■如何高效、经济地将其输送到千行百业？
■中国 AI 已逐步从实验室 PPT 深入到产业实践的关键一跳
作者 | 晨曦
编辑 | 陈秋
另镜 ID：DMS-012
2025 年的倒数第二天，巧舌如簧的罗永浩和 AI 智能助手豆包吵了一架。
在和 AI 助手豆包辩论 " 锤子手机到底做得好不好 " 时，这位以辩才著称的企业家五分钟就败下阵来。他承认：" 豆包是我见过最会吵架的 AI，能吵出心流。"
几乎同一时间，央视春晚官宣字节跳动成为官方合作伙伴。但不同的是，结果这番泼天流量的，是字节跳动旗下相对低调的火山引擎，成为了 2026 春晚独家 AI 云合作伙伴。
这两件事看似无关，却指向同一个真相。能让罗永浩语塞的豆包，展示了火山引擎的技术高度；而登上国民舞台的火山引擎，正在把这种 " 豆包级 " 智能，输送给千行百业。
前不久召开的火山引擎 FORCE 2025 原动力大会上，火山引擎总裁谭待公布，豆包大模型日均 Token 使用量已突破 50 万亿。这一数字和去年同期相比增长了 10 倍，目前，豆包大模型调用量已经成为中国第一、全球第三。
AI 行业的竞争，正从比拼谁家 GPU 多、模型参数大，转向一个更实际的问题：你的 Token 被用在了哪里，创造了什么价值？
Token 的含金量究竟多少？
简单来说，Token 就是 AI 思考的脉搏。AI 每思考一次、每回答一句话、每生成一张图，都要消耗一定数量的 Token。也代表着机器对人类意图的一次深度拆解。
当整个行业开始像互联网时代比拼日活一样比拼 Token 调用量时，Token 就从技术单位跃升为了衡量 AI 活跃度与产业渗透率的核心指标。
然而，当全行业开始追逐 Token 数量时，一场关于其 " 含金量 " 的深刻博弈也随之展开。纯粹的 Token 数字，能等同于真实产生的智能价值吗？
比如说，一个 AI 模型，可能要用 1 万个 Token 才能完成一份漏洞百出的市场报告；另一个模型，或许只用 2000 个 Token 就能生成逻辑严谨的版本。谁更优秀？显然不是 Token 多的那个。同样，消耗在闲聊上的 1000 个 Token，和用在诊断工厂设备故障上的 1000 个 Token，它们创造的价值天差地别，Token 的含金量也完全不同。
同时，现在各大企业公布的 Token 数，大多只统计了企业直接调用云上 API 的数量。但现实中，不论是在本地部署大模型的企业，还是汽车、手机等各大终端的 AI，这些更深入、更核心的 AI 应用，消耗着天文数字的算力。但因为不走标准 API，它们的 "Token 量 " 大多没被计入，导致整个行业的 Token 数据，可能只露出了冰山一角。
所以，当一些公司通过免费试用、简单任务来冲高 Token 数据时，水分就出现了。这些 Token 看似庞大，却没能真正转化为商业价值。
他们不否认规模的重要性，日均 50 万亿 Token 就是证明。但他们更执着于追问：这些 Token 最终流向了哪里？
火山引擎给出的答案是，流向了真正创造价值的 " 硬骨头 " 里。数据显示，超过 100 家企业，在火山引擎上消耗了累计超万亿 Token，它们来自汽车、手机、金融、制造等行业。这些 Token 不是用来闲聊，而是用来优化一条生产线、设计一款新车、分析一份投资报告、或服务千万客户。
换句话说，火山引擎在努力确保 AI 的每一次思考，都能深入到真实生活与生产中。
事实上，面对 " 数量能否代表价值 " 的根本性质疑，火山引擎内部也有过争论。但他们的最终结论很务实：更多的 Token，意味着 AI 被更频繁、更广泛地使用，这是价值产生的前提。
一个正确的决策或许只输出一个词，但背后可能是数万 Token 的复杂推演。长期看，Token 总量的增长，必然与整体智能价值的增长挂钩。
基于这个判断，火山引擎智能算法负责人吴迪预测，到 2030 年，国内市场的 Token 消耗量将是现在的百倍以上。未来，AI 将像水和电一样融入数字世界的底层，从写代码到处理视频，催生出百倍于今天的 Token 需求。到那时，衡量一个企业实力的，将不再是它仓库里囤了多少 GPU，而是它的业务究竟消耗了多少 Token。
火山引擎现在所做的一切，就是在为这个以 Token 为度量衡的未来，提供最高效的 " 智力工厂 " 与创新杠杆。
云计算的逻辑变了
而当 Token 成为衡量 AI 价值的新尺度，一个根本性问题随之浮现：如何高效、经济地将其输送到千行百业？这直接指向了云计算模式本身。
传统的云服务，本质是 " 算力超市 "。厂商兜售虚拟机、存储桶和数据库，企业像采购原材料一样，租回去自己组装应用。云厂商只保证机器能运转，至于客户用这些东西生产了什么，是否高效并非其关切的核心。
AI 时代，这种甩手掌柜模式走不通了。企业需要的不是一堆难以驾驭的 GPU，而是开箱即用、能直接干活的 AI 能力。而火山引擎多次强调的以模型为中心的提出的 "AI 云原生架构 "，正是在将云计算的角色从算力零售商重塑为全能工具箱。
这种转变，具体体现在三大关键设施的修建上：
第一，打破壁垒，让算力调用门槛从降到应用级。
过去，企业想让 AI 处理复杂任务，需要自己先搭台子——买服务器、搞运维，成本高且风险大。现在，火山引擎把这些复杂的底层操作全部 " 折叠 " 了。
以新发布的 Responses API 为例，它就像一个任务自动处理器。以前需要写几百行代码去规划、调用不同工具的复杂任务，现在只要发一个指令，火山引擎就能在后台自动拆解并完成。这意味着，企业不再需要盯着底层的服务器动不动，只需要关心 AI 处理问题的结果。
这种模式让智能不再是实验室里的奢侈品，而是成了随调随用的 " 通用工具 "。同时，也极大降低了企业，尤其是中小团队使用前沿 AI 技术的门槛和试错成本，使得智能成为了可靠、易得的基础生产力。
第二，提供 " 模块化 " 的开发工具，降低 AI 应用的开发门槛。
在这个平台上，开发者不再需要编写枯燥的连接代码。通过图形化界面，就像 " 拼积木 " 一样，拖拽几个功能模块，就能定好 AI 的逻辑。平台内置了大量 " 技能包 "，比如联网搜索、查数据库、写代码等。你想让 AI 干什么，就给它装上对应的零件。
通过 AgentKit，一个市场运营人员可能只需 30 分钟，就能组装出一个能自动分析舆情、生成日报的 " 数字员工 "。一个产品团队可以用几天时间，打造出一个深度理解产品知识、能处理复杂售前咨询的专属客服。
这背后的稳定性与安全性，源于抖音、今日头条等亿级产品每日千亿次 AI 交互的实战打磨，让火山引擎不仅能支撑 Token 供应，还最清楚如何让 Token 最稳定、最安全地驱动各种 AI 应用。
第三，建立 " 按思考质量计价 " 的逻辑，让每一个 Token 投入都换回价值。
解决了怎么用的问题，火山引擎还重新定义了怎么买最划算。
如果只是粗放地按字数收钱，其实并不公平。火山引擎创新的计费模式，本质上是在为 " 思考的深度 " 定价。其 "AI 节省计划 " 允许企业将不同模型的 Token 消耗合并累计，享受规模折扣，最高可节省 47% 的成本。
更具突破性的是，它首创了按 " 思考长度 " 分段计费。一次简单的问候，和一次需要查阅海量资料、经过多步推理的深度分析，虽然可能产出等长的文本，但消耗的算力截然不同。火山引擎为此设计了不同的费率，让企业为 " 高质量的思考 " 支付合理的费用，而不是为无意义的字符买单。
例如，豆包大模型最终选择将所有能力整合进一个统一的 All-in-One 模型，就是因为来自大量企业客户的最真实反馈：" 版本太多，我们不知道怎么选。"
一切技术决策，最终都收敛于让 AI 能力的获得和使用更简单、更经济。
全球 AI 竞赛的第二战场
在全球 AI 的竞技场上，大家公认比的是能源、算力和应用。
美国目前靠着先发的芯片封锁和恐怖的算力储备，试图把中国 AI 锁死在底层硬件的军备竞赛里。
但火山引擎的 50 万亿 Token 调用量，给出了一个截然不同的突围信号：算力是存量，Token 才是活钱；芯片是家底，应用才是生机。
Token 规模，正成为全球 AI 竞赛的第二战场。
首先，面对芯片封锁，最好的防御就是把现有的每一块芯片用到极致。
根据 IDC 报告数据，火山引擎在中国的公有云大模型的服务调用量上稳居第一，MaaS 市场份额从 2024 年的 46.4% 提升到了今年的 49.2%。
" 也就是说，在中国公有云上每产生的两个 Tokens 就有一个是火山引擎生产的。" 谭待表示。
这 50 万亿次 Token 消耗，不是实验室里的跑分，而是千万次真实的业务交互。
当海外还在实验室里烧钱调优大参数模型时，中国企业正通过高频的 Token 调用，在真实的场景里磨炼 AI。
比如，在 Token 消耗的头部领域，火山引擎已覆盖超过 90% 的主流车企。从特斯拉、蔚小理等新势力，到宝马、奔驰、比亚迪等传统巨头，豆包大模型正成为智能汽车的标配。
这些 Token 的消耗，直接转化为了用户体验的质变。荣威的智能座舱能理解 " 山东味 " 的倒装句指令；奔驰的车机唤醒快至 0.2 秒，并能感知驾驶员情绪。一句 " 先接同事再去最近的海底捞，放点他喜欢的歌 " 的复杂指令，系统能流畅地完成路线规划、地点搜索与娱乐联动。
在这里，Token 不是用于简单问答，而是驱动着从感知、理解到决策、执行的完整智能链条，重新定义了人车关系。
在手机领域，全球前十大手机厂商中，九家选择了与火山引擎合作，超过 5 亿台设备内置了豆包大模型的能力。Token 的注入，让手机从一个被动工具变为主动助理。看到不认识的花，镜头一扫便能识别并推荐养护知识。聊天中提及的餐厅，助手能自动推荐、跳转预订，甚至能理解 " 把微信里那个地址导航过去 " 的跨应用指令。
这背后，是火山引擎将大模型能力封装成可被手机系统高效调用的模块，让 AI 从云端算力，无缝融入指尖触碰的每一次交互。
在更广阔的实体经济中，Token 正成为提升核心效率的新生产要素。 华泰证券基于豆包大模型打造的 "AI 涨乐 "，不再是传统的行情查询工具，而是能理解用户意图、提供选股分析、生成投资建议的智能伙伴，将 Token 消耗直接关联到投资决策的价值链上。海底捞的 AI 用餐管家将预订环节效率提升 30%、制造业客户利用大模型分析海量用户反馈，将产品问题定位从月级缩短到天级。
在这些场景里，Token 的消耗紧密捆绑在企业核心业务流程中，驱动了降本增效或体验优化。
从汽车座舱、手机系统到工厂车间，我们是在用极其密集的实战数据，换取算法的快速进化，实现弯道超车。
其次，AI 竞争的终局，比的也不是谁的模型更庞大，而是谁的智力更便宜、更管用。火山引擎把 Token 价格压到极低，本质上是帮中国企业减少了硬件采购成本，以更加轻巧的方式投入这场竞赛。
最后，应用爆发将重新定义中国 AI 的胜率。
国家数据局数据显示，截至 2025 年 6 月底，中国日均 Token 消耗量突破 30 万亿。相比 2024 年初，一年半时间增长了 300 多倍。
数字背后，是中国 AI 已经实现逐步从实验室 PPT 深入到产业实战的关键一跳。
但 AI 竞赛的重点，就是要让 AI 像空气一样渗进产业链的每一个环节和人们生活的每一个细节。如今，越来越多传统行业也面临 AI 转型需求。比如，做钢铁生产的，想用 AI 来实时优化高炉的燃烧参数；搞现代农业的，想用 AI 来分析卫星影像和土壤数据；管理城市电网的，想用 AI 来预测千万家庭的电高峰 ...... 它们所释放的 Token 潜力将远超今日。
这也是中国 AI 面对全球竞争时，最坚硬的一道底牌。
因为未来真正的故事，不在于实验室里的参数增长，而在于这些 Token 如何在钢铁高炉、田间地头生根发芽，如何在每一个具体业务中定义中国式的智能红利。Token 价值标准，也不在消耗数量，而在它能解决多少海外 AI" 看不见 " 也 " 摸不着 " 的现实难题。
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