在近期举办的FORCE原动力大会上，火山引擎总裁谭待的演讲引发了行业广泛关注。据统计，在半小时的演讲中，他18次提及“Token”，而“云”仅被提到7次。这一细节折射出当前AI领域的发展重心正在发生微妙转变。
火山引擎公布的最新数据显示，其豆包大模型日均Token调用量已突破50万亿，较发布初期实现417倍增长，较去年同期增长超10倍。这一数据不仅使其稳居中国第一，更跃居全球第三，与谷歌10月公布的月均43万亿Token调用量（日均约1.43万亿）形成鲜明对比。在公有云大模型服务领域，火山引擎的市场份额从2024年的46.4%提升至49.2%，相当于中国每产生两个Token就有一个来自其平台。
技术迭代方面，豆包大模型1.8版本正式发布，延续All-in-One技术路线，将文字、代码、Agent、音频、图视频等能力整合于统一基础模型。同步推出的Seedance 1.5 pro视频生成模型，在音画同步和方言处理领域达到世界领先水平。这些升级直接回应了当前Token消耗的结构性变化——推理需求取代训练成为主要驱动力，多模态与Agent应用占据消耗主导地位。
火山引擎智能算法负责人吴迪指出，Token作为AI处理信息的基本单元，其数量增长与智能水平呈现正相关。尽管存在"一篇文章与一段代码消耗相似Token"的争议，但实际场景中，关键决策的得出往往需要海量前置计算。他预测，到2030年国内市场Token消耗量将达现有百倍以上，企业智能化程度的核心指标将从GPU数量转向Token消耗总量，因其能同时反映模型能力、使用频率和真实需求。
面对这种趋势，火山引擎重构了云计算基础设施。传统IaaS、PaaS、SaaS分层架构被以模型为中心的AI云原生架构取代。新推出的"推理代工"服务允许企业托管训练好的模型，按实际Token消耗付费；Agent开发套件（ADK）采用多会话共享模式，突破行业惯例的独立运行时设计；智能端点支持模型路由，可自动分流至豆包、DeepSeek等多模型后端；方舟平台升级后，客户能在自有场景中进行RL强化学习微调。
这种技术路线与谷歌的全栈自研模式形成呼应。字节跳动将内部需求直接贯通至模型训练层，火山引擎团队与模型部门Seed保持紧密协作，市场需求反馈直接影响研发方向。例如，豆包大一统模型的设计源于客户对版本过多的反馈，128k上下文等炫技功能因实际需求不足被舍弃，Seedance增加的Draft样片功能则提升了用户体验。这种"需求驱动研发"的模式，在火山引擎服务的超100万家企业中得到验证，其中超百家企业累计Token使用量突破万亿。
定价模式创新方面，火山引擎推出"AI节省计划"，客户仅需为实际使用的Token付费。这种变革预示着云计算市场正在经历根本性转变——从算力租赁转向模型调用，从基础设施提供转向智能服务整合。正如谭待所言，当Agent普及后，Token将从底层原材料升级为智能单元，通过云平台和中间件的组装，形成可互通的工作流，最终以API或完整Agent形式创造更高价值。这种转变或将催生规模达10万亿的Agent市场，重新定义智能经济的边界。
