文章核心观点 - 人工智能产业正从以算力为中心的“卖生产资料”模式，转向以模型应用为中心的“卖生产力”模式，即以模型即服务（MaaS）和Tokens调用量为关键指标的新范式 [2][5][13] - 产业智能化已从选择题变为关乎生存的必答题，但企业面临资本开支巨大与回报不确定性的矛盾，而Tokens调用量成为衡量AI实际落地与商业价值更精确的“晴雨表” [6][7][9][14] - 火山引擎作为行业代表，通过其豆包大模型和MaaS模式，在汽车、消费电子、餐饮等多个行业推动AI规模化落地，其Tokens调用量市场份额领先，验证了该模式的有效性 [2][16][18][21] AI产业范式转变：从算力到Tokens - 传统的以算力为中心的IT架构已无法满足Agent时代需求，以模型为中心的AI云原生架构正在形成 [2] - 云服务商的商业模式正从“卖算力”过渡到“卖Tokens”，本质是从“卖生产资料”转向“卖生产力” [13] - Tokens调用量是衡量产业应用AI服务最精确的指标，相当于人工智能时代的“用电量” [5] - 与IaaS模式相比，MaaS模式让客户直接调用模型能力，节省底层开发维护成本，且按实际使用量收费，更具灵活性 [14] Tokens经济的价值与优势 - Tokens调用量直接反映了模型推理过程中的计算量，与AI应用的实际落地情况紧密相关，是产业景气的“晴雨表” [14] - 算力销售像一次性买卖，而Tokens调用具备可持续性，能基于反馈不断优化模型，构建生态护城河 [15] - MaaS模式大幅提升了模型规模化落地的效率，增长潜力远超传统IaaS模式，并被认为是通用人工智能生态构建的核心 [15] - 一家消费电子行业客户引入视觉理解模型后，Token消耗量在5个月内增长了12倍 [15] - 已有超过100家企业客户在火山引擎的Token使用量超过一万亿 [15] 产业界的共识与困境 - 产业界对智能化转型已形成共识，智能化不是选择题，而是关乎生存与未来的必答题 [9] - 美国科技公司集体刷新资本开支指引，如谷歌上调80亿美元，Meta上调40亿美元，行业整体支出超过2000亿美元，但投入与潜在收益间存在巨大鸿沟 [7] - 对企业而言，智能化投资难以形成清晰量化的预期回报，存在决心与心理包袱的矛盾 [9] - 当算力需求重心从训练转向推理，Token调用量快速增加意味着AI进入“实战”环节，用户体验成为核心竞争力 [9] 火山引擎的实践与行业落地 - 火山引擎通过从模型能力到基础设施的全方位革新，推动AI应用从单一模型调用转向Agent智能体生态 [10] - 截至2024年12月，豆包大模型日均Tokens调用量高达50万亿次，仅次于OpenAI和Google [2] - 2024年上半年，中国大模型公有云服务Tokens调用总量达536.7万亿次，火山引擎份额超过49%，位列第一 [2] 汽车行业 - 火山引擎已覆盖90%的主流车企，豆包大模型成为中国市场智能座舱搭载量第一的AI模型 [18] - 从特斯拉、国内新势力到一汽、长安及奔驰、宝马等海外品牌，豆包大模型已成为AI汽车标配 [18] - 接入豆包大模型后，车机可理解模糊指令，实现复杂车控，如奔驰纯电CLA交互效率提升50%，唤醒速度快至0.2秒 [19] 消费电子与手机行业 - OPPO、vivo、荣耀、三星等基于豆包大模型升级AI原生体验，实现多模态识物、智能创作等功能 [21] - 豆包大模型让智能助手具备持续学习能力，可结合反馈不断优化 [21] 餐饮、零售与消费行业 - 海底捞基于火山引擎HiAgent打造AI用餐管家“小捞捞”，为消费者缩减30%预定操作时间 [21] - 瑞幸咖啡的AI点单助手实现“动动嘴就能点咖啡” [21] - 中免日上的智能导购可根据用户肤质、个性化需求智能推荐产品 [21] - 火山引擎助力喜茶、库迪等连锁品牌实现统一、自动化的智能巡检，保障服务品质 [22] 企业运营与数据分析 - 赛力斯联合火山引擎创建用户之声管理平台，依托豆包大模型准确推测用户情绪，提炼反馈以提高决策效率 [21] - 极氪引入火山引擎Data Agent数据产品，内部数据需求从提出到完成分析可分钟级实现，打破效率瓶颈 [22] MaaS模式的核心竞争力 - MaaS模式将晦涩技术语言转化为可度量的效率和速度，是AI落地阶段的核心竞争力 [24] - 基于Tokens的计费方式让企业的投入产出比可以更加直观和量化，在竞争环境中是一种兼具敏捷性与确定性的战略选择 [16][23] - 火山引擎AI Agent的优势在于对各行各业在获客、销售、服务等相似环节的适配，达到跨行业的通用性 [22]