「Tokens 经济」引领 AI 产业化落地，火山引擎凭什么后来居上

超过100家企业在火山引擎上累计Tokens使用量超过一万亿。

作者丨代聪飞

编辑丨林觉民

12月18日，上海世博中心，火山引擎原动力大会现场人山人海。

谭待表示，截至今年12月，豆包大模型日均Tokens使用量已突破50万亿，居中国第一、全球第三；超过100家企业在火山引擎上累计Tokens使用量超过一万亿。

大会发布的豆包大模型1.8、豆包视频生成模型Seedance 1.5 pro等一系列模型，一如既往，不负众多观众的期待。

作为云计算领域的后来者，火山引擎正乘着大模型，成为行业不可忽视的角色。在这背后，火山引擎都做对了什么？

01
AI云时代，Tokens 调用量正成为核心度量标准

大模型浪潮来袭两年，MaaS正成为云厂商争夺的核心市场，是新的基础设施。而Tokens，更是成为衡量大模型产业落地的关键标尺。

在Force原动力大会上，谭待坦言：“每一次Force大会，我们都会来公布豆包大模型日均tokens的数据。因为模型只有在被调用的时候才能发挥价值，越有价值的模型调用的次数也就越多。”

Tokens的消耗往往真实反映企业在产品落地过程中实际使用量。换言之，MaaS时代，Tokens的消耗更能反映一家云计算厂商在市场的占有率。

过去，人们提到云计算无外乎IaaS、PaaS、SaaS，创新几乎停滞，基本没有颠覆性升级，集中于优化成本，以更高效、更弹性、更经济的方式通过互联网交付。

2023年，以ChatGPT为代表的大语言模型带来了生成式AI的革命，为云计算的升级带来全新的驱动力。

训练和运行大模型需要前所未有的海量算力，直接刺激了云基础设施的升级需求，云的核心价值从“提供计算资源”转变为 “提供智能能力” 。

AI不再只是云上的一种服务，而成为了云平台的“大脑”和“新操作系统”，MaaS（模型即服务）的火热成为AI云时代的标志特征。

所谓MaaS，是指云计算厂商将自己训练好的、或从合作伙伴获得的大模型，通过API、精调工具、部署平台等形式，提供给企业和开发者直接调用。

在MaaS的服务下，用户不再需要从零开始训练模型的天价成本。换言之，用户无需从零开始训练天价成本的模型。

比如，火山引擎的火山方舟平台、阿里云的灵积平台、百度的文心千帆，都是MaaS平台的代表。

作为火山引擎在AI时代的战略布局，早在2023年，火山引擎就推出火山方舟一站式大模型服务平台，服务涵盖汽车、智能终端、金融等领域。尤其是，在汽车、智能终端等领域，火山方舟的客户已经涵盖90%以上的企业。

一年前的Force大会，火山引擎提出「AI 云原生」概念。与此前行业常说的「云原生+AI」不同，「AI 云原生」更加强调模型的主导性，将模型作为智能体生产流程的驱动力。

2025年2月，火山引擎进一步明确，AI云原生的核心是“以模型为中心”。12月18日的Force原动力大会上，谭待表示，我们需要一个全新的面向Agent来设计的新架构。这个技术架构就是火山引擎一直在提倡的AI云原生架构。在这个架构里，模型是软件的核心，MaaS则是使用模型的最佳方式。通过模型和MaaS，火山引擎将算力以tokens的方式转化为了智能。

大模型的出现，将云计算从 “生产力工具”的云，升级为 “创造力引擎”的云。云计算的竞争，从过去 “资源的战争” ，演变成为AI时代 “智能的战争”。

对开发者而言，他们不再直接操作底层设施，而是通过API调用强大的模型能力。也因此，企业与开发者在整个用云过程中消耗的Tokens数量，成为反映最终的服务交付量。换言之，在AI云原生的新形态时代，云计算最终是算力换智能的Tokens服务交付。

就像工业时代用“千瓦时”度量电力消耗，互联网时代用“GB”度量数据流量一样，AI时代，“Token”将成为度量模型工作量关键指标，成为主要的计费和资源度量单位，精确反映Agent和模型的使用成本，并向用户输送智能。一个行业的Tokens调用量越多，说明这个行业的AI落地进程越快。

2025年，AI Agent成为大众词汇，受到越来越多关注。

谭待表示，回顾历史，我们现在正处在从PC、移动到AI这三个时代的变化之中。PC时代,技术主体是Web和网站；移动时代则是APP，AI的主体就是Agent。Agent能够自主感知规划和执行，完成复杂任务，软件也在历史上第一次从被动的工具变成主动的执行者。

不同于传统云计算时代的IaaS、PaaS、SaaS这样的分层规划IT架构，在AI时代，这样的体系不再完备，我们需要一个全新的面向Agent来设计的新架构。这就是火山引擎一直在提倡的AI云原生架构，在AI云原生架构中，模型是软件的核心，MaaS则是使用模型的最佳方式。通过模型和MaaS我们将算力以tokens的方式转化为了智能。同时围绕Agent开发和Agent运营，云平台和中间件进一步把Tokens组装成Agents，并实现Agent和现有工作流、Agent和Agent之间的智能互通。

为此，火山引擎升级了AI云原生全栈服务：MaaS服务上，推出企业自有模型的推理代工服务、强化学习平台；面向Agent开发，发布企业级AI Agent平台AgentKit；面向Agent运营，发布HiAgent“1+N+X”智能体工作站，让Agent实现大规模落地。

02
火山引擎Tokens 流向全景：

MaaS 的产业落地矩阵

以Tokens调用量来看，最早押中MaaS的云厂商之一，火山引擎，是当下毫无疑问的Top级。

IDC《中国大模型公有云服务市场分析，2025H1》调研报告显示，2025年上半年，中国公有云上大模型调用量达 536.7 万亿 Tokens， 较2024 年全年 114 万亿 Tokens 的总量规模增长近 400%。

数据显示，2025年上半年，火山引擎MaaS调用Token量占整个中国公有云市场49.2%，与2024年的46.4%相比，火山引擎的市场份额还在继续上升。

并且，以上数据的统计口径不包括自有业务，而是以云厂商对外部客户提供的服务的Token 量为准。

如此大规模的调用量背后，是火山引擎依托豆包大模型以及火山方舟，为用户提供越来越便利的模型调用平台。

Gartner®发布的2025年度全球《AI应用开发平台魔力象限》（下称报告）显示，凭借豆包大模型和火山方舟大模型服务平台 ，火山引擎领跑全球“挑战者”象限。

这是 Gartner 首次评估全球 AI 应用开发平台，标志着MaaS市场逐渐走向成熟。Gartner 指出，AI 应用开发平台提供了必要的工具集，稍有计算机知识的企业开发者即可借助该平台构建 AI 助手、Agent 和多模态应用。

作为AI云时代的尖兵，火山引擎早在2024年5月便推出AI应用开发平台——扣子专业版，其低门槛、个性化、实时性、多模态等优势，受到不少传统企业的赞誉。

彼时，雷峰网在《》就曾写道，招商银行搭建“掌上生活”bot，海底捞搭建顾客评价分析模型等使用火山方舟扣子平台的优秀案例。

随着助手类应用、多模态应用逐渐迈向 Agentic AI，火山方舟作为 MaaS 平台围绕“有好模型”到“用好模型”，推出了一系列框架、工具、产品，支撑AI应用更易落地。

今年以来，火山引擎多次升级旗下 AI 云原生套件，优化了从训练、推理到 Agent 开发的 AI 云原生基础设施及解决方案全链路，帮助企业高效构建模型应用和 Agent。

品质生活购物社区平台得物，通过与火山引擎合作，引入火山引擎 Data Agent，优先聚焦“智能看板”和“归因决策”两个场景，逐步实现财务管理场景的 Data Agent（数据智能体）智能升级。

基于双方合作，得物的财务管理效率得到极大提升，特别是在智能看板搭建和归因决策等方面。据得物财务相关负责人介绍，目前财务团队的工作效率得到了大幅提升，财务人员手工处理基础工作的耗时缩短了60%左右。此外，通过流程优化与工具升级，得物将数据等待与处理所需的时间缩短70%。

12月18日大会上，火山引擎HiAgent发布的下一代企业 AI 员工协同入口——AgentSphere（Preview版），为企业打造统一的AI任务调度入口。AgentSphere还支持纳管各种三方Agent，企业通过Coze、Dify或者高代码搭建的Agent都可以通过A2A协议接入，方便企业员工按需选用、高效办公。

AI科技评论注意到，同济大学通过火山引擎HiAgent平台服务了27000多名在校师生，学生们已经创造了14000多个智能体。随着HiAgent的升级，相信AgentSphere（Preview版）会受到越来越多用户的欢迎。

在MaaS的产业化落地上，火山引擎的合作客户已经涵盖金融、教育、手机、汽车等常见行业。

金融方面，火山引擎已经服务中信证券、国泰海通、华泰证券等8成头部券商，招商银行、民生银行等8成系统重要性银行，提供营销、投研、信贷等智能体建设方案。通过“技术支撑+场景共建”的模式，火山引擎为超过200家金融机构提供了技术支持与创新解决方案。

教育方面，火山引擎与北京大学、浙江大学、南开大学等超七成985高校达成合作，通过“模型+平台+解决方案”的模式，为教育科研客户提供全方位的支持。

手机等智能终端方面，火山引擎已与全球Top 10手机厂商中的9家建立了深度合作，成为OPPO、vivo、小米等一线手机厂商的首选AI合作伙伴，覆盖超过5亿台终端设备。

在汽车领域，火山引擎的合作客户更是覆盖超九成主流车企，包括奔驰、宝马、上汽、特斯拉、比亚迪等，覆盖汽车云、智能座舱、企业应用、汽车出海、具身智能等全流程场景。

三个月前，上汽荣威M7 DMH于9月17日正式上市，全球首发搭载了“豆包·深度思考模型”，旨在打造一个真正“会深度思考的AI智舱”。

一位火山引擎人士告诉我们，上汽与豆包的这一项目，实际交付非常快，仅三个多月的时间。据他介绍，一般而言，汽车项目作为To B领域的交付项目，审核比一些C端应用复杂的多，至少需要6个月以上的周期。

上汽与豆包深度思考模型的合作进展之所以能这么快，很大程度上也是基于火山引擎此前的深度积累。

近期，火山引擎与特斯拉的合作受到不少关注。在2025 年 8 月发布的全新 Model Y L（六座旗舰 SUV），豆包大模型与 DeepSeek 模型同时通过火山引擎 API 实现车机集成。

一位行业人士分析，作为一家非常技术流的公司，特斯拉的选择或也更为简单。无他，良好的体验，极致的响应。

特斯拉所以选择火山引擎，与火山的积累，以及在C端和B端兼具口碑都不无关系，这也体现出特斯拉对火山引擎交互团队专业素质和产品理念的认可。

03
AI 时代，火山引擎凭什么压中 MaaS 机遇

一年多以前，火山引擎首次正式对外发布豆包大模型家族。

彼时，我们在现场就见证了一场小小的「字节式」震撼。尽管此前不少圈内人已经听闻字节的大模型或创新低价格，但当彼时火山引擎正式对外宣布价格时，还是令人大吃一惊。

就当时而言，豆包大模型使用价格低于同行95%以上，快速将模型Token使用价格带入厘时代。很多人觉得，这是豆包大模型在“以亏损换市场”。

彼时，在会后的媒体采访中，火山引擎总裁谭待表示：“用亏损换收入是不可持续的，我们从来不走这条路子。敢于定价这么低，是因为我们对优化推理成本的技术能力很有信心。”

在谭待看来，首先是，字节能做到这样的价格成本；其次是，行业需要这么做，应用的普及需要低成本，只有这样，更多企业才敢于尝试加入大模型应用。

以此为始，各家公有云厂商都开始在比拼服务的同时，提供相对普惠的成本。越来越多的企业开始在生产制造场景中使用AI，大模型落地不再遥不可及，而火山引擎自然成为其中最大的「供应商」。截至2025年12月，豆包大模型日均处理50万亿 Tokens。

12月18日Force原动力大会上，火山引擎进一步创新模型定价模式，推出“AI节省计划”，这是业内首个大模型节省计划，覆盖火山引擎上所有的按量后付大模型产品，包括豆包大模型家族、各类三方开源模型。AI科技评论获悉，该计划还设置了阶梯式折扣，用量越多省得越多，最高可节省 47% 的使用成本。

2025年，AI Agent大面积爆发，但从Demo走向大规模落地，仍面临成本、技术、落地等挑战，火山引擎为用户打造的一整套AI云原生“新底座”，打破智能体规模化落地的壁垒，让Agent真正走入企业日常生产系统。

值得一提的是，火山引擎新带来的豆包助手API已经登陆火山方舟，提供豆包App的日常沟通、深度沟通、联网搜索、边想边搜等文本能力，未来还将陆续开放多模态理解、深入研究、内容创作、视频通话等能力，通过API让企业开箱即用。火山引擎希望通过豆包助手API能够进一步降低AI的创新门槛，能够激发更多企业的创新性，为企业打造自己的专属豆包。

移动互联网时代，字节跳动的C端产品几乎所向披靡。五年前，字节跳动决定自建基础设施，其中最重要的云底层技术。

当时，与之伴随的是，OpenAI在2020年前发布了 ChatGPT3 大语言模型，在AI行业内已经受到颇多关注。两年多后，ChatGPT3.5发布，带动了生成式AI的快速发展。

在公有云领域，MaaS成为未来不可或缺的主流。依托字节积累的技术，火山引擎成为这个时代的新秀。

这种能力，首先体现在字节内部产品上。就字节整个集团而言，火山引擎同时也是对内赋能的，包括豆包、抖音的AI功能等一系列产品交互背后，也有火山引擎的支持。从C端角度来看，字节的豆包已经取得不错的口碑和用户量，稳稳占据行业第一的位置。

QuestMobile数据显示，三季度，通用AI助手赛道呈现出清晰的“一超多强”格局，其中豆包月活环比增长22.2%至1.59亿。

从C端出发，火山引擎自然也能为B端用户带来相对更好的服务。

一位火山引擎人士透露，在火山引擎内部，To B和To C底层的基础模型是一套，这在内部被称为基模共建。也就是说，在C端体验比较好的产品，B端用户也能够直接使用，这进一步提升了火山引擎B端用户的体验感。

同时，火山引擎的MaaS平台火山方舟，充分尊重用户需求，对DeepSeek等大模型产品也非常开放。相关的客户也能够通过火山方舟调用其他大模型的API接口。

当然，这绝非意味着，字节的豆包大模型不如其他竞品。相反，不断增多的日均tokens调用量，就是最好的例证。纵观近两年，豆包大模型的迭代升级有目共睹，C端用户的使用数据则是更直接的反馈。只是，不同企业固然会有其自身的一些考量，火山也充分尊重用户，提供不同的选择。

大模型的迭代仍然处在快速升级中，对坚定MaaS路线，关注tokens指标的火山引擎而言，最好的增长机遇或许才刚刚开始。

未经「AI科技评论」授权，严禁以任何方式在网页、论坛、社区进行转载！

公众号转载请先在「AI科技评论」后台留言取得授权，转载时需标注来源并插入本公众号名片。