大模型開始讓中國云計算行業(yè)格局發(fā)生變化。

文丨賀乾明

火山引擎團隊最近為一個 “坐標” 感到振奮。

11 月 17 日，國際市場調研機構 Gartner 發(fā)布 《AI 應用開發(fā)平臺魔力象限》。這份報告中，火山引擎憑借豆包大模型和火山方舟大模型服務平臺，在 “挑戰(zhàn)者” 象限排名第一。在落地能力指標上，火山引擎僅次于 Google、AWS、微軟、IBM 四家海外云計算公司。

據(jù)了解，Gartner 評估的 AI 應用開發(fā)平臺，主要是云計算行業(yè)常說的 MaaS（模型即服務）平臺。因為毛利高、潛力大，MaaS 是當前各大云計算公司看重的業(yè)務方向。

在權威市場調研報告中排名前列，在火山引擎 5 年的發(fā)展歷程中并不多見。

2020 年 6 月正式上線以來，比中國云計算同行晚 10 年的火山引擎嘗試各種方向，從數(shù)據(jù)驅動增長服務到云原生，增長始終緩慢。無論是在行業(yè)報告還是市場認知中，火山引擎經(jīng)常被歸于 “Others”。對于一個被字節(jié)寄予厚望的業(yè)務來說，無疑是一種煎熬。

直到大模型爆發(fā)改變了云計算行業(yè)的競爭規(guī)則，火山引擎迎來彎道超車的機會?！斑@幾年 AI 快速普及，我覺得挺幸運的。” 火山引擎總裁譚待今年接受我們訪談時說。

大趨勢對所有參與者都是公平的。過去三年，火山引擎在 AI 領域激進投入，展現(xiàn)出極強的戰(zhàn)斗力。Gartner 之前，也有市場調研機構 IDC 發(fā)布數(shù)據(jù)，2025 年上半年中國公有云大模型服務市場，火山引擎以 49.2 % 的份額占比位居中國第一。

這背后，不僅有火山引擎 “必須贏” 的意愿和戰(zhàn)略決心，也離不開字節(jié)體系飽和式的資源投入和能力支撐。

渴望增長的火山引擎，更激進地押注 AI

火山引擎從上線開始，就是字節(jié)高層寄予厚望。他們認為，做好火山引擎對字節(jié)成為一家優(yōu)秀的科技公司、保持技術競爭力很重要，把其視為公司戰(zhàn)略級業(yè)務。

2021 年，譚待給火山引擎寫了一份商業(yè)計劃書，定下千億年收入的目標。在同一年，中國云計算市場的第一名阿里云，年收入也才剛到 600 億。

如何實現(xiàn)這一目標，成為火山引擎團隊的難題。在以 CPU 為算力底座的傳統(tǒng)云計算市場，火山引擎的發(fā)展緩慢。他們無論提供字節(jié)的增長經(jīng)驗 “數(shù)據(jù)驅動增長”，還是押注云計算領域的新方向 “云原生” 服務，都沒能帶來太多收入增長。

云計算是一個先發(fā)者占優(yōu)勢的市場。有需求的客戶早已與頭部的云廠商綁定，數(shù)據(jù)遷移成本高，業(yè)務流程盤根錯節(jié)，后來者很難撼動。即便是企業(yè)出于分散風險考慮采用 “多云策略”，火山引擎也要面對一長串競爭對手。

而且它還要面臨中國云計算行業(yè)的共同難題：平臺依賴的電力、帶寬等基礎設施成本并不受企業(yè)自身控制；大量傳統(tǒng)企業(yè)出于數(shù)據(jù)安全、合規(guī)或歷史慣性等原因，仍傾向于自建數(shù)據(jù)中心。

“那是一個存量的市場，增長就是慢。” 火山引擎的管理層判斷，只有技術迭代時，他們才能有迅速增長的空間。他們評估了區(qū)塊鏈、元宇宙、AI 等多個技術方向后，決定押注 AI。

AI 的基礎設施依賴 GPU，而不是原有云計算平臺曾大力投入、建立規(guī)模優(yōu)勢的 CPU 芯片。在這個增量市場上，所有的云公司基本在同一條起跑線上。

而且 AI 的爆發(fā)也會催生一批新的公司，“它們往往不是云計算領域的傳統(tǒng)客戶”。 在他們看來，這會是一個比肩互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)起步的機會，市場上原本的大型云平臺，都是跟著新技術變革發(fā)展壯大。

那時云計算行業(yè)對 AI 技術發(fā)展?jié)摿€沒有形成共識。當時整個行業(yè)能夠消耗大量資源的客戶只有少數(shù)自研自動駕駛系統(tǒng)的公司，它們也想著自己組建數(shù)據(jù)中心，給云計算廠商提供的增長空間不大。在 2021 年前后，多數(shù)云計算公司都沒有采購太多 GPU，甚至會退單。一直尋求增長空間的火山引擎堅持了下來。

直到 2022 年下半年，火山引擎發(fā)現(xiàn)一些大模型創(chuàng)業(yè)公司，如 MiniMax、智譜等，開始在火山引擎上訓練大模型，隨后 OpenAI 推出 ChatGPT，他們意識到增長機會可能就要來了。

火山引擎有相對獨特的卡位。一位云計算從業(yè)者說，傳統(tǒng)的云計算公司面對大模型技術多少都有包袱，他們的多數(shù)收入來自出售虛擬機、存儲等資源，想要朝著新方向迅速發(fā)力比較困難。而火山引擎沒有那么多負擔，可以更激進地調整架構，讓它更適應 AI 時代。

而且字節(jié)有中國最大的推薦引擎算法模型，在 2022 年就需要把數(shù)千張 GPU 做成單一集群訓練模型?；鹕阶鳛樽止?jié)的云服務供應商，積累了訓練大規(guī)模模型的經(jīng)驗。

2023 年 4 月，火山引擎舉辦發(fā)布會，宣布中國做大模型的公司七成在火山引擎上。兩個月后，火山引擎團隊把過去訓練大模型的套件整合成服務平臺 “火山方舟”，為企業(yè)客戶提供大模型精調、推理、評測、部署等服務。

“很多公司選擇火山，不是因為我們有卡，而是因為我們能夠穩(wěn)定地把模型訓練出來?！?譚待說。

不過到年底，大模型行業(yè)的格局就發(fā)生了變化。海外開源模型成熟，中國企業(yè)從頭自研大模型的熱情開始退卻，直接購買 GPU 算力的客戶大幅減少。有限的客戶也面臨著更激烈的競爭，阿里投資了多家大模型創(chuàng)業(yè)公司，一部分投資額度被折算為阿里云算力資源。

與此同時，大模型調用成本下降，企業(yè)客戶開發(fā)大模型應用的熱情高漲?；鹕揭鎯炔窟_成共識：大模型的算力使用，將從訓練大模型為主轉移到使用大模型（推理）為主。

他們決定重點發(fā)力 MaaS 產(chǎn)品，Token 消耗量成為業(yè)務發(fā)展的核心指標。

我們了解到，火山引擎也調整了銷售團隊的業(yè)績考核指標，把銷售 MaaS 產(chǎn)品排在第一位。銷售賣同等價格的 MaaS 產(chǎn)品得到的回報，要比賣傳統(tǒng)云服務更高。明年，火山引擎也會延續(xù)這一策略。

字節(jié)飽和式投入 AI，火山引擎增長的助力

云計算本質上是體系的比拼，市場上排名靠前的云公司都有龐大的業(yè)務體系托舉。

火山引擎成立并不是像 AWS 或者阿里云誕生時那樣，集團要單獨開一個新業(yè)務，而是字節(jié)的成熟技術外溢。字節(jié)高層也希望火山引擎對外提供技術服務獲取收入的同時，也能反過來強化公司的技術能力。

這一定位決定，火山與字節(jié)其他業(yè)務的組織聯(lián)系要比其他云平臺更緊密?！白止?jié)做火山一個重要的原則就是技術內外同源?！?譚待說，火山的基礎設施方面就和字節(jié)復用一個大團隊，保證體系能夠協(xié)調在一起。

因此字節(jié)決定 “飽和式投入”AI 時，整個體系的力量都能高效地傳導至火山引擎?；鹕揭嬗袑ｉT的團隊參與到 Seed 部門的模型研發(fā)中，同時 Seed 部門訓練出來的模型，也是火山引擎對外提供 MaaS 服務的基礎。

在產(chǎn)品側，字節(jié)的 Flow 部門開發(fā)了從軟件到硬件、覆蓋多個方向 AI 應用，它們都通過火山引擎的 MaaS 平臺調用大模型。字節(jié)在抖音、飛書等產(chǎn)品中加入大模型功能時同樣如此。

這讓火山引擎在大模型發(fā)展的早期階段就具備了規(guī)模效應?；鹕揭娼诠?，到今年 9 月，豆包大模型的日均使用量超 30 萬億 tokens，已經(jīng)逼近國外科技巨頭。

不論是訓練大模型還是對外提供服務，都是規(guī)模生意。訓練領先的大模型需要投入海量資金。字節(jié)跳動的體量和決心，使其能夠招攬一批研究者，并積極采購可用算力，高強度地研發(fā)、迭代大模型。

大模型的應用也只有上了規(guī)模，才能夠找到更多優(yōu)化空間，成本才有可能被壓低。2024 年 5 月，火山引擎宣布大幅降低豆包大模型的調用價格，核心語言模型的定價一度比同行低 99.3%，主要的目的就是擴大火山引擎上的大模型使用規(guī)模。

“規(guī)模大了，服務器多、負載高，天然就對技術有很高的要求，會強迫我們做好各種事情?！?譚待曾說，規(guī)模大了后，做優(yōu)化收益也很大，“ 1 萬臺服務器利用率優(yōu)化一個點，和 100 萬臺服務器優(yōu)化一個點，收益差 100 倍。可以組建強大的團隊做得更好。”

字節(jié)的飽和式投入 AI ，也讓火山引擎在大模型領域有了垂直優(yōu)化的空間。美國管理學家克萊頓·克里斯坦森（Clayton Christensen）在提出 “創(chuàng)新者窘境” 理論后，曾在《創(chuàng)新者的解答》中補充：當新技術還不能滿足用戶的主流需求時，那些 “垂直整合”“封閉架構”，能夠掌控關鍵部件的公司，往往能在各個環(huán)節(jié)榨取性能，從而獲得更大的競爭優(yōu)勢。

Gartner 的《AI 應用開發(fā)平臺魔力象限》也在一定程度上印證了這個理論。在 ChatGPT 爆發(fā)之初，Google 是被 OpenAI 和微軟組合沖擊最大的一方?，F(xiàn)在從 “落地能力” 和大模型能力來看，Google 排名全球第一。他們能夠迅速反超，除了擁有豐富的技術儲備和頂級研究人員，還在于 Google 能從芯片（TPU）、軟件開發(fā)平臺、大模型到全球產(chǎn)品的垂直整合能力。

火山引擎很難像 Google 那樣，在國內做到從芯片到軟件的垂直整合。不過它也憑借字節(jié)的 AI 體系盡可能建立了從模型、到平臺再到產(chǎn)品的整合。

譚待說，火山引擎不僅在這個體系中優(yōu)化技術，也獲得了客戶線索，“很多客戶都會拿著跟豆包（應用）的聊天 Case 找過來，問火山引擎能不能在企業(yè)場景中實現(xiàn)類似的效果。”

據(jù)火山引擎披露，現(xiàn)在他們的大模型服務已經(jīng)覆蓋八成頭部咖啡茶飲品牌、九成主流汽車品牌、八成頭部券商、八成系統(tǒng)重要性銀行、七成 985 高校、9 家全球出貨排名前十的手機廠商等。

大模型服務市場規(guī)模還小，但讓云計算行業(yè)發(fā)生變化

Gartner 的 AI 應用開發(fā)平臺魔力象限報告只是一個階段總結。如果只是看這個細分市場，規(guī)模與整個云計算領域相比仍有巨大差距。

根據(jù)市場調研機構 IDC 的報告，2025 年上半年中國 MaaS（模型即服務）市場規(guī)模只有 12.9 億元人民幣，但增速達到 421.2%。

“這個事太早期了?！?譚待此前說，他會告訴團隊 “馬拉松才跑 500 米，別取得一點點小成績就滿意了。”

火山引擎也在積極布局新的增長點：Agent（智能體）。今年舉辦的多場發(fā)布會上，火山引擎介紹的技術方案幾乎全部圍繞著 Agent。

在譚待看來，過去的云平臺為網(wǎng)頁和 app 設計，其上限是 “全世界所有人的時間總和”。而 Agent 能自動思考、規(guī)劃并執(zhí)行任務，它工作的總時長將遠超 app 時代的天花板，“能創(chuàng)造更大的經(jīng)濟價值”。

火山引擎積極押注大模型，已經(jīng)開始推動中國云計算行業(yè)的格局發(fā)生變化。我們了解到，火山引擎在大模型領域的增長也在帶動其傳統(tǒng)云計算服務。目前火山引擎一定比例的 CPU 算力、數(shù)據(jù)庫等需求來自大模型客戶。

在譚待的規(guī)劃中，當年定下的千億目標，大模型市場會占到一半多，剩下的都會來自存量市場。這意味著，火山引擎也在把 AI 當作撬動存量市場的杠桿。

據(jù)了解，火山引擎今年的收入目標是突破 200 億元人民幣，同比增長超過 100%。這個體量與行業(yè)頭部云廠商年收入千億元的規(guī)模還有差距，但它也是一個信號：火山引擎不只是 Gartner 細分領域報告中的挑戰(zhàn)者，也正在成為中國云計算領域的挑戰(zhàn)者。

不過頭部的云計算公司同樣在 MaaS 方向上發(fā)力，它們正在利用過去積累的存量客戶、企業(yè)端的銷售經(jīng)驗等，把 AI 能力集成到客戶已有的云服務中。火山引擎的發(fā)展，也會是一場艱難的攻堅戰(zhàn)。

題圖來源：Top Gun: Maverick