火山引擎API并发数有限制吗

首先进入这个王者的死亡，可以用抖音直接扫码登录，火山引擎的广告稍微有点多，叫 cosette's death one， 然后找到系统管理，点击右边的倒三角，找到 apik 咖喱的阿比特，然后点击创建 apik 名称随便取一个就可以，其余的配置不用动，直接点击创建，然后点击那一大串信号，旁边的小眼睛显示一大串乱码，之后点击旁边的小书，看到复制变为已复制就好了。 点击它的小到三九，然后找到并点击在线推理，点击创建，随你随意的等的，什么名称随便起一个就好，其他的设置不用动，然后随便选一个字节跳动或者深度求索的大语言模型。 切，这些都是由火山引擎官方免费赠送的，五十万的看字的，选好了就点击确定，稍微看一下火山引擎赠送的免费额度，够用很久了。 然后找到名称下面的 id， 找到后面的小书，点击发现复制变成已复制就好了。接下来的深度求索模型开通同理稍微演示一遍。

股友们炸裂消息来了，中国移动干了一件大事，他要把全中国三百多个 ai 大 模型装进一根水管里，拧开龙头就能用，偷看成本直降百分之三十。你知道我国如今有多少大模型吗？超过三百个！如果你是一家企业，想用 ai， 你 得先搞清楚哪个模型适合你。 epic 擅长推理，豆包擅长对话签问擅长代码， g、 l、 m 擅长长文本。然后你得分别对接每家的 api， 分 别充值，分别维护，分别踩坑。这就像什么想象，你家装了十个不同品牌的水表，每个龙头接不同的水厂，你洗澡用 a 厂的水， 做饭用 b 厂的，喝水用 c 厂的，每个月收十张水费单。崩溃吧！中国移动说，我来修一根总管道， 所有水厂统一接入，你只对一个水表，按需取水，费用统一结算。这就是 moma 移动模型服务平台。五月八日二零二六移动云大会上，中国移动正式发布 moma 平台 核心三点，第一，超级聚合一个统一 api 网关，接入超三百款主流 ai 模型，包括中国移动自研九天系列、 deepsea、 通易、千问、豆包、 kimi、 minimax 等等，文本、语音、图像、多模态全覆盖，企业一次接入所有模型随便选。第二，智能路由分独创三种策略，第一种，成本优先，自动匹配最便宜的模型。第二种，效果优先，匹配最强的。 第三种，均衡优先，性价比最高的模型，超时或限流秒级自动切换，业务不中断。第三，成本屠夫基于国产算力部署，自研推理引擎，结合智能缓存上下文附用 tokyo 压缩技术单位， tokyo 成本压降百分之三十， 资源占用率降低百分之五十以上。中国移动董事长陈忠月原话，开放万亿级偷看服务体验包，万亿级免费体验。你可能会问，百度有千帆，阿里有百炼，字节有火山引擎，都能提供模型 api， 中国移动凭什么三个别人给不了的东西？第一，算力底盘。 中国移动二零二五年算力服务收入近九百亿元，制算服务收入增速百分之二百七十九。他在全国布局了超一千五百个边缘制算中心，正在建设几百级高性能 ai 数据中心， 这个量级，百度、阿里都得靠租。第二，网络管道。中国移动有全球最大的五 g 网络，二百七十七万座基站。 ai 从云端到终端的最后一公里，它的管道延迟最低，覆盖最广。别家坐的是云上 ai， 它坐的是网家、云家 ai 三位一体。 第三，客户池。中国移动有十亿级用户，政务、金融、医疗、工业客户遍布全国每个县。这些客户用 ai 的 需求，跟互联网公司的开发者客户完全不一样。猫马专门有机密模型服务， 基于硬件及隔离，保障数据安全，这是政务和金融的刚需。中国移动要做的是 ai 自来水厂。万亿级 token 是 什么概念？一个 token 约等于零点七个中文字，一万亿 token 约等于七千亿个汉字， 相当于一百四十万本红楼梦的文字量。如果按市场价， deepsafe v 四输入 token 价格，约每百万 token 两块钱，万亿级就是两百万元人民币的算力。中国移动说开放体验，虽然细节待公布，但方向很明确， 用运营商的规模效应，把 ai 调用成本打到骨折。 g p t 五点五 a t i 输出 token 价格每百万三十美元， deepsea b 四约每百万二元，中国移动在此基础上再降百分之三十。这意味着，一家中小企业接入 ai 的 门槛，从请得起程序员降到交得起话费，这就是 ai 像水电一样随取随用的真正含义。 中国移动的逻辑很清楚，五 g 时代，它卖的是连接， ai 时代，它要卖的是智能，从中国最大通信公司到中国最大 ai 基础设施公司。但话说回来，模型聚合平台不是新概念， one api、 light lm 甚至 open router 都在做类似的事。默认的护城河不在聚合本身，而在算力和客户壁垒。如果算力和客户优势不能兑现为调用量，这就只是另一个中间。降价百分之三十对开发者有吸引力。但目前大模型价格战已经白热化， ipc 把行业价格打到骨折之后，再降百分之三十的空间，还有多少利润？对于中国移动这种体量的央企来说， ai 转型的组织惯性和创新速度，才是真正的挑战。一九九四年，中国接入互联网， 一根电话线拨号上网。二零一三年，四 g 来了，移动互联网爆发。二零一九年，五 g 来了，万物互联开始。二零二六年， 中国移动说， ai 时代，我来修管道，三百个大模型，一个入口，万亿级 token 拧开即用。这不是一个产品发布，这是一家万亿级央企在赌下一个时代的入口。你现在每个月交上话费，也许三年后，你变成交 ai 了费觉得有用，点个关注，我来讲透每一条消息背后的硬逻辑！

就在刚刚，火山引擎 cds 二点零 api 正式向用户全面开放，企业、个人皆可接入，调用官方公开接入教程与文件。企业用户最大病发时个人用户三支持个性化真人形象授权录入，从源头锁定肖像权，规避纠纷。 平台预制超一万个虚拟人像，覆盖多个年龄。作为全球 s o t a 模型，它支持文字、图片、音频、视频四模态输入，复杂运动场景的逼真度与可控性显著提升，完美适配工业级创作需求，全流程版权标准护航安全创作，个人创作者也能拥有专业级视频生成能力。关注我，了解更多 ai 前沿！

就在最近， idc 发布的企业 token 报告引起了行业的关注，这份报告展示了二零二五年全年企业的 token 消耗情况以及未来趋势，并且清晰呈现了去年的 token 市场的竞争格局。因此，放在 token 经济火热的当下，这份报告具备很重要的参考价值。 首先，报告中一个关键的信号是，企业对于 token 消耗的增速是惊人的。企业的 token 消耗量一下从二零二四年的一百一十四万亿增长到二零二五年的一千九百四十四万亿，一年翻了十六倍。并 且 idc 预计二零二六年全年 token 消耗量会达到四万万亿次，较二零二五年再增长约二十倍。这说明企业在 ai 的 实际使用上已经从文本生成大规模的转向了多模态、大模型和智能体。 还有一个值得关注的信号则是市场份额更加集中，尽管整个 token 市场体量正在急速扩张，但是头部企业的份额也在同步增加。 数据显示，火山引擎占据了国内市场近一半的企业 token 份额，并且相比前两期 idc 的 token 报告中的数据又进一步增加了，这也是很多人好奇的点。正常来说，市场规模越大，玩家越多，大家所占的比例会更分散，而在 token 市场却恰恰相反。那么火山引擎是怎么做到的？ 其实这个问题的答案要从三方面看。首先从企业内部视角看，火山引擎从二零二四年五月推出豆包大模型开始，就将马斯作为最高优先级战略，即使当时因为马斯无法带来很高的收入而不被很多人看好，但火山引擎依然选择执行这一战略。 大模型收入成为销售的核心考核指标，资源向马斯业务全面倾斜，因此，火山引擎具备了很好的先发优势和内部基因。 其次，从产品视角来看，大模型行业有个残酷的规律里程碑，模型平均每半个月就会更新一次，用户选择 mars 本质上就是为了能第一时间用上最新最好的模型。 火山引擎被靠字节跳动的 ai 研发体系保持着行业顶尖的迭代频率，并且各类模型都处于第一梯队，尤其在多模态理解和生成上。最后，回归到行业本身， ai 行业具备飞轮效应。 火山引擎拥有了国内最大的企业级大模型调用量，让它形成了更多客户、更大规模、更低成本、更好模型、更多客户的正向循环。正如坦带一开始确定 mas 战略后所说的，只有在真实场景中落地，用的人越多、调用量越大，模型才会越来越好。 这也是为什么在市场基数扩大十六倍的情况下，火山引擎的市场份额还能持续提升。总结起来， idc 的 这份报告预示着 ai 的 竞争已经脱离了单纯的技术比拼，进入产业化落地的深水区。 mars 正在成为企业使用 ai 的 新的基础设施。而火山引擎的亮眼成绩不仅证明了自己稳固的领先优势，同时也正加速把头肯经济带向一个新的阶段。

那很多朋友听说我们是火山引擎的代理商以后好了会问我们那 cds 二零的保底协议到底是什么？今天给大家来拆解一下，这就是火山引擎为了给大规模商用企业的一个高阶权益版的合作方案，简单来说， 企业保证每年的最低用量，火山引擎提供满血版的 cds 二点零，包含高权益，高并发，低单价等等保底金额内测期间是千万起，现在公测降到了百万，并且可以预交百分之十，具体额度呢，可以找我们代理商进行协商沟通。基础版的并发症呢，固定是十，并且只能使用平台的公共人像库 d u 对 联高峰期它是需要排队的， 适合中小团队的轻度使用。签约保底协议以后呢，病发数最高可以到四百，并且可以使用真人人脸生成，虚拟人像生成，有版权和 ip 保护， 直接享受高佣对列，并且可以插队，而且是用量越大单价越低，适合哪些团队？首先短去工厂、广告公司等有规模化生产需求的团队。 并且这里要提醒大家，我们协议版的权益他是支持一定额度的调整的，需要我们的代理商去跟官方进行一定的协商，那具体政策和方案都可以通过我们代理商和官方直接对接，需要的朋友评论区直接扣保底协议，或者直接私信我。

年底的科技峰会扎堆，但我重点关注这个火山引擎冬季 force 原动力大会。我甚至觉得这场大会值得所有行业决策者置顶。为什么？因为根据 idc 报告，二零二五年上半年国内公有云上大模型调用量市场份额中，火山引擎占比已高达百分之四十九点二。 当一家公司占据了行业近半壁江山，它的年度大会就不再仅仅是产品的发布会，而是 ai 产业未来一年技术落地与应用的风向标。目前我们的企业级 ai 有 两大痛点， 第一，视频生成模型大多差强人意，缺乏商业交付级的音化控制力。第二，大模型依然停留在对话框，无法深入复杂的业务流程充当执行者。 截至今年十二月，豆包大模型日军 tokens 使用量已突破五十万亿，在一年半内增长四百一十七倍。增长这么快，就在于他们通过技术迭代突破了这些痛点。这场原动力大会有两大核心看点， 模型进化和应用落地。首先是生产力工具的质变。视频生成领域迎来了一款现象级产品，豆包视频生成模型 cds 一 点五 pro。 不同于以往的哑巴视频， cds， 一 点五 pro 基于创新的原声音视频联合生成架构，让视频流和音频流在生成过程中进行深度的跨模态交互，保证视觉和听觉在时间上的精确同步以及语义上的一致性， 能够实现声音和画面的高帧同步，音画同步率全球领先。趣事表现上可以支持多人多语言对白，像英日韩、西班牙和印尼等，甚至连四川话、陕西话、粤语、上海话等多种方言都能精准对齐口型， 再配合其细腻的人物情绪呈现和自然的运动节奏，视频直接拥有了影视级的蓄势张力。其次，豆包大模型一点八针对多模态理解 agent 能力上下文窗口进行了全面增强。在多模态理解上，豆包一点八大幅提升了视觉理解的基础能力，可以低帧率理解超长视频。 此外，在视频运动理解、复杂空间理解、文档结构化解析能力也有提升。在 agent 的 能力上，豆包一点八的初 use 能力、复杂指令遵循能力、 os agent 能力都实现了大幅增强。 而且，豆包一点八原生支持上下文管理 api， 只需通过 api 传餐就能自动清理上下文，这意味着企业能更灵活、低成本地处理长城任务。说到成本，火山引擎这次还放了一个大招，推出 ai 节省计划。 这是业内首个全模型参与抵扣的节省计划，支持零预付，最高可节省百分之四十七的使用成本。 而为了更好的构建企业应用生态，此次大会火山引擎推出了企业级 ai agent 平台 agentkit， 通过身份权限、安全护栏等八大核心模块，让开发代码量减少百分之九十六。 同时还发布了 tree 企业版，针对企业的代码安全和效能追踪进行了全面优化。此外，基于 high agent 打造的一加 n 加 x 产品体系也正式亮相。一是统一的交互入口， agent sphere 能调度多个 agent。 n 是 数据创作、客服等通用的企业智慧助手，解决共性痛点。 x 则是为不同业务场景量身定制的专属智能体， 这一套体系让 agent 从单点工具真正进化为了企业的组织能力。而在企业应用上，火山引擎已构建相当稳固的生态圈。在手机行业，全球 top 十厂商中，有九家深度合作，大模型已深入语音助手等场景。 在汽车行业，奔驰、宝马、特斯拉等超九成主流车企都在用它进行 ai 升级。在消费领域，瑞幸喜茶等八成头部咖啡、茶饮品牌已经把 ai agent 引入了门店巡检和智能点单。 这也是为什么在 omedia 数据中，火山引擎模型调用量能位居全球前三，并在 garena 新的年度报告中，火山引擎能领跑全球挑战者象。现在这次 force 原动力大会上，你可以看到中国 ai 从技术验证走向全面应用的跃迁。 对于所有寻求数字化转型的企业来说，关注火山引擎讲了什么，或许能发现二零二六年 ai 应用趋势的优选路径。今天就聊到这里，欢迎关注节点财经，带你看清商业本质。

大模型行业现在最猛最卷的不是模型排行榜，而是 token。 idc 最新数据显示，二零二五年，中国企业级马斯市场的 token 掉用量同比暴涨了十六倍。二零二四年，全市场一年消耗一百一十四万亿 tokens， 到了二零二五年，这个数字直接来到一千九百四十四万亿。而 idc 对 二零二六年的预测更加夸张， 四万万亿 tokens， 这代表中国 ai 行业已经从尝鲜阶段正式进入规模化消耗阶段。过去大模型主要承担聊天问答、写文案，现在行业开始全面转向 agent 多模态自动执行， ai 开始接管越来越多真实工作流，而每一个场景都在疯狂吞食 tokens。 很多公司直到真正上线 ai 后才发现，模型能力只是开始，后面的 token 成本、并发压力、推理效率才是真正的大考。而这也让 mas 平台开始进入高速增涨期。目前中国 mas 市场已经出现非常明显的一超多强格局。 idc 数据显示，按 token 调用量计算，二零二五年火山引擎已经占据接近一半市场份额。按营收计算，火山引擎依旧超过百分之四十。后面的玩家包括阿里云、百度智能云、归机、流动移动云。 问题来了，为什么是字节？很多人会先想到低价策略，但真正让火山引擎跑出来的还有另一层原因，大规模高并发能力。因为企业真正部署 ai 后，最头疼的问题往往不是模型不够聪明，而是系统稳不稳。尤其 agent 出现后，整个行业的调用逻辑已经完全不同了， 最近的每一次任务背后都对应几十上百次模型调用，整个 ai 行业进入高并发推理时代，而自结过去多年积累的推荐算法体系，恰好非常擅长这类超大规模实时计算。 i d c 的 一组调研数据也很有意思。企业部署大模型时，最关注的几个因素分别是模型性能、安全、合规回答质量、平台可用性，而成本效益排在第五。这意味着很多企业当前阶段更在意的是能不能稳定上线，因为 ai 一 旦接入业务系统，如果频繁卡顿崩溃，实际损失可能远高于偷看费用。 token 掉用量高速增长背后，引诱也开始浮陷。第一个问题， token 成本快速膨胀。很多企业现在还处于早期试点阶段，成本感知并不明显， 可一旦进入大规模部署， token 消耗会急剧放大。尤其视频生成、多模态 agent 普及后，未来企业 it 预算里 token 很 可能会变成一个长期支出大象。第二个问题，算力压力越来越大。行业已经从有没有模型进入，到有没有足够 gpu。 i d c 也提到，未来真正有优势的厂商必须具备底层推力优化能力， 为大家最终拼的是推理效率。第三个问题， mars 的 竞争逻辑正在变化。过去两年市场主要卷价格，但随着 ai 深度进入业务工具链的重要性开始迅速上升， 未来企业采购的已经不只是模型接口，而是一整套 ai 基础设施，这也意味着后面的追赶者还有机会。目前最有可能挑战自洁的大概有四股力量。 第一，阿里云。阿里的优势在于企业生态和云基础设施。随着谦问逐渐强化企业 agent 能力，阿里正在重新发力 mas 市场。第二，百度智能云。百度在搜索知识库、企业数据体系上依然有深厚积累，如果未来 agent 高度依赖解锁，百度仍然有很强竞争力。第三，华为云。 华为的核心优势集中在国产算力和政企市场，尤其在金融、政务、能源等强合规行业，华为天然占据位置。第四，归机流动。它代表的是另一种打法，推理层优化。现在行业越来越意识到 ai 商业化的关键很可能不在训练，而在推理成本，谁能把 token 成本压低，谁就有机会重构市场格局。 所以，今天的马斯市场，表面看是在比模型、比价格，但更深层的竞争已经变成吞吐能力、推理效率、工具链、算力调度、 agent 基础设施。而这一轮 ai 商业化，也正在从模型竞赛进入真正的基础设施竞赛。

你好，小智。哎，听错了，我是小林，不是小智呢，最近在学啥呀？有啥不懂的尽管问我。各位同学好，今天我们来讲一下 ai 小智的并发处理方案， 这里面分为两块啊，第一个就是服务器上的鬓发啊，通常指 cpu 或者指带宽啊，这里面限制最多的啊，是一个带宽，我们带宽一般是十二兆啊，如果再贵一点，你可以选择按量付费啊，一百兆，两百兆， 那这里面譬如说是十二兆，那一个音频啊，发送过来是一兆，那十二兆也就是支撑十二个人啊，同时去啊，处理，这个是服务器上的一个上限了啊，那我们今天要讲的是什么呢？ 程序上的并发，就说如何去处理这些数据啊？难度系数是五颗星，这里面难度系数啊，是五颗星，那我们可以看一下传统的并发啊，相当于，比如说秒杀，我直接一个请求过来就处理完了， 从来没有像语音实时传输那么长时间，比如说我正在讲话，那这个是不是一直在传输，一直站着带宽啊？没有放掉，一直一直就是连接着，那这个怎么去处理？ 我们重点是啊，把思路确认之后啊，可以用不同的编程语言去实现不同的语言，他只是实现的方式不一样啊，语法不一样而已，那我们怎么去理解啊？这里面讲一下这里面的设备 a 啊，设备 b， 比如说小智的设备啊 啊，那我们啊发送语音，就好比是拼积木啊，这个跟包裹不一样，一个包裹，比如说如果是包裹的话，我接收到这个包裹直接拆开了就行啊，他不是这样子的，他是一句话，比如说你好呀，先发送一个，你再发送一个，好，再发送一个呀， 然后你发送到后面后台之后啊，进行一个组装，对吧？啊？比如说这个积木，这个积木不是一个成品，是一片一片的，到后台组装之后进行一个涂色啊，就是进行加工，这里面就是相当于是一个语音识别，就是 asr l l m 好 t t s 啊，处理完之后呢，再发送给设备，所以它的难点在这里，它是一片一片的，而且占据的时间很长啊， 就是说讲一句话，十秒，十五秒，对吧？最长的是六十秒，那设备比也是一样啊，一片一片的发送到后台组装啊，再返回给设备，所以要明白这边主摄的地方是在哪里啊？数据要重组， 发送的时候也要避开，那我们这里必备的一个知识储备啊，涉及到异部和多线城， 这里面重点要解决什么问题呢？就是说你发送关的数据啊，如何避免数据混乱啊？错乱，那是不是要创建不同的啊？实力， 譬如说 a 设备创建一个 a 的一个实力啊， b 设备创建一个 b 的实力。第三个要解决的问题就是发送数据不错乱， 我们去理解发送数据不错乱，譬如说啊， a 设备在发送歌曲，他发送的时候，那 b 设备是不是也在播放？ 那这样子怎么怎么样子？就是说一个端口下怎么去发送给 a 啊？因为发送一首歌曲可能是需要十五秒啊，把数据全部发发送完毕，那不可能，这十五秒之内， b 设备就等着吧， 因为这个县城一直在在用的，对吧？那我们要怎么样去怎么样子去处理？ 那肯定是要多开一个县城，或者多开一个进城啊来处理同步的去发送啊，这里面跟义部已经是没有多大关系啊啊，当然义部也用得上，最好是多县城，这样子不冲突啊。数据不错乱，因为这边 实时数据发送的时候也是一片片数据的，你这里面还是要进行一个就是数据的一个梳理，就是 a 设备的数据发给 ab 数， b 设备数据发给 b 啊，发送的时候也不要错乱，所以你只有明白了这些问题之后，然后再去写代码 啊，当然还是那句话，你先把代码写下来，你就先写一个最简单的一个设备的传输和播放，你只有把这个啊写完了之后，然后再去考虑上面的一个问题啊，只有把上面的问题都理解了，然后这个服务器也就可以用了。 这边新增了一个绑定设备剪辑设置啊。好，另外看一下我们最近的一个更新啊，这边增加了一个语音模型的 内侧啊，有非常多的一些模型可以供大家去选择。这边还有一个扣子的设置，包括记忆体。 这里面音色里面也支持啊，就是自定义的一个音色。好，谢谢大家搭建同款应用，再见。

就在昨天，火山 c 档四二零的 api 全面开放了，今天雅姐来说说这波操作，直接给咱们普通人，小商家还有创作者带来哪些机会。就在几个月前，企业想商用 c 档四二零是有千万的门槛，好多人好奇这个一千万是指什么？其实就是年保底，消费门槛 最低，要签一千万一年的保底协议才能够接入 c 档子二零。像我们现在使用的很多平台都是这个模式，但是这么高的门槛咱们普通的企业根本就达不到，于是就催生出了拼单、私下转售等一系列的灰色操作。现在呢，火山不仅对企业取消了千万保底，我们个人花二百块钱就能够去开通 生成视频，还是一块钱一秒。跟小梦梦不同，这个没有积分的限制，他可以批量的创作，而且小梦梦他会卡真人过审，排队时间比较长， api 相对排队时间短一些，如果你想做带货，这里有一万加的虚拟人可以直接用，想做口播的还可以授权本人的人脸，突破真人过审的限制， 对于咱们产品研发者更是利好。我们可以直接把 cds 二零接入自己做的小程序智能体，开发专属的 ai 工具，去帮助用户解决痛点， 实现一句话生成视频。最后很多人问我个人是怎么过真人审核的，这个流程我已经整理好了，还增加了授权人脸口播的提示词，直接复制就能生成商用的视频。好，今天的分享就到这里，我们下期再见吧！

各位同仁，当前国内面向企业端开放大模型 api 接入服务的商用渠道呈现多样化布局趋势。 本次汇报将系统梳理主流接入渠道的核心特性与运营逻辑，被各位的选型决策提供参考。其一为火山引擎旗下豆包系列与 deepsea 系列产品，该渠道核心优势在于限流配额处于行业头部水平， tpm rpm 指标基本不会出现超限拥堵情况。 底层支撑源于火山引擎前期完成的英伟达算力资源储备推理集群共济能力较为充裕。定价层面，该渠道的折扣空间相对有限，非核心头部级客户通过官方直签渠道最多可享七折优惠。同时，该渠道大模型业务线销售团队背负明确业绩指标， 单人年度大模型相关业绩考核门槛不低于一千万元。其二为阿里云旗下千问系列与 deepsea 系列产品，该渠道核心优势为基础调用单价处于行业低位。当前阿里云内部正推进大模型业务专项攻坚行动， 千万系列产品的阶梯折扣政策按调用量计划定，区间为三折至五折。其短板在于底层推理集群资源储备相对不足，若遇头部客户集中资源锁定场景，例如此前 b 站跨年晚会级别的大规模资源占用事件， 将出现资源供给趋景的情况。其三为百度大模型业务线，当前其对外输出的产品以第三方代理的 deepsea， 以其他第三方模型为主，自有文星一言模型的企业客户覆盖规模相对有限，但其整体折扣政策具备较高市场竞争力。 其四为各类第三方大模型中转服务平台典型代表如三零二、 ai 等。此类平台定价弹性较大，整体折扣力度普遍高于原厂直销渠道， 部分厂商的模型产品可提供远低于市场价的调用报价。该类低价服务多通过逆向账号等非合规路径实现，虽具备价格优势，但无法保障服务的稳定性与合规可用性。 最后，若各位有以高性价比方案合规接入海内外主流大模型 api 的 需求，可通过后台通道与我取得联系，我司可提供合规稳定的专属接入渠道支持。

如果你是一家企业的 it 采购负责人，会如何判断一个 ai 平台值不值得选择？看模型参数、看打榜榜单、看安全保障，这些都重要，但还不够。一个行业共识是，看 max 掉用量。为什么 对企业而言，关注的 ai 问题很现实？模型能不能稳定调用，高峰期会不会崩，模型升级怎么办？以及成本会不会失控？ max 则可以让企业通过公有云平台调用大模型能力，根据使用情况按 token 调用量方式计费。基于此，企业可以长期稳定、低成本的将 ai 能力接入自身业务，运维成本降到最低。 换言之，如果平台 max 调用量越大，则对应跑在其上的真实企业业务越多。所以， max 调用量是企业衡量一个 ai 平台是否值得入手的关键指标。 就在昨天， idc 公布了一组中国企业级马斯市场的最新报告，数据显示，二零二五年，中国公有云上大模型掉用量达一千九百四十四万亿 tokens， 同比增长十六倍。其中火山引擎以百分之四十九点五的份额占比位居中国第一，拿下几乎半壁江山。 值得一提的是，这样的领先，火山引擎已经蝉联了三次。二零二五年的如今，马斯市场已不再是少数玩家的游戏，各方云厂商、独立 ai 厂商等各方势力加速涌入。在竞争更充分、企业需求更旺盛的情况下，为什么火山引擎可以实现份额的不断扩张？ 其实原因不难被发现，首先是持久的战略定力。早在二零二四年，马斯这门生意并不被看好，大模型刚开始商业化，单价低、规模小、按 token 收费，在传统云厂商眼里几乎是边缘业务，一年加起来的收入可能还不如卖几台高端服务器， 但火山引擎从一开始就把它放在了战略最高优先级。这一年，火山引擎共有云调用量就已经达到百分之四十六点四的市场占比。而到了二零二五年，马斯更是直接成为火山引擎销售最重要的 kpi。 二零二六年，根据行业公开报道，火山引擎将马斯营收目标定为至少翻五倍。可以说，当其他云厂商还在观望按 tko 收费到底是不是一门正经生意的时候，火山引擎早已经把这条路当成战略主赛道。 此外，飞轮效应如果说最早期的领先是先发优势，那么巨大的调用量早已经驱动火山引擎在模型和产品侧的不断迭代进化。从二零二五年六月的豆包大模型、一点六、十二月的一点八版本，再到二零二六年二月的二点零版本，火山引擎基本每三到四个月一次大版本更新。 视频生成模型 cds、 图像生成模型 cdr 也都保持着类似的节奏。目前，豆包大模型在多模态理解生成能力和 agent 能力上位居前列，尤其是 c 的 二点零和 cds 二点零，在多模态生成方向几乎是国内目前最能打的两款模型。 最后，底层资源的锤炼，基于前端庞大的调用量，也让火山引擎构建出了中国最大的推理集群。据了解，目前火山方舟是国内调用量最大的马斯平台，规模优势下，集群利用率、推理框架、调度策略上每一个百分点的优化都会被放大成肉眼可见的成本差异。 总的来说，通过战略先行以及技术领先，火山引擎已经构建出完备且成型的 mas 增长飞轮。这个飞轮里有持续进化的模型和产品效能，也更有不断降低追求极致的 ai 成本。 站在整个 ai 行业来看，火山引擎在 mas 市场的持续蝉联也传递出一个强烈的信号，那就是在 ai 成为新式生产力的进程中， mas 正在成为越来越多企业进入 ai 使用 ai 的 真正钥匙。 在此之中，成本、效能、价值依然是这把时代钥匙的核心构成要素，而火山引擎则是正在成为这把钥匙的鲜明代名词。

这两天， ai 应用和传媒一起走强，有一个非常关键的催化，但很多人可能只看到了热闹。我 先给结论，火山引擎牵手春晚，意味着 ai 应用已经进入全民级场景验证阶段。最新消息是，火山引擎成为二零二六年央视春晚独家 ai 云合作伙伴，豆包作为字节的 ai 助手，将深度嵌入春晚互动环节。 你要知道，春晚不是普通舞台，它是中国并发最高、互动最复杂、容错率最低的内容场景。 ai 能跑春晚，说明它已经不是演示级，而是工程级、商业级应用。这件事为什么和和文化传媒强相关？因为 ai 最容易率先跑通。商业化的场景本来就在传媒内容生成、互动推荐、实时问答、广告和 ip 联动， 这些都不是未来设想，而是马上能算账的应用。火山引擎负责底层算力和模型调度，豆包负责前端交互和用户出答，本质上是一次 ai 基于设施加应用入口加内容场景的完整闭环验证。 所以，今天 ai 应用和传媒一起涨，不是情绪，而是市场在定价。一件事， ai 应用开始具备全民级落地能力。但我也提醒一句， ai 应用一定会分化， 能走远的，那不是蹭概念的，而是真正能在高并发、高要求场景里稳定跑，并且能持续变现的公司。最后总结一句，春晚不是终点，而是 ai 应用走向主流内容场景的起点。

这两天的火山引擎比较火，但是你知道它是什么吗？今天呢，就用一条视频来给大家说清楚，它就是字节跳动旗下的云服务和 ai 平台。 简单说呢，就是把抖音、今日头条的硬核技术开放给所有企业，不管是云计算、大数据，还是高清直播，还有现在超级火的 ai 大 模型 视频生成全都有，小到直播不卡顿，大到支撑央视春晚级别的流量，火山引擎现在都能稳稳的给拖住。

三十万亿，这是一个公司一天的掉量，火山引擎昨天批录的豆包大模型日军托肯掉用量三十万亿，你敢相信吗？我看到这个数的第一反应是去翻他去年，哦，今年五月的一个数据啊。哦，算下了算，算了一下，四个月涨幅超过了百分之八十， 这个增长曲线还在。呃，排在图片里面其实是不太正常的。真正让我停顿的停顿一下的不是说这三十万亿是另一个数字。嗯， idc 出的报告，二零二五年上半年中国公有云大模型，呃，服务市场火山占百分之四十九点二，你品一下这个比例。嗯，剩下所有玩家加起来才跟他这一家差不多。 我做了六年的头流的一个经验啊，见过太多的行业，第一是怎么算出来的，但 i d c 这种口径下才能压到接近一半啊，说明企业测的是真的，花钱投票，不是保单。 好，同一天他还升级了豆包的一点六，能选思考的长度，官方给的比对比式输出的拓客降了百分之七十七点五，思考时间降了百分之八十四点六。 哦，那换种大白话来跟你讲，同样的火，企业账单大概能砍到原来的五分之一，这是很恐怖的。 但这三十万亿的背后呢？还有一个百分之八十，还有百分之八十的人没注意到。一个反转，跟你刷到的国产大冒险趣事不太一样，明天再讲。

广汽集团作为中国领先的这个综合型汽车集团，旗下有将近三十多家二汽的公司， 每天产生的到账数量达到十万以上数百个，需要员工参与的数据分析和应对处理工作基本上都依赖于我们的一线人员的现场处置，难以支撑业务创新的全面路的安全保障需求。 大家好，我是广西集团大盛科技安全运营人员赵阳，我们选择与火山已经合作，率先解决报警运营漏洞闭环，代表安全上限 耽搁了，当前的最大痛点不胜像我们现在日均二十二万左右的报警能够缩至一百千左右，准确率也提升到了百分之九十以上。 同时基于安全智能体灵活功能，拓展了功能架构，横向扩展了漏洞管理 与代码安全的智能体安全事件的平均响应时间呢也从两小时缩短到了四十分钟，自动化的处理器由原来过度了五三十提升到了百分之五十以上，传统的话大概平均时代的七天左右，现在的高温漏洞处理大概能增加到四天左右， 实现的精准降噪，快速的响应，我们也期待呢，与火山引擎在智能体安全以及呢安全 ai 产品的孵化和理论的合作，携手驶向致电时代的星辰大海。