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女人18特黄色片
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？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。
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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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