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猫眼影戏记者 张恩玺 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
作者 ｜ 王兆洋邮箱 ｜ wangzhaoyang@pingwest.com
Token ，Token ，照旧Token 。
在12月18日的FORCE原动力大会上 ，火山引擎总裁谭待半小时的开场演讲里提了18次“Token” ，而“云”则只泛起了7次 。
火山也再次更新了备受瞩目的豆包大模子最新日均Token挪用量：
50万亿 。
这一指标从宣布至今实现了417 倍增添 ，相比去年 12 月则是超 10 倍增添 。作为比照 ，Google10月最新宣布的月均Token直接换算为日均量的数据是43万亿 。豆包大模子的挪用量已经是中国第一、全球第三 。
而凭证IDC的报告 ，火山引擎在中国的公有云大模子的效劳挪用量上也是稳居第一 ，MaaS市场份额从2024年的46.4%进一步提升到了今年的49.2% 。
“也就是说 ，在中国公有云上每爆发的两个Tokens就有一个是火山引擎生产的 。”谭待在当天面临台下5000名观众说道 。
在当天的宣布中 ，一如既往由火山来更新了字节最新模子的希望 。
豆包大模子1.8正式亮相 ，它在多项指标上显著提升 ，继续走All-in-One的手艺蹊径 ，文字、代码、Agent、音频 ，图视频等能力 ，所有在统一个基础模子里演进；而专门为视频天生效劳的Seedance 1.5 pro也同步推出 ，在音画同步、中文及方言处置惩罚上做到了“天下领先水平” 。
字节要转达的信息显着：豆包大模子创立着Token ，且它的进化偏向也正对应着今天Token消耗的结构性转变——从“推理取代训练”推动Token消耗 ，到今天多模态+Agent成为Token的绝对大头 ，这些需求都可以被火山提供的效劳知足 。
这一切迅猛增添的背后 ，火山引擎正在建设起一套它自己的Token经济学 。
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更多的Token就是代表更多智能
Token ，是大模子处置惩罚信息的基本单位 。无论是文字、图像照旧视频 ，在模子中都在被转换为Token序枚举行盘算 。实质上 ，Token就是人们对AI的挪用量 。
但这背后保存一个问题：由于Token的盘算方法基于长度 ，以是一篇文章和一段要害的代码可能消耗相似的Token数目 。那么 ，纯粹的以Token数目来权衡 ，能否真实反应AI创立的价值？
火山引擎的算法职员在和我们的交流中回忆 ，着实一经火山内部也有过类似争论 ，但最终的结论是：Token量一定是对的指标 。
“AI要在现实场景爆发价值 ，各人肯定要把它用起来 ，不管单位价值有大有小 ，但现实上一定是跟Token用量正相关的 。可能你最终的谁人要害决议对应的只是‘是’或者‘否’ ，一个Token ，但得出这个结论必定已经用掉了大宗Token 。”
以是火山内部最终明确 ，更多的Token就是代表更多智能 。
现在天Token的增添 ，其内在结构也在悄然转变 ；鹕揭嬷悄芩惴ㄈ险嫒宋獾咸峁┝艘桓鲅莼肪叮
“可能到了2027 ，2028年 ，一个通俗的C端用户从AI助手获得的许多的信号就是视觉的 ，你不会看到大段大段的文字了 。那么 ，到时间LLM会以coding和agent的形式下沉到整个数字天下的底层运行逻辑里 。”
换言之 ，Token会分层 ，LLM会向下成为底座 ，多模态的视觉、交互Token将在上层涌现 。
这就会让Token成为一个一连增添的指标 ，也是一个有用指标 。吴迪展望 ，到2030年 ，海内市场的Token消耗量将是现在的百倍以上 。届时 ，权衡企业智能化水平的焦点指标 ，将从其拥有的GPU数目转变为消耗的Token总量 ，由于它是唯一能同时穿透“模子能力、使用频率和真实需求”的统一指标 。
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云设施必需以模子为中心重构
更多Token意味更多智能 ，那么怎样让企业客户更好天生它们需要的Token ，就是火山作为从字节内部走出的“AI云原生”基础设施的使命 。
过往云盘算所习惯的一整套系统也因此泛起“不适” ，它更多是一个围绕算力设计的系统 ，而火山以为新的需求注定是围绕模子的 。
“古板 IaaS、PaaS、SaaS分层妄想的IT架构不再有用 ，以模子为中心的AI云原生架构正在形成 。”谭待说 。
此次的一整套系统也由此降生 。
火山推出了“推理代工” ，企业可将训练好的模子托管至火山 ，按现实Token消耗付费 ，无需自建推理集群；
Agent开发套件（ADK） 周全升级 ，支持动态运行时、多会话共享、强身份转达与内置工具链；
智能端点（Endpoint） 支持模子路由 ，可凭证效果、本钱等战略自动分流至豆包、DeepSeek、Kimi等多模子后端；
方舟平台进一步升级 ，支持客户在自有场景中做RL 强化学习等的微调 。
并且这一系列产品里的许多细节 ，都体现出许多根天性差别 。
例如 ，Agent开发套件（ADK） 的动态运行时设计 ，直接挑战了行业老例 。AWS AgentCore为每个会话启动一个自力运行时 ，而火山接纳多会话共享模式 。
火山引擎云基础产品认真人田涛涛直言 ，这是一个行业惯性的问题 ，AgentCore为每个session起一个Runtime ，已往可以 ，但进入模子时代就太奢侈了 ，而火山对本钱敏感 ，字节自己内部就一直有差别的更AI原生的需求 ，因此本就有差别的设计 ，现在可以推广给更多模子用户 。
在火山看来 ，人们最终会“跃过”对算力的关注 ，最终直接冲着模子而来 。
“你很难想象五年后新的创业者还会去云上租GPU、开数据库 。到时间在他们创业的第一天 ，他们会直接向云效劳商‘要Token’ ，直接要的就是挪用模子和配套工具 。”吴迪说 。
“我们已经把像Response API、漫衍式的KV Cache、优异的P/D疏散、一大堆高品质的内置Tools组装好了 ，等着你把你的一个齿轮装上来 ，这辆车就能跑 。”
火山还配套刷新了模子效劳的定价模式 ，推出了一个“AI节约妄想” ，让企业抵达模子使用本钱的全局最优解 。
“客户只需要为用了的Token付钱 。”
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模子训练和市场需求一杆子买通
现在我们可以来看看字节和火山今天已经有了什么：
最大规模的云盘算需求：内部支持抖音等国民级产品带来的规模效应和本钱优势 。
最多用户的大模子产品：豆包 。并且在火山的视角 ，它也是一个最大的Agent产品 。
第一的Token挪用量：50万亿/天 ，且还在猛涨 。
以及支持着豆包app和抖音这种巨量真实需求的多模态和推理大一统的豆包大模子 。
这种全栈系统能力是今天最主要AI玩家必备的能力 ，横向比照 ，可以把现在的玩家分为三种蹊径：
OpenAI + 微软蹊径：模子自己的 ，云设施是战略同伴的 。
阿里云蹊径：开源模子长在自己云上 ，然后近期在强推产品 。
Google蹊径：所有自研 ，模子闭源 ，产品到研发直接周全买通 。
这内里 ，字节的蹊径很像Google 。
豆包就对应着Gemini ，一个大一统的多模态agent模子 。Seedance 1.5紧跟Veo3 ，甚至凌驾了对方 。这一切的手艺基础也和Google类似 ，都长在自己的以AI为焦点的机械学习平台和云效劳上 ，然后这些“Gemini同款”和“豆包同款”细化成产品再提供应外界 。
而尚未被太多关注到的另一个“相似” ，则是看待模子手艺的方法上 。
Google在Gemini 3的“翻身仗”后分享了许多内部复盘 ，其中最主要一个因素就是模子、研发、产品和需求的统一买通 。而字节怎样训练模子此前并未被外界相识 ，它与大多模子公司一个很是大的差别是 ，它把真实市场需求直接一杆子买通到了模子训练层面 。
火山引擎作为模子对外统一的出口 ，也有自己的算法职员 ，他们和字节的模子部分Seed细密相助 ，甚至是“混淆办公”和种种无邪的配合方法 ，而火山引擎团队所获取到的市场需讨情形 ，可以直接影响模子研发偏向和决议 。
火山的模子战略团队会把市场上的需求反响网络和笼统出来 ，直接影响到模子的主要功效和研发偏向 。
这都直接体现在豆包大模子的身上：
豆包之以是是一个大一统的模子 ，除了手艺蹊径的选择 ，也是从客户体验出发：火山的客户们以为模子版本太多了 ，甚至字节内部的“用户”都搞不清晰各方面的区别 ，以是这个模子必需all in one来降低选择本钱 。
字节以为 ，今天训练模子最主要的是评估系统 ，而它绝对不应该只是果真的benchmark ，必需用真实营业价值来权衡模子能力 。字节内部已经为B端建设了大宗benchmark ，模子开发效果必需真正切合现实的经济价值要求 。
于是Seedance会在模子层面增添一个Draft样片的能力 ，让用户不是抽卡 ，而是提前做预览判断；豆包模子在建设工具挪用能力之外 ，直接在配套API中就配套做了许多built in的工具 。128k上下文这种看起来能用来炫技但事实上现实需求并不高的能力 ，就会被去掉 。
“在25年 ，有凌驾100万家企业和小我私家使用了火山引擎的大模子效劳 ，笼罩了100多个行业 ，我们也对他们在火山方舟上的用量举行了匿名统计 ，我们发明 ，有凌驾100家企业在火山引擎累计Tokens使用量凌驾了1万亿 。”谭待在宣布会上说 。
这可能是比市场份额增添更值得玩味的一组数据 。 它最能体现字节这种用需求指引模子生长的方法所带来的收益 。
以是 ，若是我们来拆解一下 ，字节的Token经济学就是：
1. 越多的Token意味越高智能
Token是智能的怀抱衡 ，其增添与结构转变指引手艺演进 。
2. 效劳AI的云必需以模子为中心重构
古板云厂商的惯性已经太大 ，而火山效劳的最大客户就是字节自己 ，字节就是一个长在AI和模子上的公司 ，火山解决的一直是AI的需求 ，现在这些需求酿成外界的普遍需求 ，它的手艺思绪就可以用来重构整个云行业的计划 。
3. Agent的普及会让Token从原质料变为更高级的智能单位 ，进而带来更大价值
谭待一经形容 ，现在基于Token的商业模式还很原始 ，现在天他以为 ，随着Agent的前进和在企业里的普及 ，Token最终会走出今天“原质料”的定位 。
Agent 可将模子串联 ，云平台和中心件进一步把Tokens组装成Agents ，并实现Agent和现有事情流、Agent和Agent之间的智能互通 ，以 API 或完整 Agent 的方法提供效劳 ，从更高笼统条理创立价值 。
“今天讨论Token ，是从底层操作系统角度看 ，是在 IT 预算环节思量；而笼统成 Agent 后 ，可从 BPO （营业流程外包）角度看待 ，那么它就是在扩大整个市场的规模了 。”谭待说 。
“人们常说的10万亿Agent市场 ，焦点就是这个逻辑 。”
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