豆包日均120万亿Tokens激增，Seedance 2.0企业公测开启，火山引擎MaaS“卡位战”升级

在人工智能（AI）蓬勃发展的当下，Token（词元）已然成为衡量AI生产力的一种全新“货币”单位，其重要性日益凸显。

4月2日，徽声在线记者从火山引擎“AI创新巡展・武汉站”活动现场获悉，火山引擎总裁谭待在活动中正式对外宣布，截至今年3月，豆包大模型的日均Tokens使用量成功突破120万亿大关。这一数据相较于过去三个月实现了翻倍增长，与2024年5月发布时相比，更是增长了1000倍之多。同时，累计Tokens消耗超万亿的企业数量也从去年底的100家增加到了140家，这一系列数据充分彰显了豆包大模型在市场上的强劲发展势头。

图片来源：徽声在线记者 李宇彤 摄

在活动当日，还有一个重要消息备受关注，视频生成模型Seedance 2.0的应用程序编程接口（API）正式面向企业用户开放公测。据谭待介绍，该模型构建了一套完善的版权与肖像安全保障体系，全面覆盖视频生成所涉及的各种模态以及创作前后的全流程。它能够对侵权、深度伪造等不良行为进行精准检测和有效防御，为企业在视频生成领域的应用提供了可靠的安全保障。

Token调用量呈现出爆发式增长，这一现象背后有着多方面的原因。一方面，多模态能力的显著跃升为Token使用量的增长提供了技术支撑；另一方面，桌面智能体“龙虾”（OpenClaw）的广泛普及也起到了重要的推动作用。Token消耗的急剧增加，标志着AI技术正在加速从理论走向实践，真正转化为实际的生产力。在这场激烈的AI商业化竞赛中，尽管火山引擎率先入局，但面对国内外众多云厂商的纷纷跟进，模型能力与安全合规依然是火山引擎必须持续关注和解决的关键问题。

Token经济渐成气候，MaaS赛道群雄逐鹿 谭待：并非零和博弈

随着智能体在C端（消费者端）和B端（企业端）的迅速普及，“Token”这一原本的专业术语正逐渐走进大众视野，转变为一种可感知、可计量的AI服务基本单位，成为衡量AI应用程度的重要指标。

谭待在接受包括徽声在线记者在内的媒体记者群访时回忆道：“我们两年前就提出了Token的相关概念，当时行业里对此并不认可，很多人觉得Token存在黏性差、毛利低等问题，认为做这个业务就是赔钱赚吆喝。”

然而，时过境迁，如今调用大模型API、以Token结算的MaaS（Model as a Service，模型即服务）模式已经成为了明确的商业路径。今年3月，国家数据局局长刘烈宏在中国发展高层论坛2026年年会上明确指出，“Token”词元不仅是智能时代的价值锚点，更是连接技术供给与商业需求的“结算单位”，为商业模式的落地提供了可量化的依据，使得AI技术的商业价值能够更加清晰地呈现出来。

在MaaS赛道快速升温的背后，是国内主流云厂商的大规模布局和投入。

今年3月，阿里巴巴宣布成立Alibaba Token Hub（ATH）一级事业群，由CEO（首席执行官）吴泳铭直接领导。该事业群将原隶属于阿里云智能的MaaS业务线（百炼平台）、通义实验室、千问事业部等进行全面整合，使得MaaS从云智能内部业务升级为集团核心战略赛道。同期，阿里接连推出了Qwen3、Qwen3.5、Qwen3.6 - Plus三代闭源模型，全面转向API商业化调用，进一步加大了在MaaS领域的布局力度。

与此同时，腾讯云也完成了MaaS战略升级，将原有MaaS平台升级为TokenHub，打通了混元大模型、DeepSeek等多模型的统一调度体系。此外，腾讯云还推出了覆盖20余个行业的MaaS解决方案，并同步优化了Token阶梯定价模式，以满足不同行业、不同规模企业的需求。

在谭待看来，全行业涌入MaaS赛道并非是一场零和博弈。充分的市场竞争不仅能够推动技术快速迭代升级，还能把行业蛋糕持续做大，最终让更多企业能够触达AI技术红利，实现共同发展。

对于竞争带来的Token单价“内卷”现象，谭待给出了火山引擎的独特逻辑。他认为，Token的价值各不相同，价格自然也会有所差异。下一代模型由于能力更强，单Token理论成本可能会更高，但它能够为用户创造的经济价值也会同步提升。他以Seedance2.0的使用为例进行说明：“Seedance2.0比之前的版本价格贵一些，但它的呈现效果更好，能够完成以前做不到的任务，而且抽卡更高效，使用完之后的成本比以前节约更多，和传统工作流相比能节省更多成本，很多客户也因此创造了更多价值。”

谭待直言，行业普遍认为“龙虾消耗的Token太贵”，这本质上是找错了核心矛盾点。真正拉高企业AI落地成本的，从来不是Token本身的单价，而是“龙虾”在大量无效探索过程中带来的无谓Token消耗。在当下很多探索类Agent（智能体）业务中，虽然有时会有惊艳的解法出现，但过半的Token消耗都来自无效尝试与沟通。通过优化Skill（功能模块）配合、流程压缩等方式，就能够大幅削减这类无谓投入，实现整体成本显著下降。

图片来源：徽声在线记者 李宇彤 摄

在本次大会上，还有一个重要消息传来，OpenClaw开源项目创始人Peter Steinberger与火山引擎共同宣布，双方共建的ClawHub中国镜像站正式启动运营。这一举措将为中国开发者提供更友好的使用体验，有助于繁荣全球“龙虾”生态，促进AI技术的交流与合作。

在此基础上，谭待进一步提出，企业Agent未来将沿着双路径并行发展。一是敏态Agent，这种Agent重在探索和提升个人生产力，是企业的创新试验场，能够为企业带来新的思路和创意；二是稳态Agent，企业可以通过稳态Agent实现AI最佳实践的流程化、规模化落地，重点解决组织生产力问题。敏态与稳态二者共生互补，形成进化飞轮，共同完成企业AI转型的价值闭环，推动企业向智能化方向发展。

Seedance 2.0开启商用公测 火山引擎回应排队、版权合规等争议，安全始终放首位

随着AI大模型能力边界的不断突破，Token消耗的产业版图也在发生着深刻变化。

从最初对话类AI助手的文本交互，到2025年下半年语音、图像、视频模型的密集发布，多模态生成已经逐渐成为Token消耗的主力。Token也因此成为衡量AI业务深度的重要标尺，但能力与权限的同步放宽，也带来了合规、安全与成本管控等一系列全新挑战。

今年2月，火山引擎旗下视频生成大模型Seedance 2.0正式发布，凭借其技术突破引发了行业震动。然而，在C端公测阶段，该模型也因长时间排队、版权合规争议等问题，成为了业内关注的焦点。

针对这些问题，谭待也作出了回应。他表示：“版权保护是一个动态的过程，我们一直非常重视这个问题。Seedance 2.0 API现在才对外公测，就是因为我们要先搭建好完善的版权保护系统，确保用户在使用过程中的权益得到保障。”

他进一步介绍说，传统版权保护技术已经无法适配AIGC（人工智能生成内容）场景需求。为此，火山引擎基于豆包视觉理解（VLM）能力，打造了一套覆盖提示词输入、中间素材生成、最终作品输出的保护机制。该机制能够实现人物IP（具有商业价值的创意内容或品牌）在不同形态下（如真人、卡通）、全周期的版权防护，为AIGC内容的版权保护提供了全方位的解决方案。火山引擎也是在确认体系成熟后，才正式启动商业化公测。

针对排队时长问题，谭待表示，本次开放企业API的核心逻辑就是为企业客户提供更多权益，以缓解排队问题。通过为企业客户提供如批量模型调度能力等专属权益，替代此前多个小号排队的模式，能够更好适配工业化内容生产需求，大幅提升生产效率，让企业能够更高效地使用Seedance 2.0进行视频生成。

4月3日，火山引擎上线了Seedance 2.0面向企业用户开放公测的资格申请页面。其定价为28元/百万Tokens（包含视频输入）、46元/百万Tokens（不包含视频输入），并发数（该账号下该模型允许同时处理的最大任务数）为10，分辨率为480P和720P两个档位，为企业用户提供了多样化的选择。

从具体规则上看，真人肖像验证授权与自定义虚拟人像功能暂不开放，企业用户仅可使用平台公共虚拟人像库进行二次创作。如果想要解锁完整能力，需要签署保底合作协议，并支付10%预付款，这也体现了火山引擎在商业合作上的规范性和严谨性。

除了多模态方面的挑战，今年3月在行业内掀起部署热潮的桌面Agent OpenClaw，则将AI权限与安全的讨论推向了新的高潮。随着Agent操作权限持续放宽，从读取文件、操作浏览器到跨平台调用API，数据泄露、提示词注入、Skill投毒等安全风险也随之频现，给企业的信息安全带来了严重威胁。

谭待直言，ArkClaw（开箱即用的云上SaaS版OpenClaw）的核心发展逻辑始终围绕模型、安全与Skill三大核心，其中安全更是重中之重。他强调：“AI能力越强，安全的重要性就越高。我们必须把安全放在首位，确保用户在使用过程中的信息安全。”

据谭待介绍，OpenClaw本身拥有持续迭代的安全机制，而火山引擎则是通过产品化的方式完成安全配置与规则落地。目前，平台已完成对提示词、Agent运行环境、Skill的安全检测，并且是国内首个且唯一同时拿下信通院两项相关安全认证的厂商，这充分证明了火山引擎在AI安全领域的实力和担当。

面向生态，火山引擎选择开放合作的态度。针对“大厂各自为政”的担忧，谭待明确表示：“绝对不会。就像做App（应用程序）会适配多个平台一样，类‘龙虾’产品也会面向各类生态开放，满足不同用户的需求，这是行业发展的必然趋势。我们希望通过开放合作，共同推动AI技术的发展和应用。”

对于企业而言，拥抱AI不只是简单地调用一个API，而是一场在能力与风险之间寻找动态平衡的持久战。Token消耗的激增背后，考验的是安全、版权、算力、生态与系统能力的协同进化。这既是当下AI产业竞争的核心命题，也是行业实现长期健康发展的底层逻辑。企业只有不断提升自身在这些方面的能力，才能在AI时代立于不败之地。