文丨闌夕

IDC有個報告是我從去年就開始注意的：中國大模型公有云服務市場分析，這是對國內(nèi)AI產(chǎn)業(yè)「商品化」最客觀也是最真實的數(shù)據(jù)反饋。它直接反映了大模型的應用規(guī)模，而不是把IaaS、PaaS打包一起統(tǒng)計，可以說是tokens經(jīng)濟最核心的指標。

比如去年中國整個公有云的Tokens調(diào)用量幾乎是從無到有的飆升到了114.2萬億次，已經(jīng)呈現(xiàn)出了爆發(fā)趨勢，前天IDC又更新了今年上半年的報告，Tokens的調(diào)用總量達到536.7萬億次，半年的時間干了去年全年接近5倍的活兒。

這張環(huán)比數(shù)據(jù)表的信息量很大，可以看到2個異軍突起的增長拐點，分別在2024年7月和2025年2月，這兩個時間發(fā)生了什么事？

2024年7月，豆包掀起大模型降價風潮的影響出現(xiàn)，因為把旗艦模型的計費標準從「幾分錢」降低到「幾厘錢」，幾乎是以一己之力憑空創(chuàng)造出了大模型公有云這個市場；

2025年2月，DeepSeek-R1全球爆火，不但打響了大模型領域的成本革命，也把AI云的負載壓力從預訓練切換到了推理，從此開源模型百花齊放，進一步促進了模型商品化的滲透率。

整個連鎖反應的結果，就是MaaS（模型即服務）這種商業(yè)模式的拔地而起，以及最早布局MaaS的火山引擎，現(xiàn)在拿到了49.2%的市場份額，相當于全行業(yè)的半壁江山。注意，這個統(tǒng)計并不包括豆包、抖音等字節(jié)內(nèi)部產(chǎn)品，完全是外部企業(yè)客戶的調(diào)用量。

從看不起，到追不上，MaaS經(jīng)歷了什么？

當然，MaaS只是AI云的賽道之一，基于統(tǒng)計口徑的不同，阿里云、百度云也都能在IaaS、PaaS等賽道拿到另外的第一名，但就含金量而言，MaaS是最能證明大模型行業(yè)發(fā)展情況的晴雨表。

因為MaaS的調(diào)用量大，也夠直接，模型好不好用、該怎么改的評測集，都是只有通過調(diào)用才能得到的信息，賣GPU是拿不到這類數(shù)據(jù)的，所以火山引擎從一開始就是把MaaS作為AI云的核心目標，這對兄弟部門的豆包也有幫助：

「大的使用量，才能打磨出好模型，并且大幅降低模型推理的單位成本?！?/p>

MaaS是一個邊緣創(chuàng)新的典型產(chǎn)物，因為營收和利潤的起點都很低，傳統(tǒng)云廠商都不太看得上，還是賣算力最賺錢，像是甲骨文這種千億美金級別的鎖單帶動股價飆漲，才是聚光燈下的主流敘事。

但是對于開發(fā)者來說，原生化的AI云才是剛需，去買算力部署模型，門檻天然就高，比如我們都知道，DeepSeek已經(jīng)是大模型里的價格屠夫了，但要訓練一套完整的DeepSeek MoE模型，至少需要320張GPU，這就不是普通開發(fā)者能說上就上的。

所以MaaS這種群眾路線的服務才越來越受歡迎，它相當于一家模型商店，把市面上的模型都封裝到了云上，開發(fā)者不必關心技術細節(jié)，只需按量付費，直接調(diào)用模型的核心能力——文本生成、圖像識別、語音轉(zhuǎn)換等——為己所用。

AI在應用層的普及，可能和大家預想的不太一樣

有個對MaaS模式的體驗形容特別恰當：拎包入住，豐儉由人。

Quest Mobile在2025中國移動互聯(lián)網(wǎng)半年大報告里也提到過一個點，在國內(nèi)的AI應用側，插件產(chǎn)品的規(guī)模要明顯高于原生產(chǎn)品，什么意思呢，就是大家期待的殺手級App，可能并沒有那么快出現(xiàn)，與此同時，AI又已經(jīng)變得無處不在了，以新功能的形式。

在這個滲透過程里，MaaS市場就是最大的幕后功臣，一個社交產(chǎn)品的開發(fā)者，如果想要新增一個AI頭像的繪制功能，完全可以不用重復造輪子，專門訓練一個圖片模型出來，而是可以像去超市購物那樣，在MaaS市場里挑一個價格和性能最適合的，然后用接口的方式加到自己的產(chǎn)品里，即開即用。

美國BI平臺Databricks的負責人今年也說過來自業(yè)務側的反饋：「大多數(shù)企業(yè)并不想成為AI專家，他們只是需要開箱化的AI解決方案，而且微調(diào)和管理開源模型的復雜性對他們而言依然是一個難以跨越的門檻。」

所以像是OpenAI和Anthropic在面對免費平替的開源模型時還是非常能打，而擁有企業(yè)級服務經(jīng)驗的Salesforce和Oracle也在老樹新芽般的高速增長，模型的原始智能水平固然重要，但更值錢的地方在于它驅(qū)動產(chǎn)品的質(zhì)量和可用性。

某種意義上，MaaS才是真正的大模型競技場，像是火山引擎之所以占有率獨一檔，就是因為它能匯聚市面上最新、最領先的模型，還是用超市的比喻來理解，就是供應鏈的競爭力制勝，比如Google的新圖片模型nano-banana刷屏之后，唯一能跟上硬剛的，就是字節(jié)的Seedream 4.0，剛剛登頂LMArena，而在火山引擎，這些頂級模型都在擺貨架上「予取予求」。

而且即便有微調(diào)和訓推需求，火山引擎的Infra效率也是行業(yè)領先的，像是DeepSeek-V3.1這種開源模型在火山引擎上的表現(xiàn)指標也非常漂亮，這些都會最終體現(xiàn)到開發(fā)者的體驗端，形成用量越多、進步越快的正循環(huán)。

前幾天看到有條推文，說OpenAI曾經(jīng)明確表示GPT-4o、o1、o3、o3-mini這樣說命名對用戶來說太不友好了，要用GPT-5來做統(tǒng)一和簡化，現(xiàn)在來看，這話OpenAI只做到了一半，確實只有GPT-5一個模型了，然而我們看到迎面走來的方陣分別是：GPT-5、GPT-5 auto、GPT-5 thinking、GPT-5 pro、GPT-5-mini、GPT-5-nano??

本質(zhì)上，模型商品化的主要瓶頸，還是Tokens不夠用，于是不得不人為設置各種檔位，在讓大模型變成自來水那樣按需取用的生活資源這件事情上，MaaS平臺的用武之地和長期價值，一定會與日俱增。

前幾個月我還在說，基于Google的Q2財報，Google云5月的Tokens調(diào)用量是480萬億次，到了7月就漲到了980萬億次，不但增長極高，而且單月就已經(jīng)相當于去年中國公有云總計調(diào)用次數(shù)的8倍之多了。

但在對齊比較對象之后，就會發(fā)現(xiàn)如果讓豆包「出戰(zhàn)」，在規(guī)模上甚至是可以和Google正面硬剛的：

火山引擎在6月的一次大會上披露過，截至2025年5月，豆包大模型的日均Tokens調(diào)用量是16.4萬億次，拉到月均來算，就是500億次以上，比同期的Google只多不少。

換句話說，這個行業(yè)還沒有到?jīng)_刺的階段，但頭部大模型廠商都已經(jīng)跑出了沖刺的速度，增長速度一個比一個嚇人，云上一日，人間一年，我就感覺到快。

你們也可以參與預測一下，半年后IDC公布2025年全年中國大模型公有云的Tokens調(diào)用量時，會出現(xiàn)一個什么量級的數(shù)字？