出品 | 何玺

排版 | 叶媛

豆包，正成为字节跳动新一代的增长引擎，和出击“利矛”。

在近期的火山引擎FORCE原动力大会上，总裁谭待透露了一组关键数据：豆包大模型的日均token使用量已突破50万亿，比去年同期增长了十倍以上。值得注意是，到2025年12月，累计token使用量超过一万亿的企业客户，已经超过了一百家。

这个惊人的使用量表明，字节的商业内核正在发生一场静悄悄的转向——从“卖算力”转向“卖智能”（Token），一条全新的、规模化的收入路径正在打开。

在巨头林立的云市场，字节的豆包（火山引擎）凭什么能打破藩篱，冲进全球token经济竞争的第一梯队？这次商业内核的转向，又意味着什么？

我们从豆包AI云的进阶之路说起，聊聊它的破局之道，以及这场转向背后的深层逻辑。

01

字节豆包，如何进阶全球token经济头部？

回看豆包的成长路径发现，字节跳动的破局关键，并非加入昂贵的算力“军备竞赛”，而是颠覆了传统云巨头的玩法——用消费级产品的逻辑，改写了企业级服务的规则。

传统云计算打的是艰苦的“城市攻坚战”。“以云带模型”的巨头们，深陷在企业客户的会议室里，比拼着每秒的浮点运算能力和每G存储的价格，利润在无休止的价格战里越摊越薄。这是一个增长见顶、高度内卷的存量市场。

字节选了一条不一样的路。它没有强攻那座由巨头重兵布防的“城市”，而是调转方向，采用“以模型带云”的策略，投身于更广阔、更生机勃勃的“农村”——也就是C端消费市场。豆包，正是这场侧翼战的主力。

豆包大模型有一个核心洞察：最强的AI模型，不是在实验室里用论文炼成的，而是被海量用户真实需求“喂”出来的。

当其他大模型还在为基准测试榜单上的小数点鏖战时，豆包在：帮学生写作文，替程序员找代码bug，给营销人想创意，听普通人倾诉烦恼。每一次真实的交互，都是对模型理解力、生成力和实用性的终极压力测试。

所以，当火山引擎把豆包的能力“批发”给企业时，它交付的就不再是需要客户自己加工、寻找场景的“原材料算力”，而是一把把开箱即用、刃口锋利的“瑞士军刀”。企业买到的是经过亿级用户实战检验的“业务智能”，而不是充满不确定性的“技术潜力”。

这条路径的颠覆性，更深层体现在它对商业逻辑的重构上：它用消费互联网的打法，悄然重置了ToB服务的成本与信任模型。

首先是成本重置。大模型天价的研发与持续训练成本，被豆包上亿用户每日的交互自然摊薄。用户每一次免费的提问，都在无形中为模型注入价值、打磨能力。这让字节向企业提供智能服务的边际成本极具优势，能发起甚至承受激烈的市场竞争，把压力直接传递给那些仍依赖传统高投入研发的对手。

其次是信任重构。在传统企业服务中，建立技术信任需要漫长的测试、验证和招标流程。而豆包通过成为数亿用户工作生活的一部分，完成了史上最大规模的“产品公测”。当一位企业的技术负责人、一位业务领导自己就是豆包的深度用户时，技术的可信度已被亲身感知所确认。这种来自消费端的“口碑”，成了攻克企业市场最锋利的信任通行证。

所以说，字节豆包AI真正的破局点，不单是技术领先。它更像一次成功的“能力降维”：把实验室里高高在上的AGI（通用人工智能）技术，变成了每一家企业都能轻松接入的、实用的能力。

豆包的故事也说明，在这个时代，赢得企业市场的最好方法，或许就是先赢得每一个真实、鲜活的个人用户。

02

以“豆包”为矛，字节商业内核从“卖算力”转向“卖智能”

从一款C端产品，成长为全球token经济的头部玩家，豆包AI不仅正在改变云厂商的游戏规则，更在重塑字节跳动自身的商业内核。

当下的字节，正经历一场深刻的商业蜕变。它的内核动力，正在被重新定义——豆包大模型不再只是一个产品，更是一把关键的“矛”，刺穿了对“卖算力”的传统依赖，带领字节冲向“卖智能”的更广阔战场。

过去，火山引擎提供的云计算服务，本质上还是“卖算力”。这是行业通用模式，比拼的是硬件规模、资源利用率和价格。在这个战场上，字节是后来者，挑战巨大。而豆包的出现，为字节开辟了一条差异化的新战线。它不再只是把服务器和带宽租给客户，而是将已经训练好、验证过的“智能”本身，作为商品来交付。

这一转变，清晰地体现在豆包构建的三层服务结构里。

最底层是“原料”。通过火山引擎开放大模型API，按Token收费。这看似仍是资源售卖，但内涵已变。客户买的，不再是均质化的计算单元，而是被数据和算法赋予了特定“智力”的原始能力。它是智能时代的“水电”，但已经是精加工过的“纯净水”，而非原始的“河水”。

中间层是“组件”。比如豆包助手API这类封装好的垂直能力。这好比提供了预制好的“智能积木”。企业无需从零理解模型原理和训练数据，可以直接调用这些具备特定功能的模块，快速搭建自己的应用。这极大降低了AI的使用门槛，把技术复杂性封装在内，对外只呈现简洁易用的价值。

最上层是“成品”。针对金融、汽车、零售等行业，提供深度结合豆包的端到端解决方案，例如智能座舱对话系统、金融投研助手。这时候，字节出售的，是基于深刻行业洞察的、能直接创造业务价值的“智能应用”。客户为最终效果付费，而字节则需要承担从技术到场景落地的全部责任。

这三层结构，构成了一个从普适到专属、从工具到价值的完整光谱，让不同需求的客户都能找到切入点。

而这种商业模式得以成立并持续运转的根本，源于豆包（C端）与火山引擎（B端）双向协同驱动所构建的“增长飞轮”。如今，这个飞轮的闭环已基本形成，并逐渐筑起了难以模仿的竞争壁垒。

于是我们看到，行业竞争的焦点开始从传统的“规模算力”，转向字节所构筑的“规模智能”，定价逻辑也发生了根本改变。过去，“卖算力”的定价基础是硬件成本、电力和带宽，本质是计量资源消耗。而“卖智能”的定价基础，是AI能力为客户创造的真实业务价值——效率提升多少、成本降低多少、收入增长多少。商业模式从“资源消耗型”转向了“价值创造型”。字节的利益和客户的成败，被更深地绑定在一起。

豆包这把“矛”的锋利之处就在于此：它正全面改造字节的商业基因，将字节在C端积累的数据优势、算法优势和产品化能力，系统性地转化为在B端市场的核心竞争力。

03

远眺：智能体时代，大厂AI竞争将走向何方？

当字节以“豆包”为矛，以“火山引擎”为基，从“卖算力”转向“卖智能”，这场转向就不仅仅是字节自身的商业升级了。它预示着整个产业竞争逻辑的根本性改变。未来的竞争，不再是单纯的技术或资源竞赛，而是对产业理解深度、生态构建能力和价值创造效率的综合考验。竞争的重心，正从技术点的突破，演变为对智能体时代生态主导权的系统性争夺。

第一层转向，是从“拥有模型”到“运营生态”。 拥有一个参数庞大的基础模型，曾是实力的象征。但现在，这仅仅是入场券。大厂间真正的较量，在于谁能将模型置于真实、汹涌的数据流中持续进化。就像豆包凭借上亿日活用户获得滋养，未来的领先者，必然是那些能打通消费端与产业端数据循环的“双栖物种”。它们用海量C端交互打磨模型的通用智慧和人性化交互，再用严谨的B端场景淬炼其专业精度与可靠性。唯有建立循环，成为活水，才难以被复制。

第二层转向，是产业价值链的重构与权力上移。 云计算的基础设施层（IaaS）正不可避免地走向标准化、薄利化，如同曾经的水电煤网络。价值与利润的核心，快速向模型层（MaaS）和解决方案层（SaaS）汇聚。大厂们的策略因而呈现出“两头抓”的态势：一方面向下扎根，投资芯片、建设算力，确保“智能电力”的自主与稳定；另一方面全力向上生长，将智能封装成能直接解决行业痛点的方案或“智能体”。未来的格局或许并非一家独大，而是几家具备全栈能力的巨头，在零售、制造、内容、金融等领域，建立起以自身智能体为核心的“垂直生态圈”。竞争将频繁发生在这些生态圈的结合部与空白地带。

然而，构建生态远非易事，它要求一种前所未有的平衡能力。

这首先是技术上的平衡：如何在追求模型快速迭代的敏捷性，与满足企业客户对稳定性、可解释性的苛刻要求之间，找到那条微妙的黄金分割线？

更是商业与伦理的平衡：如何在挖掘数据价值、推动模型进化，与严格遵守数据安全、应对日益增长的AI伦理审查之间，建立坚实的防火墙？

同时也是投入与产出的平衡：面对指数级增长的算力消耗，如何确保每一分投入都烧出可清晰衡量的商业价值，而不仅仅是学术论文上的精度提升？

能够系统性驾驭这些多维矛盾，而不仅仅是在单点技术上冲刺的公司，才可能成为长跑的赢家。

更远的前方，智能体时代的竞争版图很可能呈现“分层融合”的复杂图景。最顶层，是少数几个通用基础模型及核心智能体平台之间的博弈与有限合作，它们设定着交互的基本协议与标准。中间层则是百花齐放、竞争激烈的垂直行业智能解决方案，这里考验的是对行业知识的深度消化能力。最底层，则是趋于统一规范的算力与工具链支撑。

主流大厂的战略路径日益清晰——“顶天立地”：全力参与顶层基础生态的规则塑造，同时选择几个核心产业纵深切入，做深做透，形成示范，最终以此带动自身全栈能力的标准化输出。

因此，智能体时代竞争的终局，或许并非一家通吃，而更可能演变为数个强大“智能生态联盟”的并存与竞合。每个生态都以一个或一组核心智能体为枢纽，内部实现了从数据、模型、应用到商业价值的顺畅循环。决定胜负的，不再是单一的算法排名，而是整个生态的健康度：智能体在其中是否能高效流动、持续进化，并真正为每一个参与者——从开发者到终端企业——创造可感知的价值。

竞争的号角早已吹响，但战场已经转移。它从实验室的排行榜，延伸到了工厂的车间、设计师的工位、金融机构的投研室。这里比拼的不再仅仅是科技的锐度，更是生态的包容性、价值的厚度与平衡的艺术。谁能在自己的生态里，让智能体最自然、最有用、最可靠地生长，谁就将在即将成型的新世界里，掌握定义未来的话语权。

远眺前方，道路漫长，但轮廓已渐次清晰。