如今审视，字节跳动在火山引擎上的战略部署，远非仅仅是一项横向拓展的新兴业务所能概括。
作者｜张鹏
五年前，当字节跳动创立火山引擎之际，其在云计算领域尚且只是众多参与者中毫不起眼的一朵“云”。
在我的记忆里，当时许多人感到困惑，不明白为何字节跳动会选择进入一个竞争激烈、市场格局相对固定，并且相较于其抖音和今日头条，利润空间较小的领域。
近年来，这一结论愈发明确。特别是随着GPT推动了大型模型的兴起，我周围在AI转型方面态度积极的新兴企业家们，越来越多地提到了火山引擎。
近期，我注意到IDC发布了一份数据报告，给我留下了深刻印象：火山引擎在我国公有云大模型服务领域的调用量方面，已经牢牢占据首位，其市场份额高达46.4%，几乎占据了半壁江山。
在昨日举行的火山引擎「Force 原动力大会」中，一个引人注目的数据同样值得关注：全球排名前十的手机制造商中，有九家与火山引擎展开了深度合作，将大型模型技术应用于语音助手、创作工具以及效率提升等多个领域。尽管手机制造商在人工智能技术的落地方面表现得尤为积极，但他们同样表现得更为慎重。
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回顾过去，MaaS（模型即服务）所涉及的资金起初并未引起传统云计算巨头的重视。然而，创新往往源自边缘领域，往往是从那些被忽视的资金中孕育而生。随着人工智能大模型的浪潮席卷而来，MaaS 转变为新的基础设施，此时火山引擎这一从边缘崛起的力量，凭借其对 MaaS 的远见卓识布局，成功地将过去在云计算领域的劣势转变为优势。不仅如此，根据我的观察，这并非仅仅是在原有的牌桌上增设几把座椅，而是意味着我们直接换置了一张全新的牌桌。
这代表了一场全面的革新，与我们以往对云计算的认知有着根本的差异。正如火山引擎在对外推广其服务时，总会着重指出他们是提供“人工智能云原生”解决方案的。
“AI云原生”是他们提出的一个全新理念，我个人认为，这恰恰是揭示火山引擎为何能成为最受AI热潮追捧的对象、并有效助力企业进行AI转型的核心要害。
01
「AI 云原生」，是全新的牌桌
究竟何为“AI云原生”？这难道仅仅是“云原生+AI”一词的顺序被调换了吗？
实际上，我认为火山引擎所提出的“AI 云原生”这一概念，若将其表述为“AI Native 的云”，则更易于大众理解。
首先，“云原生+AI”这一概念，是在现有的、完善的云计算体系基础上，融入了AI的一些功能。例如，提供一种模型的API接口。这体现了一种“叠加”的思维方式。云计算的本质并未改变，云仍旧是那个云。而AI，则是一项新增的技能。
所谓的“AI原生云”，这表示，云技术的整体架构、服务方式，乃至商业运作的原理，均是以AI为核心进行全新构建的。
提及云计算，我们以往常常提及IaaS（基础设施即服务）、PaaS（平台即服务）、SaaS（软件即服务）等概念。这些概念构成了一个“层”的体系。然而，在人工智能时代，这种分层结构或许正面临瓦解的挑战。
这变化源于技术负担的演变。正如火山引擎的总裁谭待在演讲中所阐述的，我们正经历着从PC时代到移动时代，再到AI时代的转变。在这三个不同的时代中，技术的核心主体也在随之改变，PC时代的核心是网络，移动时代的核心是应用程序，而AI时代的核心则是智能代理。
显而易见，面对新型负载需求，我们必须构建全新的基础架构。以字节公司的 AI 编程工具 TRAE 为例，用户能够借助 MCP 调用数据湖中的结构化或非结构化数据。换言之，工作流已转变为以大型模型为核心，以集成开发环境作为接入点，将云计算等元素融合，最终由智能代理承担负载的角色。
在火山引擎举办的此次会议上，一个观点给我留下了深刻印象：他们认为，模型及其调用工具的整体规划能力，是决定运行在其上的Agent能否取得成功的关键。因此，他们不仅公开了从模型到Agent所需的具体要素，还揭示了实现这一转变的路径。
据此，我们可依照此逻辑，逐步展开火山引擎在人工智能时代开展云计算业务的战略布局——构建一个集「模型、工具与实践」于一体的生态闭环。
我们来分别拆解一下这三个关键词。
第一，模型（Model）：追求最好的模型。
见惯了模型技术的升级，这次豆包在定价上的创新让人眼前一亮。
豆包大模型1.6版本首次引入了基于输入长度区间的收费标准，实现了深度学习、多模态处理能力以及基础语言模型的统一定价策略。Seedance 1.0 pro 模型的收费标准极低，每千个tokens仅需0.015元。而且，生成一条时长5秒、分辨率高达1080P的视频，费用也仅需3.67元，这在整个行业中是最低的。
字节跳动公司负责人梁汝波曾就AI领域的目标进行过阐述，他强调的首要任务是力求达到智能的极致。
最新推出的豆包大模型1.6版本以及视频生成模型Seedance 1.0 pro等新型号，经过测试，均展现出全球顶尖水平。此外，根据相关调研机构提供的数据，火山引擎是国内DeepSeek调用次数最多的平台，对DeepSeek的性能优化最为出色。
因此，模型能力和成本会是火山引擎在模型层死磕的核心。
第二，工具（Tool）：完善的AI Infra 套件
拥有模型，就如同拥有了“大脑”。然而，仅仅拥有大脑是远远不够的，我们还需要“手脚”和“躯干”——换句话说，我们需要一套完整的工具体系。
这些设备若需企业逐一进行匹配和连接，无疑将带来高昂的“探索”费用。因此，火山引擎的价值体现在，它已为用户完成了这项任务。
众多用户在撰写提示词方面存在不足，为此火山引擎推出了PromptPilot，该工具能够深入分析用户的意图，并自动生成最佳的指令流程。它将用户不明确的思路有条不紊地转变为AI能够精确执行的特定指令，进而保障模型能够持续稳定地输出高水准的成果。
此外，火山引擎推出了火山引擎 MCP 服务、AI 知识管理系统以及veRL 强化学习框架等创新产品。同时，公司还发布了多模态数据湖、AICC 私密计算、大模型应用防火墙等解决方案，并附带了一系列 AI Infra 套件。
第三，实践（Practice）：将最佳实践固化与推广。
许多人并未注意到，字节跳动实际上已成为地球上最优秀且规模最大的AI“践行者”之一。
抖音、今日头条、剪映、即梦、飞书、TRAE 等众多应用，它们均承载着字节对人工智能技术的探索与运用。在字节公司，有高达80%的工程师正在应用AI进行编程。他们在实践中遭遇的挑战、累积的丰富经验以及提炼出的方法论，构成了我们最珍贵的“实践”财富。
字节跳动在客户服务领域的一项创新举措是，将其宝贵的经验「开源」分享。例如，火山引擎在官方网站上推出了大模型应用实验室，并开源了手机助手、实时视频解析、Deep Search等多个演示应用，助力客户迅速构建AI应用原型，并灵活构建个性化的智能体。此外，用户还可以通过Github方舟开源平台下载并使用这些应用。
火山引擎将字节内部提炼出的卓越经验，转化为开放的方法论与工作流程，并将它们整合进自家的产品与解决方案中。
这就是「模型+工具+实践」的闭环。
提及云服务时，我们不再仅仅联想到“IaaS、PaaS、SaaS”这一传统的三层架构，这一模式所代表的是过往时代的技术需求。对于用户而言，他们更渴望拥有一个真正AI原生化的云平台，以便更顺畅地步入AI原生化的时代，而非仅仅购买云服务后自行寻找AI原生解决方案。“AI云原生”代表着一场全新的游戏规则。
02
火山引擎，在造 AI 时代的「马达」
我们刚刚梳理过了 AI 云原生「模型+工具+实践」的闭环。
也就是说，他们并不仅仅是提供工具，更是帮你将一条“AI原生”的业务流程顺利执行并验证，将这种所谓的最佳实践和面向未来的理念融入到整个产品体系中，最后再将这一切打包并交付给你。
这情形就像，一家店铺不再仅仅售卖面粉、鸡蛋和烤箱，而是致力于首先研发出一款「爆款蛋糕」的食谱，甚至将半成品都预先准备妥当，顾客只需稍加加工，便可开业经营，实现成功。
它将客户实现成功的费用大幅度提前支付。火山引擎自行承担了众多试验和错误的过程，进而显著降低了客户达成成功的难度与费用。
相较于传统云服务提供商，它们更类似于提供了一款「乐高积木工具箱」。这些服务商将强大的计算能力、存储资源、网络服务等基础功能拆解成一个个独立的模块，随后对你说：「这里有你所需的顶尖工具，自行搭建你梦想中的业务体系吧。」
这听起来确实很诱人。然而，对于大多数企业而言，即便握有一系列「算力」和「模型」的工具，他们却往往不知如何着手构建一座属于自己品牌的「AI 大厦」。从工具到价值的转化，其间横亘着一条宽广的鸿沟，我们将其称作「摸索成本」。企业必须亲自尝试、纠错、整合，并探索全新的业务模式。这种成本，无疑是相当昂贵的。
而火山引擎正在做的事情，可以称之为「先干为敬」的交付模式。
为什么过去的云厂商没有普遍这么做？
一个关键因素在于，以往，若要将某个特定行业的业务迁移至云端，必须掌握该领域的专业知识，需要众多不同人员参与搭建，导致人力成本相当高昂。然而，如今，一个显著的变化是，大型模型能够完成这些工作的百分之六十至七十。
这意味着，若模型与工具设计得当，我们便能协助客户解决约七成难题，剩余三成问题则需他们自行解决。本质上，我们提供的是一套专为AI设计的业务流程。
那么，我们可以给「AI 原生云」下一个更清晰的定义了。
过去，云计算就如同水电煤等基础建设，它为企业的运营提供了必要支撑，然而，它自身并不直接构建业务的核心机制。
那么，火山引擎打造的「AI云原生」，则更像是一种「马达」。
如今，在我们的日常生活和家中，各式各样的马达无处不在，不论大小；这些马达构成了工业社会产品的一个关键组成部分。
我认为，未来的人工智能不会仅仅局限于类似现今水电那样的基础设施层面，它还将演变成为类似马达那样的存在，能够根据不同企业、不同业务的特点，在其间广泛分布。本质上，它将成为推动新一代生产力的核心“引擎”。唯有如此，才能更有效地转化为企业的价值。
03
字节跳动，从擅长 To C 到做好 To B
掌握了火山引擎的构成与运作方式，接下来我们深入思考一个更为核心的问题：在字节跳动公司的整体布局中，火山引擎究竟占据着何种位置？这一问题的答案直接关系到火山引擎的发展前景。
为了解答此问题，我们或许需要先探讨一个更为根本性的疑问：为何字节跳动会选择研发火山引擎？
首先，我们必须明确把握一家大型企业在不同成长阶段的战略核心所在。据我观察，在过去十年间，字节跳动在面向消费者（To C）的业务领域表现得尤为出色。
在信息流领域、短视频平台、社交网络以及本地生活服务等多个竞争激烈的行业，字节跳动展现出了其迅猛的攻势、快速的更新迭代，并不断努力成为各领域的领军者。在面向消费者业务方面的强势发展，使得其成为了一家独树一帜的行业巨头。
然而，任何一家企业都无法持续在竞争激烈的尖端领域与一代又一代的年轻创业者争夺应用创新，当企业发展到一定阶段，便需转向关注基础设施建设。
这里有一个极为典型的例子，那就是TCL。记得我初涉媒体行业，大约是90年代末，那时TCL正处在事业的巅峰，就像那个时代的小米一样，其影响力遍布全国，发展势头迅猛。
TCL与我国众多家电厂商相似，涉猎业务广泛，涵盖了从电视机、冰箱、空调到手机等多个领域，几乎无所不包。这种经营策略可被视作一种典型的“全面竞争”模式。
李东升，TCL的创始人，在那个时期曾提出愿景，计划在短短五年内达成2000亿元的营收目标。然而，令人遗憾的是，这一目标最终用了20年的时间才得以实现。
过去两年里，我们曾一起回顾过往，他分享了一个观点，那就是他最大的领悟在于认识到，没有任何一家企业能够始终站在时代的最前沿，不断推出最前沿的产品创新。他进一步指出，一旦企业步入成熟阶段，便应专注于那些更为重要、更具挑战性、回报周期较长，尽管短期内收益可能不那么显著，但对行业发展却大有裨益的事务。
在全球化竞争日趋激烈、产业升级压力山大的背景下，李东生作出了一个至关重要的战略决定：倾尽全力，致力于突破上游核心技术，加大对华星光电（CSOT）的投资力度，也就是我们通常所说的“面板”产业。
这代表了一种典型的“构建长期基础设施”策略。该策略投资规模庞大，收益实现周期极为漫长，且伴随诸多不确定性。在漫长的数年间，华星光电甚至出现了持续的亏损现象。然而，TCL依然坚韧不拔，持续加大投入力度。
面板上的大量投入使得TCL成功掌握了“显示屏”这一关键战略资源，这一举措最终助力公司营收突破2000亿元大关。这块“屏”不仅为TCL的电视业务构筑了显著的成本和技术优势，而且使其成为整个消费电子产业链的基石，地位举足轻重。
今日，字节跳动加大了对火山引擎的投入力度，这与TCL当年对华星光电的重视在战略思路上有着相似之处。
我确实认为，对于已经发展成为行业巨头的公司而言，选择一个更有价值和应当由你亲自实现的目标显得尤为关键。字节跳动在火山引擎上的布局，无疑为该公司完成了一次从专注于打造高品质消费级产品到致力于“构建”状态的转变奠定了坚实基础。
在6月11日的火山引擎发布会上，梁汝波指出，公司内部对火山引擎项目达成了共识。那时，部分客户曾询问：为何字节跳动要研发火山引擎并对外开放技术？其中一个关键因素是，字节跳动致力于技术领域的卓越发展。
实际上，据我所知，五年前字节内部曾就是否自行搭建基础设施，诸如云计算等议题展开过讨论。若决定自行建设，那么如何确保技术的持续领先呢？
若仅限于个人使用，且前端仅服务于自家的App，那么所涉及的数据和业务内容将相对有限。鉴于此，他们迅速形成了共识，为了确保技术的领先性，应当选择开放。
在我看来，这实际上是在探讨：在关键技术和基础能力方面，我们是否追求达到全球领先的地位？
若想取得领先，仅着眼于自身，局限于自身业务，这样的思维是错误的。相反，若将天下大局放在首位，迎接更艰巨的挑战，才能吸引更多资源和投入，从而成功完成目标。
尤为重要的是，一旦这一基础设施建设完成，未来产业领域内的一切创新都将与之紧密相连。
因此，我们不应将火山引擎视为字节跳动横向扩张业务的一部分，这样的看法是错误的。实际上，它代表的是字节跳动正在为自己以及整个行业打造的一套面向人工智能时代的领先“数字基础设施”。
总体而言，AI的浪潮为云计算行业带来了“重启”的信号，开启了一副全新的“牌局”。在这场全新的竞技中，我坚信，火山引擎凭借其先发优势，在持续且大规模的投入上展现出了坚定不移的决心。
火山引擎的问世，不仅给阿里、腾讯、华为、百度等传统云计算企业带来了新的挑战，更重要的是，它为各行各业的人工智能转型，开启了一场“先行者”的实践。字节跳动作为深入其中的参与者，其未来将如何重塑AI与云计算产业的格局，引发了广泛的关注和期待。
