作者 林易
編輯 重點君
中國雲計算市場，正被ai注入一劑強心針。一度增長失速的雲廠商們，找到了新的增長引擎，在ai iaas、ai paas、maas開始新的競速。
其中，maas 作為大模型的實際負載，反映了大模型最真實、也最一線的市場水溫。大模型變革兩年半？今天怎麼樣了？
這兩天，國際數據公司（idc）發布了最新的maas中國市場格局——《中國大模型公有雲服務市場分析，1h25》，有兩個關鍵結論：
一是，中國大模型公有雲調用量迅猛增長。僅2025年上半年，總調用量就達到了536.727萬億tokens。2024年全年，這個數字是114萬億tokens。這意味著上半年，就比去年全年增長近400%。
二是，隨著maas這種商業模式逐漸成熟，市場需求正從模型訓練轉向模型推理，多模態模型和agent應用是引爆市場的關鍵。
市場格局來看，火山引擎對外部客戶提供的大模型調用量位居中國第一，市場份額達到49.2%，佔據中國大模型公有雲調用量的近半壁江山。這延續了其2024年的強勁表現：去年，火山引擎市場份額為46.4%；截至今年上半年，其領先優勢進一步擴大。
事實上，火山引擎推出一方模型調用服務的時間並不算早。直到去年5月，火山引擎才首次對外提供豆包大模型調用服務。有意思的是，也是在那次發布會上，火山引擎總裁譚待就悄悄透露了火山引擎的maas戰略野心——「大的使用量，才能打磨出好模型，也能大幅降低模型推理的單位成本。」
彼時，豆包大模型主力模型將大模型推理成本從以分計價降到以厘計價。
一位大模型應用開發從業者向我們回憶了這個故事，deepseek-v2和豆包大模型把推理成本降低10倍以前，可以說中國沒有maas，億級人民幣的市場，一個通用的大模型api能否滿足企業多樣化的需求，都是問號。
「包括今年2月，火山引擎也是第一家推出deepseek-r1 api的雲廠商。支持deepseek模型和直接上線deepseek api，這是兩種完全不同的選擇。而且在那之前火山方舟上只有豆包大模型api，當時直接上線deepseek api我很意外」，他說。
maas份額第一背後，位元組對ai雲的目標似乎從一開始就寫好了。
01
tokens調用量，ai雲的決勝高點
相較於直接售賣gpu算力，模型調用無論在營收規模還是利潤水平，都完全沒有可比性，最早頭部雲廠商maas營收普遍只有億元級別。
但火山引擎一開始就把maas放到了戰略高度。一位雲廠商從業者告訴我們，「火山引擎在maas上投入的資源很大，相比現階段的營收規模，完全是超額投入」，「人家可能就沒考慮過靠賣gpu算力賺錢，至少不是優先順序」。
這可能與位元組做雲業務的進場時間有關，火山比同行晚了10年，按照傳統方式很難追趕。
火山引擎總裁譚待接受《晚點》的採訪時曾表示：「剛開始做火山的時候，管理層還給我布置了一個作業：想像一下十年以後的雲，也就是 2030 年的時候，跟 2020 年有什麼不同。」譚待想了很久，最終給出的答案是ai。
這讓火山在大模型到來時，足夠敏銳、果決堅定地錨定maas市場。
大模型公有雲調用量越多，就能收到越多反饋：模型在企業場景里到底好不好用、哪裡不好用、什麼場景、什麼性能不夠好，有了這些真實反饋組成的評測集，才能更快迭代模型。
更強模型、更低成本、更優性能——火山方舟一直以來的迭代方向，正是tokens調用量的重要性所在，也是大模型時代ai雲的規模效應。
這也是位元組對ai雲的戰略選擇：調用量越大，模型越好。
於是，火山引擎成為maas市場的點火人，錨定模型效果、成本、性能，持續優化，與maas市場一路共同成長。
idc報告顯示的中國公有雲大模型調用量月度環比增長中，顯示了兩個關鍵的增長拐點：
第一個是2024年7月，即豆包大模型技術降本全面發酵之後。在這之前的2024年5月15日，豆包大模型通過模型架構、推理框架等技術創新，將主力模型定價直接從行業的「分計價」拉入「厘計價」時代，降幅高達99.3% 。
第二個，則是2025年2月，deepseek-r1 推理模型全面爆火後，進一步加速了maas市場的滲透率，ai雲負載從預訓練時代邁向推理時代。
可以說，豆包大模型與deepseek的爆紅，共同催生了中國maas市場。沒有人會懷疑ai應用爆發，maas市場還在高速增長，火山引擎的份額依然在擴大。
不過當市場被激活，競爭也迅速白熱化。2025年以來，所有雲廠商都已重兵入局maas，這直接考驗各廠商的戰略定力。
02
為什麼是「49.2%」？
對火山來說，為什麼能持續擴大在maas上的優勢？我們認為與三個因素有關：戰略、技術和規模。
在位元組的版圖中，大模型不是一個傳統雲計算業務，核心目標是探索智能上限，同時火山引擎承載著位元組技術能力的「外化」。據報道，2025年位元組在ai上的三大目標是：探索智能上限、探索新的 ui 交互形式，以及加強規模效應。
豆包大模型在tob場景的迭代，依託火山引擎的大模型調用，在這個目標下，火山要成為「最好的、原生的ai雲」。
這包含模型和infra的共同優化。
模型層面，豆包大模型家族在過去一年中快速迭代，目前已覆蓋文本、圖片、音頻、視頻、多模態等多個領域，各類模型均處於第一梯隊。
在被視為下一階段競爭焦點的多模態領域，火山引擎更是佔據了領先身位。豆包大模型1.6、豆包·視頻生成模型seedance 1.0 pro、豆包·實時語音模型、豆包·圖像創作模型seedream 4.0等，多個大模型登頂artificial analysis。在全球盲測權威評測 lmarena 競技場，seedream 4.0 的文生圖能力甚至超越最近大火的gemini 2.5 flash（nano-banana）。
這些多模態大模型有效加速了ai應用落地。例如在k12在線教育、智能巡檢等場景，視覺理解模型（vlm）的引入，帶動了tokens消耗5個月增長12倍，並快速實現了日均百億tokens的突破。
infra層面，火山引擎maas平台火山方舟以極致服務和先進技術為主要特點，能做到模型api在吞吐、並發、首字延遲、平均延遲、成本優化、資源保障、安全可信這些客戶可感知指標上，均為行業領先。
在運算元層（演算法優化）、系統層（pd分離），火山方舟也對模型進行了深度優化，包括：pd分離架構、kv-cache緩存加速、自研推理加速引擎 xllm、自研 vrdma 網路等。
大模型以來，技術主體正在從web、app到agent的變遷中，這意味著開發範式將發生重大變化，agent廣泛滲透需要全棧技術的重構。
在承接最多市場需求的推動下，火山引擎率先推出以大模型為核心、以生產級可用的複雜agent為負載的ai雲原生架構，幫助開發者屏蔽底層硬體差異和開發複雜性，直接從雲端獲得高質量、低成本的 tokens，加速企業agent落地和業務創新。
最後規模上。雲計算高固定成本、低邊際成本，規模決定一切，火山引擎的規模，來自「內外同源」機制。
在位元組跳動內部，火山引擎的基礎設施團隊與服務抖音、廣告等海量業務的團隊是同一個大團隊。這意味著，在外部客戶提出需求之前，火山引擎早已在內部「練手」，它必須穩定支撐起推薦、廣告等超大規模的稀疏模型訓練 。
這種「內外同源」，讓火山引擎得以將在內部真實戰場上（in-house）驗證過的、最成熟的技術，近乎無損地「外化」為對外部客戶的服務。
03
ai雲的馬拉松才跑500米
大模型的競爭還在早期。譚待曾用一個比喻來形容當前的ai競爭：「如果把ai發展看作一場馬拉松，可能現在才跑了500米」。
49.2%中國第一的份額，已經是當下市場對快速行動和戰略堅決的大模型廠商做出的選擇。而在tokens調用量上的領先，也是火山引擎定義ai雲標準和服務範式的勝負手。
眼下，火山引擎作為「你的下一朵雲」，正在進化為「你的ai雲」 。
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