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火山引擎有了它自己的Token经济学

2025-12-21 18:04:45
泉源:

猫眼影戏

作者:

尹建盛

手机审查

  猫眼影戏记者 郭粤梅 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  。

1

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  ?赡苣阕钪盏乃艘鲆槎杂Φ闹皇恰恰蛘摺瘛 ,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  。

1

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  。”

1

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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责编:史蒂文·舍伍德

审核:李烨昂

责编:乌鲁木齐-郑州

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