9 月 19 日，國際數據公司（IDC）發布了一份名為《中國大模型公有云服務市場分析，2025H1》的調研報告，其中披露了當前中國 AI 產業發展速度的核心數據，值得關注。
報告顯示，2025 年上半年，中國公有云上大模型調用量（統計口徑為云廠商對外部客戶提供的服務，不含自有業務）達 536.7 萬億 Tokens，較 2024 年全年 114 萬億 Tokens 的規模增長近 400%。
市場格局方面，火山引擎以 49.2% 的份額位居第一，接近半壁江山，延續并擴大了 2024 年 46.4% 的領先優勢。阿里云百煉平臺則以 27.0% 的市場占比排名第二，第三是百度智能院千帆平臺，占比 17.0%。
IDC 在報告中同時指出，中國大模型公有云服務市場未來仍有數百倍增長空間，但當前面臨的核心瓶頸是如何打破泛互聯網行業局限，向更多傳統行業滲透；此外，市場已從側重模型訓練顯著向模型推理服務遷移，多模態大模型與 Agent 應用成為增長關鍵驅動力，并建議行業需從“量”向“質”突破，以應用生態塑造差異化，同時推動低碼與高碼開發模式融合。
兩大增長拐點揭示行業邏輯：為何 Token 成 AI 應用核心標尺？
仔細看 IDC 的報告，可以發現一些有意思的現象。比如在報告中關于“中國公有云大模型調用量月度環比增長”的統計曲線中，能夠清晰發現兩個改變行業增長格局的關鍵拐點，而這兩個節點背后，恰好是 Token 成為 AI 應用核心衡量指標的深層邏輯所在。
第一個拐點是 2024 年 7 月，這個月的中國大模型公有云服務 YoY 增長率超過 160%。而這個時間點，恰好是豆包大模型技術降本全面發酵之后。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% 。
第二個拐點出現在 2025 年 2 月，這個月的增長幅度達到 60% 的水平。而這個時間點，對應的是行業事件是 DeepSeek-R1 推理模型爆紅。
這一事件不僅加速了 MaaS 市場滲透率，更標志著中國 AI 云市場正式從“預訓練時代”邁向“推理時代”。IDC 報告明確指出，此時市場需求已完成從模型訓練向推理服務的遷移，企業對推理的關注重點從“準確性”擴展到“資源效率、運營成本與可持續發展”，而推理場景的核心衡量單位，正是 Token 消耗量。
透過這兩個拐點，我們也能一窺當前 AI 模型產業發展的底層邏輯和趨勢。
首先值得注意的是，IDC 此次選擇以“Tokens 調用量”作為核心統計指標，而非傳統的 IaaS（算力、存儲）或 PaaS（開發平臺）打包統計，本質就是抓住了 AI 應用落地的“真實標尺。
從統計邏輯看，IaaS 統計的是“算力供給”，而非“算力使用”—— 部分云廠商通過低價銷售 GPU 資源沖營收，但大量算力處于閑置狀態，無法反映 AI 應用的實際落地情況；而 Token 統計的是“模型實際調用”，每一個 Token 都對應一次文本生成、圖像分析或語音交互，是 AI 與業務場景結合的直接體現。以火山引擎為例，IDC 統計未包含其自有業務（如抖音、豆包 APP）的 Token 消耗，若納入統計，其份額將進一步擴大，這種“剔除水分”的統計方式，更能反映商業市場的真實需求。
從產業價值看，Token 消耗量是衡量 AI 產業景氣度的“晴雨表”。
原因有三。其一，Token 增長與應用落地強綁定。只有模型足夠好用、應用場景足夠豐富，企業才會持續調用 —— 火山引擎數據顯示，其服務的消費電子行業客戶引入視覺理解模型后，5 個月內 Token 消耗增長 12 倍，日均突破百億 Tokens，這正是應用落地的直接反饋。
其二，Token 模式更具可持續性。傳統“賣算力”是一次性交易，低價沖量無異于“飲鴆止渴”，客戶一旦發現算力閑置便會退租；而“賣 Token”是經常性收入，依賴客戶持續使用，倒逼廠商優化模型能力與服務體驗，形成“模型更好 → 應用更多 → Token 增長 → 模型迭代”的良性循環。
其三，Token 具備指數級增長潛力。國家數據局數據顯示，2024 年初中國日均 Token 消耗量為 1000 億，2025 年 6 月已突破 30 萬億，一年半增長 300 倍；某 ICT 硬件企業通過敏感性測試預測，若 Token 價格維持當前水平，火山引擎未來 1-2 年 Token 調用收入或增長至百億元 —— 這種增長速度遠超傳統 IaaS（年增速 50%-200%），成為 AI 云市場的核心增量。
火山引擎的 MaaS 突圍：戰略、技術與規模的三重優勢
在 MaaS 賽道的競速中，火山引擎并非最早入局者，卻能快速占據 49.2% 的市場份額，核心源于其在戰略、技術與規模上的三重差異化優勢。
火山引擎入局云計算市場較晚，若按傳統 IaaS 模式追趕難度極大。火山引擎總裁譚待曾透露，管理層早年曾要求團隊思考“2030 年的云與 2020 年有何不同”，最終答案是“AI”，而 MaaS 正是 AI 云的核心載體。
與其他云廠商側重 IaaS 營收不同，火山引擎從 2024 年起就將 MaaS 置于戰略高度，投入遠超當前營收規模的資源。這種戰略定力在 2024 年 5 月的降本中尤為明顯，每一次動作都精準踩中行業拐點。
在技術方面，火山引擎的技術優勢體現在“模型”與“平臺”兩大維度：在模型層面，豆包大模型家族迭代速度領先行業，目前已覆蓋文本、圖像、音頻、視頻等多模態領域。國際評測機構 Artificial Analysis 數據顯示，豆包?圖像創作模型 Seedream 4.0 的文生圖能力位居全球第一，圖像編輯能力全球第二；豆包?視頻生成模型 Seedance 1.0 pro 登頂相關盲測榜單；其實時語音模型更是在 C 端場景爆火，支持唱歌、辯論等多樣化交互，2025 年 5 月豆包大模型日均 Token 調用量達 16.4 萬億，較 2024 年 5 月的 1200 億增長 137 倍。
在平臺層面，火山引擎 MaaS 平臺“火山方舟”經過內部海量業務打磨，性能優勢顯著。AI 基礎設施創業公司 TensorChord 2025 年 3 月評測顯示，火山方舟上的 DeepSeek-R1 模型每秒 Token 輸出量是部分廠商的 2.6 倍，在首字延遲、并發處理、資源利用率等客戶可感知指標上均為行業領先 —— 這源于其底層技術優化，包括 PD 分離架構、KV-Cache 緩存加速、自研 vRDMA 網絡等，能“榨干每一張 GPU 的 Token 輸出潛力”。
最后是規模的支撐。火山引擎的規模優勢來自字節跳動“內外同源”的技術體系 —— 支撐火山引擎外部客戶的基礎設施團隊，與服務抖音、飛書、廣告等內部海量業務的團隊是同一團隊。這種架構意味著，火山引擎在服務外部客戶前，已在內部“實戰”中驗證了技術的穩定性與 scalability：例如，其需支撐抖音推薦系統的超大規模稀疏模型訓練，這種能力外化后，可輕松滿足外部企業的高并發 Token 調用需求。
目前，火山引擎已服務全球 9 家 Top10 手機廠商、8 成主流汽車品牌（如奔馳、寶馬、特斯拉）、70% 的系統重要性銀行（如招商銀行、浦發銀行）以及超五成 985 高校（如北京大學、浙江大學），這些跨行業客戶的持續調用，進一步鞏固了其 Token 規模優勢。
結語
IDC 的報告不僅是對過去市場格局的總結，更是對未來趨勢的預言。隨著多模態技術和 Agent 應用的成熟，單個任務消耗的 Token 量將呈幾何級數增長，AI 應用的想象空間將被徹底打開。
在這場變革中，誰能提供效果最好、成本最低、性能最強的模型服務，誰就能吸引最多的開發者，催生最繁榮的應用生態，從而在“Tokens 經濟”的浪潮中占據主導地位。
火山引擎憑借其在 MaaS 賽道上的戰略定力、技術積累和規模優勢，已經搶得先機。49.2% 的市場份額不僅是一個數字，更是市場對其戰略和執行力投出的信任票，預示著在即將到來的 AI 應用大爆發時代，它將扮演更加重要的角色。