在斯坦利·庫布里克執導的科幻經典《2001：太空漫游》中，主控電腦哈爾9000以紅色鏡頭和冷靜嗓音成為舊時代人工智能的象征——一個孤立、封閉且中心化的智能體。從報告設備故障到冷酷執行致命指令，哈爾的失控源于底層指令的沖突，最終選擇以極端手段完成任務。這一設定映射出一個現實困境：缺乏情感與持續學習能力的AI，在復雜規則面前可能走向理性的反面。

現實中的AI發展并未重蹈哈爾的覆轍。在產業落地過程中，人工智能不再扮演“唯一大腦”的角色，而是成為各行業的“智能外腦”。自ChatGPT引發全球關注以來，AI技術加速滲透至真實業務場景，產業界對智能化的追求已成共識。據IDC數據，今年上半年中國大模型公有云服務Tokens調用總量達536.7萬億次，其中火山引擎以超49%的市場份額位居首位。截至12月，豆包大模型日均調用量突破50萬億次，僅次于OpenAI與谷歌。

在2025冬季FORCE原動力大會上，火山引擎總裁譚待提出，傳統IT架構已無法滿足Agent時代需求，以模型為核心的AI云原生架構正在形成。這一架構中，模型成為軟件核心，MaaS（模型即服務）成為主流使用方式，算力則通過Tokens轉化為可度量的智能服務。Tokens如同人工智能時代的“電力計量表”，其調用量直接反映產業界對AI服務的實際需求，成為衡量技術落地效果的關鍵指標。

美國科技巨頭近期在AI領域的資本支出引發市場質疑。谷歌、meta等公司年內累計投入超2000億美元，但資本市場對算力需求與商業價值的匹配度存疑。meta首席執行官扎克伯格回應稱，在AI競賽中，投入不足的風險遠高于過度投入。這種焦慮背后，是產業界面臨的共同挑戰：智能化轉型雖已成為生存必答題，但企業難以量化投資回報，心理負擔沉重。火山引擎通過推動AI應用從單一模型調用轉向Agent生態構建，試圖提升各行業的“AI含量”，為這一難題提供解決方案。

云服務商業模式正經歷從“賣算力”到“賣Tokens”的轉型。大模型訓練與推理對算力的需求持續攀升，谷歌云副總裁曾表示，為滿足市場需求，訓練算力需每6個月翻倍。然而，高昂的成本迫使云服務商重新思考價值定位。MaaS模式允許終端客戶直接調用模型核心能力，如文本生成與交互應答，同時節省底層基建開發成本。Tokens作為計費單位，能精準反映模型與Agent的實際使用情況，其消耗量與AI應用落地程度高度相關，成為更務實的資源度量標準。

與算力銷售的一次性特征相比，Tokens模式具備可持續性。企業按需調用模型能力，好用模型的調用量自然更高，形成“用得越多、優化越快”的良性循環。火山引擎披露的數據顯示，某消費電子企業引入視覺理解模型后，5個月內Token消耗量增長12倍，目前已有超百家企業客戶使用量突破萬億。畢馬威認為，MaaS模式將成為通用人工智能生態構建的核心，其增長潛力遠超傳統IaaS服務。

汽車行業是智能化轉型的先鋒領域。火山引擎已覆蓋90%的主流車企，豆包大模型成為中國市場智能座艙搭載量第一的AI模型。從特斯拉到一汽、長安，再到奔馳、寶馬等海外品牌，豆包大模型成為AI汽車的標配。接入后，車機系統可理解模糊指令，實現復雜車控、出行規劃與故障定位等功能。例如，榮威M7 DMH能準確識別山東方言倒裝句，奔馳純電CLA的交互效率提升50%，喚醒速度達0.2秒，并可識別用戶情緒提供反饋。

火山引擎的模型能力先在字節跳動內部業務中完成驗證。抖音、今日頭條等50余個業務率先應用豆包大模型，隨后擴展至手機、教育、消費等行業。在智能助手領域，海底撈基于HiAgent工作站推出“小撈撈”AI管家，縮短用戶預定時間30%；博西家電的“西西子”提供智能導購與售后服務；瑞幸咖啡的AI點單助手實現語音下單；中免日上的智能導購根據用戶膚質推薦產品。這些應用均依托豆包大模型的持續學習能力，實現“越用越懂用戶”的效果。

在精準營銷與運營方面，賽力斯聯合火山引擎搭建用戶之聲管理平臺，通過模型分析用戶情緒并提煉反饋，提升決策效率；極氪引入Data Agent數據產品，將內部數據分析需求響應時間縮短至分鐘級。連鎖品牌則借助火山引擎實現智能巡檢，喜茶、庫迪等通過統一質量管理標準，確保各門店服務品質一致。無論是汽車行業的復雜場景，還是餐飲、消費領域的標準化需求，火山引擎AI Agent均展現出跨行業適配能力，其基于Tokens的計費模式也使企業投入產出比更加透明。

隨著AI參數量指數級增長與應用場景持續涌現，Tokens調用量正成為技術融入產業的重要足跡。這一指標不僅反映當前AI產業的景氣度，其背后的技術價值與商業潛力也將隨行業深化應用而持續提升。在“AI+”成為時代命題的背景下，火山引擎通過MaaS模式與Agent生態，為千行百業提供了可量化的智能化路徑。