Token成为「硬通货」，火山要当「贸易港」

文 ｜ 阑夕

火山引擎每年都举办的FORCE原动力大会，今年可能是声量最高的一集。

截至6月，豆包大模型日均Token调用量已经达到了180万亿，哪怕跟AI行业集中爆发的2025年比起来，也有超过10倍的增长，丝毫未见放缓迹象。

那个盼了多年的行业拐点，终于近在咫尺了。

10x的指数级增速，对应的必然是Token消耗规模的空前爆发，这已经是不被怀疑的事实，Anthropic也证明了，以Token计价的商业模式，可以纯靠卖模型，卖成全球最赚钱的公司之一。

这是外部形势的归因，但如果只有外部形势，可能还得不出「小赢不算赢」的结论。

而内部发展的作用，则更加显眼。

IDC每半年都会发布一次中国MaaS市场的统计报告，从2024年开始，火山引擎的调用量就占到了接近半壁江山，排名稳在第一。

这不是重点，重点在于，随着各家大厂反应过来并相继入局，MaaS赛道的拥挤必然分摊火山引擎的独大优势，这是最基础的数学规律。

但情况恰好相反，在IDC发布的2025年全年报告里，火山引擎在中国MaaS市场的调用量竟然还在涨，从2024年的46.4%，攀升到了49.5%⋯⋯

要知道，这个49.5%还建立在两个不利条件之上：

第一，统计口径只限于云厂商对外部客户提供的公有云服务，并不包括自有业务，也就是字节系产品的Token消耗，不算在内，换句话说，豆包遥遥领先的用户规模，甚至被剔出去了；

第二，统计时限截止于2025年，我们都知道，改写视频大模型历史进程的Seedance 2.0，是在今年年初才发布的，这个消耗大户，也没有机会体现在IDC的报告里。

这就很让人感到窒息了。

叠加多重因素，火山引擎的这届大会，才显得格外吸引瞩目，不只是客户要来商谈业务、同行要来打探「敌情」，整个AI行业的参与者，也都不愿错过字节旗下模型矩阵的「上新日」：

Coding和Agent能力都有长足进步的Seed 2.1，首次实现4K分辨率的Seedance 2.0，即将发布的新一代顶级视频模型Seedance 2.5，值得期待的图片模型Seedream 5.0 Pro，支持多模态生成的音频模型SeedAudio 1.0⋯⋯

硅基滚烫，群模闪耀。

我想说的是，字节把最重要的旗舰模型版本都放在了火山引擎的活动上发布，这意味着以MaaS平台为「Token经济」的贸易港，成了一种共识。

「Token经济」这个概念并不新鲜，AI公司——尤其是最近一年以来——特别热衷于谈论它，虽然解释起来未必能为己用，但确实可以服务于「在电梯里做俯卧撑」的叙事，上升即繁荣。

不过「Token经济」之于云厂商，就更接近于底层的商业逻辑了，Token的意义，本质上是一套全新的计费单位，站在历史的周期来看，它一点儿都不陌生。

工业时代的Token，是「千瓦时」，高速传输的电力，为大规模生产行为赋予了高度的确定性，整个现代文明，都依赖用电量这个资源消耗的尺度，富足的城市，一定灯火通明。

数字时代的Token，是「字节」，从桌面带宽到移动流量，所有的信息交换，都被度量为KB、MB、GB等字节单位，由此滋生了覆盖全球的光纤和卫星，以及连接数十亿人口的通信运营商。

那么可以预见的AI时代，Token又将撑起怎样的经济体系？

还是拿火山引擎的明星商品Seedance 2.0模型为例，短短半年不到的时间，AI视频就从昂贵的玩具，变成能接入广告、电商、影视这些行业生产流程的必备工具，甚至在具身智能这样的前沿产业也有所应用。

在此之前，视频生成更像是带有猎奇属性的社交话题，新鲜是新鲜，但一致可控、镜头语言这些都无从谈起，更遑论有什么二次加工的价值了。

到了Seedance 2.5，视频模型再次往前精进了一步，单段视频最长30秒、全模态素材联合输入、局部编辑能力，这些都让AI视频更像可以被灵活调度的生产线，而非一台只会抽卡的机器。

这意味着视频生产里，过去最昂贵也最不稳定的部分——试错、改版、适配、复用——都压缩到了模型调用里面。

发现了吗，这个画面，就很像十九世纪末期的电气化，各个工厂、车间、矿山全都优先配套电力能源，哪里能够稳定供电，哪里就能成为新的工业中心。

是的，相比起来，内容创作只是一个初级应用场景，但它提供了一个管中窥豹的视角，让关注远方的人，看到Token经济化的可能性。

比如那些需要大规模使用Seedance 2.0投入生产的公司，市面上的消费级AI应用无法满足需求，火山引擎就是唯一的采购渠道，所谓一秒钟多少钱的成本体感，其实就是用Token来计价。

这么说吧，「Token经济」已经不是一种设想了，它是正在发生的事实。

在前天的大会上，火山引擎还披露了几个关键数据，大多数人会被日均180万亿次的Token调用量所惊讶，相比豆包大模型刚刚诞生的两年前增长了足有1500倍，但还有一个实际意义更加震动的数字，更值得关注：

在火山引擎的服务对象中，年均消耗1万亿Token的企业，超过了200家。

头部大户的高消耗，是不意外的，但扩大到200家则意味着，对于Token的用量需求，以及千万级的财务预算，必然下沉到了细分市场的非互联网赛道，比如传媒、金融、汽车等等，这才是火山引擎更大的机遇。

超过50个品牌的汽车、8成以上的系统重要性银行、9成以上的头部券商、所有的C9高校、Top 10手机公司里的9家⋯⋯已有一个算一个，全在火山引擎上消费Token。

而且有些AI应用场景，是有人味的，并不只有冷冰冰的降本增效。

众所周知，咖啡茶饮的市场热度与日俱增，随着门店的遍地开花，卫生隐患也开始屡见不鲜，从徒手手打奶茶，到冰块菌落超标，年轻人喝得提心吊胆，品牌商卖得胆战心惊。

常规的管理共识当然是把压力层层传导给基层店员，用严苛的惩罚制度去倒逼员工不敢犯错，但在火山引擎，库迪咖啡结合豆包视觉理解模型和AI Agent平台「扣子」，搭建了一套智能巡检系统，覆盖到了全国1.8万家门店。

从员工着装、营销物料摆放，到客区整洁、工区设备清洗，只有在发现问题的时候，系统才会发出提醒，这么一来，库迪咖啡既达到了「零容错」的目的，确保自己不出卫生风险，又不会把所有负担都给员工扛，用一种反人性去保障另一种人性。

这就是在把Token转化为生产力之后，能够拿到的确定性结果，提前适应的企业，也已经学会了「把Token用在刀刃上」。

AI焦虑当然是客观存在的，且不可避免的引起了唯Token论的风潮，就连原生的互联网大厂都难以幸免：

4月的时候，Meta还在公司内部发起Token消耗排行榜，鼓励员工如同竞技游戏那样向上冲段，2个月过去后，Meta已经顶不住了，决定开发控制员工浪费Token的后台，CTO委婉建议员工在跑任务前一定要先想清楚是否有在创造价值⋯⋯

这就是「钟摆效应」，企业会在错失和克制之间游移，最后找到一个相对理智的坐标，火山引擎每天和这些企业打交道，在理解力这块，大抵可以说是无出其右。

作为先后经历了桌面互联网和移动互联网两轮完整周期的老登，我们都还记得对于流量的敏感，无论是「图多杀猫」的警告，还是「30块5MB」的流量包，这种必然走过的历程，通向的终点一定是「脱敏」，就像现在不会有人还会出门在外就把蜂窝网络关掉，以免跑出不知情的账单。

所以可以预见的是，眼下被玩成各种热梗的Token消耗段子，一定只是切换商业逻辑的过渡产物，而火山引擎为各个行业提供的动能转化，尤其是强调Token调用规模的计算方式，都是在指向那个明确的终局思维：

相比单纯评估Token消耗量， 更应关注Token消耗真正转化为可量化的业务成果，而火山引擎是为后者服务的。

奔驰的车机语音究竟来自谁的声音、库迪咖啡的后厨如何满足卫生条件⋯⋯用户未必需要知道具体答案，但也正是这种润物细无声的渗透，在让陪跑千行百业的基础设施，从这一代云计算平台里长出来，并用Token度量新的经济气象。