火山引擎，與火山的積累，以及在C端和B端兼具口碑都不無關系，這也體現出特斯拉對火山引擎交互團隊專業素質和產品理念的認可。

03
AI 時代，火山引擎憑什么壓中 MaaS 機遇

一年多以前，火山引擎首次正式對外發布豆包大模型家族。

彼時，我們在現場就見證了一場小小的「字節式」震撼。盡管此前不少圈內人已經聽聞字節的大模型或創新低價格，但當彼時火山引擎正式對外宣布價格時，還是令人大吃一驚。

就當時而言，豆包大模型使用價格低于同行95%以上，快速將模型Token使用價格帶入厘時代。很多人覺得，這是豆包大模型在“以虧損換市場”。

彼時，在會后的媒體采訪中，火山引擎總裁譚待表示：“用虧損換收入是不可持續的，我們從來不走這條路子。敢于定價這么低，是因為我們對優化推理成本的技術能力很有信心?！?/p>

在譚待看來，首先是，字節能做到這樣的價格成本；其次是，行業需要這么做，應用的普及需要低成本，只有這樣，更多企業才敢于嘗試加入大模型應用。

以此為始，各家公有云廠商都開始在比拼服務的同時，提供相對普惠的成本。越來越多的企業開始在生產制造場景中使用AI，大模型落地不再遙不可及，而火山引擎自然成為其中最大的「供應商」。截至2025年12月，豆包大模型日均處理50萬億 Tokens。

12月18日Force原動力大會上，火山引擎進一步創新模型定價模式，推出“AI節省計劃”，這是業內首個大模型節省計劃，覆蓋火山引擎上所有的按量后付大模型產品，包括豆包大模型家族、各類三方開源模型。AI科技評論獲悉，該計劃還設置了階梯式折扣，用量越多省得越多，最高可節省 47% 的使用成本。

2025年，AI Agent大面積爆發，但從Demo走向大規模落地，仍面臨成本、技術、落地等挑戰，火山引擎為用戶打造的一整套AI云原生“新底座”，打破智能體規?；涞氐谋趬?，讓Agent真正走入企業日常生產系統。

值得一提的是，火山引擎新帶來的豆包助手API已經登陸火山方舟，提供豆包App的日常溝通、深度溝通、聯網搜索、邊想邊搜等文本能力，未來還將陸續開放多模態理解、深入研究、內容創作、視頻通話等能力，通過API讓企業開箱即用?；鹕揭嫦Ｍㄟ^豆包助手API能夠進一步降低AI的創新門檻，能夠激發更多企業的創新性，為企業打造自己的專屬豆包。

移動互聯網時代，字節跳動的C端產品幾乎所向披靡。五年前，字節跳動決定自建基礎設施，其中最重要的云底層技術。

當時，與之伴隨的是，OpenAI在2020年前發布了 ChatGPT3 大語言模型，在AI行業內已經受到頗多關注。兩年多后，ChatGPT3.5發布，帶動了生成式AI的快速發展。

在公有云領域，MaaS成為未來不可或缺的主流。依托字節積累的技術，火山引擎成為這個時代的新秀。

這種能力，首先體現在字節內部產品上。就字節整個集團而言，火山引擎同時也是對內賦能的，包括豆包、抖音的AI功能等一系列產品交互背后，也有火山引擎的支持。從C端角度來看，字節的豆包已經取得不錯的口碑和用戶量，穩穩占據行業第一的位置。

QuestMobile數據顯示，三季度，通用AI助手賽道呈現出清晰的“一超多強”格局，其中豆包月活環比增長22.2%至1.59億。

從C端出發，火山引擎自然也能為B端用戶帶來相對更好的服務。

一位火山引擎人士透露，在火山引擎內部，To B和To C底層的基礎模型是一套，這在內部被稱為基模共建。也就是說，在C端體驗比較好的產品，B端用戶也能夠直接使用，這進一步提升了火山引擎B端用戶的體驗感。

同時，火山引擎的MaaS平臺火山方舟，充分尊重用戶需求，對DeepSeek等大模型產品也非常開放。相關的客戶也能夠通過火山方舟調用其他大模型的API接口。

當然，這絕非意味著，字節的豆包大模型不如其他競品。相反，不斷增多的日均tokens調用量，就是最好的例證。縱觀近兩年，豆包大模型的迭代升級有目共睹，C端用戶的使用數據則是更直接的反饋。只是，不同企業固然會有其自身的一些考量，火山也充分尊重用戶，提供不同的選擇。

大模型的迭代仍然處在快速升級中，對堅定MaaS路線，關注tokens指標的火山引擎而言，最好的增長機遇或許才剛剛開始。

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