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内容详情

欧美变态yoyo

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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