行业游戏规则变了
撰文/陈邓新
编辑/李 季
排版/Annalee
眼下，MaaS炙手可热。
随着MaaS市场蛋糕的不断做大，未来传统云走向AI云成为行业的共识，因而有名有姓的玩家悉数入场，竞争虽然日益激烈，但火山引擎持续领跑的势态却并未改变。
关于此，在火山引擎2026夏季FORCE原动力大会上，可以找到答案。
现场，发布了豆包大模型2.1系列以及更新了视频、图像、音频等多款模型，直接深入AI生产力场景，真正解决复杂工作需求、激发自主创新能力、提升最优全局效率。
对此，字节跳动CEO梁汝波表示：“攀登AI高峰是字节跳动当下最重要的事情，火山引擎MaaS业务正在变成字节跳动的基础业务，我们的投入将长期且坚定。真正做好大模型的重要体现，就是火山引擎MaaS业务服务好客户。”
一言以蔽之，模型领先成为火山引擎发力MaaS的关键所在。
AI时代，Token为王。
作为计算机领域的数字标识符，Token既是算力的最小计量单位，也是衡量人工智能落地的关键指标。
问题在于，真正把场景Token跑通的企业并不多。
之所以如此，皆因行业以往热衷比拼模型参数规模，从百亿、千亿、万亿、十万亿不断膨胀，误以为参数跃迁等同于智能涌现。
可惜的是，企业亟须的是重塑生产力。
通俗易懂地说，企业拥抱智能化要的是肉眼可见的增效，谁能跑通真实生产力场景，谁就可以真正解决AI落地的“最后一公里”。
唯有如此，大模型才可以从试用走向生产级交付。
如今，豆包大模型2.1系列的Coding能力与Agent能力双双跨越质变点，并进一步扩大了VLM的领先优势，为行业指明了前行的方向。
具体来看，提升了Coding的端到端交付能力，能胜任复杂的研发任务；强化了Agent跨工具、跨环境的任务交付能力，能完成高价值的办公任务。
其中，Coding能力尤为值得一提。
豆包大模型2.1 Pro的Coding能力与国际第一梯队的Claude Opus 4.7基本持平，在长程任务上表现颇为出彩：在一个芯片设计RTL的测试中，连续运行近18小时，完成6个核心模块、1303行 RTL 代码，经历9轮迭代，还跑通了仿真、测试、综合检查等完整工程流程，展现出模型在真实工程场景里的生产级 Coding 交付能力。
这意味着，豆包大模型不再单单提供问答服务，而是转向自主完成生产任务，可以进入企业的核心任务环节，从而创造更大的商业价值。
事实上，多项评测也佐证了这一点。
公开数据显示，豆包2.1 Pro在Terminal Bench 2.1、SWE-Pro、SciCode等代码评测中进入国际第一梯队；在OSWorld、MobileWorld、MMMU-Pro等Agent与多模态评测中也位居全球前列。
简而言之，豆包大模型焕新之后从知识驱动迭代为任务驱动。
与生产级交付能力相匹配的，是规模化应用能力，两者合力才可以应对当下指数级增长的Token消耗。
须知，一问一答的知识驱动对Token消耗是有限的，但切换到任务驱动则可能出现十倍、百倍、千倍的消耗增长。
消耗倍增之下，成本就是一个无法回避的问题。
麦肯锡的数据显示，90%的被调研企业已经启动数字化和AI转型，但仅有25%取得切实成果，仅10%实现AI规模化应用。
如此一来，业界亟须可以提供高性价比Token的大模型。
巧的是，火山引擎一直致力于拉满性价比，将“好的模型就是要让每一家企业都用得起”的理念贯彻到底。
复盘来看，2024年，通过算力、调度等全链路优化进行技术降本，继而推动大模型行业步入“厘时代”；2025年，又打破行业传统定价惯例，调用深度思考或多模态能力无需额外付费，以此抹去功能溢价，且根据Token输入长度分区定价，而非无论长短一个价，解决分摊成本的顽疾。
不难看出，火山引擎在性能与成本之间找到最佳平衡点，豆包大模型2.1系列也不例外。
豆包大模型2.1 Pro的百万Tokens统一定价为输入6元、输出30元，缓存命中条件下只需要1.2元，综合成本为1.96元，而面向高频调用场景的豆包大模型2.1 Turbo，综合成本为0.98元。
与之对应的是，Claude Opus 4.6~4.8系列的综合成本为8.08元，足足为豆包大模型2.1 Pro的4.12倍。
一名互联网观察人士告诉锌刻度：“Token并非越便宜越好，如果跑不通真实场景或者效率低下导致消耗成倍增加，再便宜也无多大的意义。”
上述互联网观察人士进一步表示，性价比不等于内卷，而是追求真正的质优价美，即在跑通实际需求的前提下，企业以合理的价格获得最大的商业价值。
由此可见，豆包大模型2.1 Pro的确是性价比最高的国内大模型选择之一。
对此，火山引擎总裁谭待表示：“定价不是按毛利率多少来反推的，而是看Token到底能创造多少价值。你的定价要让客户的迁移收益高于迁移成本至少两三倍，大家才有意愿来用。比如，以前拍一个广告1秒钟成本100元，现在用Seedance做只要几块钱，那肯定值得用。客户都很聪明的，他知道模型创造的价值跟过去比是值这个定价的，本质还是模型价值提升了。”
换而言之，Token的转化效果越好，用户越愿意为之买单。
即在真实生产场景中，模型既要满足企业的业务需求，也要满足企业的全局效率，还要满足高可靠、高安全、易维护、易兼容等特性。
此背景下，Token的标价即便有所上升，但只要创造的价值提升速度更快，模型整体的性价比仍然在不断攀升。
源源不断提供创造价值的Token，豆包大模型得以驶上快车道。
公开资料显示，豆包大模型2024年5月的日均Token使用量为1200亿，截至2026年6月的日均Token使用量已突破180万亿，足足增长了1500倍。
由此一来，“遇事不决可问豆包”的用户心智日益明显。
QuestMobile的数据显示，截至2026年3月，AI原生APP月活用户规模已达4.4亿，其中豆包的月活用户数为3.45亿，单季度新增月活用户数为1.19亿，继续断层式领跑。
C端之外，B端也高歌猛进。
大会披露，目前已有超过110万企业和个人使用火山方舟大模型服务，年Token调用量超过1万亿的企业已达200家，较2025年12月新增了100家。
更为重要的是，原有的100家企业基本没有流失。
这么一来，“MaaS服务没有忠诚度”的说法被证伪，其实只要可以持续为企业创造生产力，就可以与企业长期共生共荣。
譬如，银河证券与火山引擎进行AI Coding合作，研发需求交付周期整体缩短1/3至1/2，AI代码采纳率最高可达87%，前端UI还原度稳定在90%以上，研发效率与代码质量的提升肉眼可见。
事实上，超八成系统重要性银行、超九成头部券商都选择火山引擎打造金融研发、职场办公、市场研究、风险管理等高价值智能体。
《2025中国智能体开发平台市场份额报告》显示，火山引擎分别以17.8%和19.3%的份额，位居中国智能体开发平台私有化、公有云市场第一。
再譬如，别克与火山引擎进行全链路共创，在高速噪声、多音区等复杂环境下，将语音识别准确率提升至98%，复杂指令理解超过95%，打破了传统车载人机交互的技术壁垒，推动车机向智能座舱演进。
目前，火山引擎已与100%主流车企合作，搭载豆包大模型的智能汽车已超过700万辆，覆盖超50个汽车品牌、145个车型，搭载量稳居行业第一。
以上可见，火山引擎正在深入千行百业，让企业调动的每一个Token都物有所值，且产生的价值可以被具体衡量。
正因为如此，火山引擎才不惧竞争。
IDC的数据显示，2025年上半年，火山引擎在中国MaaS市场的份额为49.2%，而全年的市场份额为49.5%，其领先优势没有因为后入者加码而缩小，反而越跑越快。
也就是说，只要豆包大模型不断深入产业的核心生产环节，火山引擎就可以不断解锁可衡量的业务价值，从而承接更多的MaaS增量，占据更大的市场份额。
火山引擎智能算法负责人吴迪曾预测：“到2030年，国内市场的Token消耗量将是现在的百倍以上。届时，衡量企业智能化程度的核心指标，将从其拥有的GPU数量转变为消耗的Token总量，因为它是唯一能同时穿透‘模型能力、使用频率和真实需求’的统一指标。”
从这个角度来看，火山引擎的MaaS业务在飞轮效应之下，有了更大的成长空间。