論Token的爆發(fā)：火山引擎、蝦糧和一個(gè)新的計(jì)量單位

作者：高飛

大模型領(lǐng)域有兩個(gè)關(guān)于翻譯的段子。

一個(gè)是LLM。早期的模型經(jīng)常把它翻譯成"法學(xué)碩士"，所以AI博主們（比如我），經(jīng)常調(diào)侃自己自帶研究生學(xué)歷。另一個(gè)是Token，圍繞它的翻譯版本更多，"令牌""代幣""標(biāo)記"，搞區(qū)塊鏈的、做網(wǎng)絡(luò)安全的、寫(xiě)編譯器的各有各的叫法，而且聽(tīng)起來(lái)都很合理。

這兩個(gè)問(wèn)題現(xiàn)在都不存在了。把LLM叫法學(xué)碩士的模型越來(lái)越少了。Token也有了正式中文名：詞元。3月下旬，官方在中國(guó)發(fā)展高層論壇上給它蓋了章。

不過(guò)我猜大家還是會(huì)繼續(xù)叫Token。中文名本身不是重點(diǎn)，伴隨命名一起落地的那個(gè)定性才是：可計(jì)量、可定價(jià)、可交易。這是經(jīng)濟(jì)學(xué)語(yǔ)言。當(dāng)一個(gè)技術(shù)概念被官方賦予經(jīng)濟(jì)計(jì)量屬性，它的身份就變了。同期公布的數(shù)字：中國(guó)日均Token調(diào)用量突破140萬(wàn)億，兩年增長(zhǎng)超千倍。

說(shuō)到統(tǒng)計(jì)Token這件事，已經(jīng)有公司在追蹤這個(gè)數(shù)字的變化了，而且追蹤了兩年，它就是火山引擎。4月2日武漢巡展上，火山引擎公布了豆包大模型最新的日均Token調(diào)用量：超過(guò)120萬(wàn)億，三個(gè)月翻了一倍。兩年前這個(gè)數(shù)字是1200億，1000倍。

兩年一條曲線

1200億到120萬(wàn)億，這條曲線的起點(diǎn)是2024年5月?；鹕揭媸状螌?duì)外推出豆包大模型，同一時(shí)間做了一個(gè)決定：把MaaS，也就是按Token調(diào)用量計(jì)費(fèi)的模型服務(wù)，放到戰(zhàn)略最高優(yōu)先級(jí)，而且開(kāi)始持續(xù)、公開(kāi)地披露調(diào)用量數(shù)據(jù)。

當(dāng)時(shí)沒(méi)有第二家云廠商這么干。別的廠商還在講GPU算力規(guī)模和IaaS營(yíng)收，Token調(diào)用量這個(gè)指標(biāo)連被正經(jīng)看待的資格都沒(méi)拿到。2024年中國(guó)MaaS市場(chǎng)總規(guī)模7億出頭，整個(gè)公有云盤(pán)子3000億，MaaS連零頭都不算。

火山引擎總裁譚待的邏輯倒是簡(jiǎn)單：模型只有被調(diào)用才能發(fā)揮價(jià)值，Token調(diào)用量是AI時(shí)代的DAU，比GPU數(shù)量更能反映產(chǎn)業(yè)的真實(shí)溫度。

后來(lái)的事大家都看到了?；鹕匠掷m(xù)更新這條曲線：2024年5月日均1200億，2025年5月16.4萬(wàn)億，12月50萬(wàn)億，年底63萬(wàn)億，到今天120萬(wàn)億。創(chuàng)投圈專門(mén)跟蹤它，拿來(lái)當(dāng)尺子量中國(guó)AI應(yīng)用落地的進(jìn)度。

當(dāng)年只有火山一家在講Token調(diào)用量。今天呢？Kimi模型服務(wù)收入破億，智譜漲價(jià)83%，MiniMax模型服務(wù)營(yíng)收占比升到三分之一。阿里3月成立了Alibaba Token Hub事業(yè)群，集團(tuán)CEO直接帶隊(duì)。連官方也把Token計(jì)費(fèi)定調(diào)為"正在加速演進(jìn)的新型商業(yè)邏輯"了。圍繞Token，必然會(huì)出現(xiàn)一個(gè)更有看點(diǎn)的競(jìng)技場(chǎng)。

IDC數(shù)據(jù)顯示，2025年上半年火山引擎在中國(guó)大模型公有云服務(wù)市場(chǎng)的調(diào)用量份額達(dá)到49.2%，第一名。

Agent的"蝦糧"和人類的"注意力"

位置拿到了，但120萬(wàn)億日均Token到底怎么漲上來(lái)的？

我把Token的消耗按來(lái)源分成兩種形態(tài)：人類的注意力和Agent的蝦糧。人在用Token，Agent也在用Token。兩股力量幾乎同時(shí)起量，疊加出了這個(gè)數(shù)字。

人類消耗Token的驅(qū)動(dòng)力是什么？我的判斷是多模態(tài)，不是聊天框。聊天框當(dāng)然也在消耗Token，但真正把量級(jí)拉上來(lái)的，是語(yǔ)音和視頻對(duì)人類注意力的捕獲。

豆包是國(guó)內(nèi)較早支持自然語(yǔ)音交流的AI應(yīng)用。用戶跟它打交道的常見(jiàn)方式是說(shuō)話，不打字。看起來(lái)只是體驗(yàn)上的改善，但對(duì)Token消耗的影響是量級(jí)上的。語(yǔ)音交互要把每一秒的音頻切分成大量片段，音調(diào)、音量、音色分別向量化，再送進(jìn)模型。一句話用文字可能十幾個(gè)Token就夠了，換成語(yǔ)音，同樣的意思消耗翻幾十倍。

語(yǔ)音帶來(lái)的不只是Token消耗的變化，還有一個(gè)沒(méi)預(yù)料到的東西：情感連接。豆包是全球唯一一個(gè)用真人臉做產(chǎn)品logo的AI應(yīng)用，它的"小姐姐"形象和聲音已經(jīng)變成了一種文化現(xiàn)象。用戶給它"捏崽"、做"豆包吃播"和"豆包換裝"短片，甚至有人做出了"豆包痛包"。痛包是二次元粉絲給喜歡的角色做的徽章掛件包，通常只給動(dòng)漫角色和偶像做，給一個(gè)AI應(yīng)用做痛包，說(shuō)明它在用戶心里已經(jīng)不是工具，而是一個(gè)有人格感的IP。這些二創(chuàng)內(nèi)容本身又在消耗Token，AI的自我造血。

視頻更猛。這幾個(gè)月大家一定在短視頻平臺(tái)上刷到過(guò)"雪山救狐貍"的系列。俠客在雪山救了一只白狐，留下醬板鴨當(dāng)食物，觀眾以為接下來(lái)是狐貍報(bào)恩的老套路，結(jié)果網(wǎng)友用Seedance 2.0接力改編，劇情拐向了"醬板鴨的復(fù)仇"，文旅賬號(hào)、普法賬號(hào)紛紛入場(chǎng)，全網(wǎng)傳播量破50億。一個(gè)AI視頻生成模型催生了一場(chǎng)全民追更的武俠連續(xù)劇?；鹕揭娴腟eedance 2.0是目前視頻生成領(lǐng)域全球排名第一的模型，剛在武漢巡展上宣布面向企業(yè)公測(cè)。生成一段一分鐘720P的視頻，Token消耗百萬(wàn)以上。你跟AI打一句字才幾百Token，一分鐘視頻百萬(wàn)Token，差三個(gè)數(shù)量級(jí)。

視頻Token的需求有多真實(shí)？講一個(gè)行業(yè)里流傳的段子。做AI漫劇和AI短劇的團(tuán)隊(duì)，現(xiàn)在流行熬夜跑視頻。Seedance 2.0上線后，高峰時(shí)段排隊(duì)人數(shù)超過(guò)9萬(wàn)，有的團(tuán)隊(duì)把開(kāi)工時(shí)間調(diào)到凌晨3點(diǎn)避開(kāi)擁堵，個(gè)人創(chuàng)作者凌晨4點(diǎn)爬起來(lái)?yè)屗懔ΑＲ粋€(gè)視頻生成模型把創(chuàng)作者逼成了"賽博農(nóng)民"，按凌晨時(shí)段作息。Token的需求不是在PPT里畫(huà)出來(lái)的，是在產(chǎn)線上跑出來(lái)的。

這些消耗不是在燒錢(qián)玩。語(yǔ)音讓AI進(jìn)入了不會(huì)打字或者懶得打字的人群，視頻生成讓創(chuàng)作者幾句話就能讓畫(huà)面動(dòng)起來(lái)?；鹕皆谶@個(gè)方向上的優(yōu)勢(shì)清楚：豆包的語(yǔ)音交互、Seedream的圖像創(chuàng)作、Seedance的視頻生成，一條完整的多模態(tài)鏈，每一環(huán)都在拉Token的量。B端也一樣，企業(yè)客戶拿Seedream做營(yíng)銷(xiāo)圖，拿Seedance做短視頻，拿豆包的視覺(jué)理解做巡檢和質(zhì)檢。從火山官方披露的數(shù)據(jù)看，多模態(tài)已經(jīng)是Token消耗的主力。

人類的注意力撐起了Token消耗的一面，另一面是Agent的"蝦糧"。增量更大。

去年12月上海Force原動(dòng)力大會(huì)上，譚待講過(guò)一個(gè)判斷：Agent場(chǎng)景的Token調(diào)用必然是未來(lái)的趨勢(shì)。邏輯也簡(jiǎn)單，AI正在從"能回答"走向"能規(guī)劃、能調(diào)用、能執(zhí)行"，每一次工具調(diào)用、每一輪推理循環(huán)都在消耗Token。兩三輪簡(jiǎn)單調(diào)用幾千Token就夠了，但幾十上百輪的復(fù)雜任務(wù)，消耗到幾十萬(wàn)。

這個(gè)判斷很快就有了驗(yàn)證。龍蝦，也就是OpenClaw，春節(jié)前后在中國(guó)爆發(fā)。它引發(fā)的效應(yīng)跟去年DeepSeek對(duì)大模型的普及有幾分相似。在它出現(xiàn)之前，絕大多數(shù)中國(guó)用戶對(duì)Agent沒(méi)有概念。企業(yè)里說(shuō)"我們搞了Agent"，打開(kāi)一看就是一套提示詞。龍蝦讓所有人第一次直觀地看到Agent可以推理、循環(huán)、自主執(zhí)行任務(wù)。這不是Demo，是能裝在電腦上實(shí)際干活的東西。

龍蝦還帶來(lái)了一個(gè)附帶效果：大量個(gè)人用戶第一次體驗(yàn)了買(mǎi)模型API的過(guò)程。以前個(gè)人不會(huì)去買(mǎi)模型服務(wù)，現(xiàn)在各家Coding Plan都上了，199、499、1991，各種價(jià)位。Token第一次從開(kāi)發(fā)者的術(shù)語(yǔ)變成了普通人花錢(qián)時(shí)看到的東西。火山的數(shù)據(jù)顯示，春節(jié)后Coding Plan相關(guān)調(diào)用漲了15倍以上。

我把這種因龍蝦和各類Agent產(chǎn)生的Token消耗增量叫做"蝦糧生意"。在龍蝦之前這個(gè)生意不存在。龍蝦充當(dāng)了Token消費(fèi)的中間層：人給Agent下任務(wù)，Agent調(diào)模型消耗Token。Agent越能干，Token消耗越大。

武漢巡展上，火山引擎和OpenClaw創(chuàng)始人Peter Steinberger共同宣布ClawHub中國(guó)鏡像站正式運(yùn)營(yíng)。Peter還用火山的ArkClaw龍蝦給自己生成了一段視頻，最后對(duì)著鏡頭說(shuō)了句"請(qǐng)大家在武漢多吃龍蝦"。在中國(guó)，龍蝦和小龍蝦已經(jīng)是同義詞了。

龍蝦只是Agent浪潮的一個(gè)切面?；鹕酵瑫r(shí)在推企業(yè)級(jí)Agent落地：ArkClaw做敏態(tài)場(chǎng)景的個(gè)人生產(chǎn)力工具，HiAgent做穩(wěn)態(tài)場(chǎng)景的組織級(jí)Agent管理。譚待在武漢提了"養(yǎng)蝦三要素"：模型、Skill、安全?；鹕絼偼ㄟ^(guò)信通院Agent類產(chǎn)品的兩項(xiàng)權(quán)威安全認(rèn)證，國(guó)內(nèi)唯一同時(shí)拿到兩項(xiàng)的廠商。

人類的注意力加Agent的蝦糧，兩股力量在不同時(shí)間點(diǎn)先后引爆、最終匯流。120萬(wàn)億就是這么來(lái)的

比電復(fù)雜

Token有了中文名，官方給了它經(jīng)濟(jì)計(jì)量單位的定位。這讓我想到一段更老的歷史。

1888年，西屋電氣有個(gè)叫Shallenberger的工程師在擺弄一盞弧光燈，一根彈簧掉在燈內(nèi)擱板上。他注意到彈簧在轉(zhuǎn)。三周后，他根據(jù)旋轉(zhuǎn)磁場(chǎng)原理做出了第一個(gè)實(shí)用的交流電瓦時(shí)表。在那之前，愛(ài)迪生給客戶算電費(fèi)的方式是數(shù)燈頭，你家?guī)讉€(gè)燈泡就收你多少錢(qián)。瓦時(shí)表讓電力第一次有了按量計(jì)費(fèi)的商業(yè)模式。五年后的1893年芝加哥世博會(huì)，國(guó)際電氣大會(huì)把千瓦時(shí)確立為電能的商業(yè)計(jì)量標(biāo)準(zhǔn)。從"數(shù)燈頭"到"計(jì)千瓦時(shí)"，電力產(chǎn)業(yè)的商業(yè)邏輯被重寫(xiě)。定價(jià)、交易、輸配、監(jiān)管，全圍繞這個(gè)計(jì)量單位長(zhǎng)出來(lái)了。

Token正在經(jīng)歷類似的時(shí)刻。兩年前還是NLP工程師的內(nèi)部術(shù)語(yǔ)，今天官方已經(jīng)在國(guó)新辦發(fā)布會(huì)上用"詞元"統(tǒng)計(jì)產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)了。"日均詞元調(diào)用量140萬(wàn)億"這種表述，聽(tīng)起來(lái)已經(jīng)和"日產(chǎn)粗鋼300萬(wàn)噸"是同一種句式。

但Token比電復(fù)雜得多。

一度電就是一度電。照明、煉鋼、開(kāi)電動(dòng)車(chē)，物理屬性不變，計(jì)量方式不變，價(jià)格只跟時(shí)段和區(qū)域有關(guān)。電是一維的：數(shù)量乘以單價(jià)，就是賬單。

Token不一樣，武漢巡展上的幾個(gè)細(xì)節(jié)就能說(shuō)明問(wèn)題。

Seedance 2.0這次面向企業(yè)公測(cè)，火山引擎專門(mén)為它建了一套肖像與版權(quán)安全標(biāo)準(zhǔn)，覆蓋視頻生成涉及的各種模態(tài)和創(chuàng)作前后的全部流程，防侵權(quán)、防Deepfake。譚待在武漢的采訪中提到，Seedance 2.0的API之所以到現(xiàn)在才對(duì)外開(kāi)放，就是為了等這套版權(quán)保護(hù)系統(tǒng)搭好。你買(mǎi)一度電不需要關(guān)心這度電會(huì)不會(huì)侵犯誰(shuí)的肖像權(quán)，但你消耗一百萬(wàn)Token生成一段視頻，這個(gè)問(wèn)題就跑不掉。

同樣是消耗Token的Agent，管理方式也完全不同。譚待在武漢把企業(yè)Agent分成兩類：敏態(tài)Agent和穩(wěn)態(tài)Agent。敏態(tài)Agent強(qiáng)調(diào)探索，讓員工拿ArkClaw這類工具去試新做法，是"創(chuàng)新試驗(yàn)場(chǎng)"；穩(wěn)態(tài)Agent強(qiáng)調(diào)流程化，在合同交易、生產(chǎn)線這類場(chǎng)景中把AI的最佳實(shí)踐固定下來(lái)，用HiAgent做規(guī)模化管理。同樣都在消耗Token，但一個(gè)追求靈活，一個(gè)追求確定，對(duì)模型能力、安全標(biāo)準(zhǔn)、運(yùn)營(yíng)方式的要求截然不同。

安全問(wèn)題就更具體了。隨著龍蝦的使用量上升，沙箱權(quán)限失控、提示詞注入、Skills插件投毒，這些威脅不斷冒出來(lái)。之前Meta的AI安全總監(jiān)把OpenClaw接了自己的工作郵箱，結(jié)果郵件被瘋狂刪除。一度電不會(huì)自己去刪你的郵件，但一個(gè)Agent可能會(huì)。

電是一維的，數(shù)量乘以單價(jià)就是賬單。Token是多維的：性能、模態(tài)、安全、工程復(fù)雜度，每一個(gè)維度都在影響這個(gè)計(jì)量單位的實(shí)際價(jià)值。譚待在采訪中還講了一個(gè)角度：不能拋開(kāi)模型能力談Token價(jià)格。seed 2.0 Lite比上一代的1.8 Pro能力更強(qiáng)，但定價(jià)更低，單個(gè)Token的"智力水平"在提升。同樣花一塊錢(qián)買(mǎi)Token，買(mǎi)到的東西和半年前已經(jīng)不一樣了。這種復(fù)雜性是機(jī)遇。譚待說(shuō)過(guò)：如果把AI發(fā)展看作一場(chǎng)馬拉松，現(xiàn)在才跑了500米，Token經(jīng)濟(jì)也是。

其實(shí)，連大模型領(lǐng)域的翻譯工作都還沒(méi)結(jié)束。OpenClaw很快就有了中文名"龍蝦"，但OpenClaw所屬的AI領(lǐng)域Agentic AI到現(xiàn)在還沒(méi)有一個(gè)讓人滿意的中文譯名。叫"代理式AI"，總覺(jué)得奇奇怪怪的；叫"智能體AI"，又丟了原文里agentic那個(gè)自主行動(dòng)、主動(dòng)出擊的勁兒。

不過(guò)，有時(shí)候，沒(méi)有名字，也是一件好事。名字只是一個(gè)符號(hào)，就像左手指月，左手不是月。這代表我們可以更自由的想象它，也代表這個(gè)行業(yè)跑的太快，有Token量表的指針為證。