4月2日，火山引擎在AI创新巡展·武汉站上宣布，截至今年3月，豆包大模型日均Token（词元）使用量已突破120万亿，在过去三个月内增长一倍，比2024年5月发布时增长1000倍。同时，Seedance 2.0 的API接口面向企业用户开放公测。
此外，近期“龙虾”OpenClaw火爆后，国内大厂纷纷推出自己版本的龙虾，市场迎来“百虾大战”。火山引擎总裁谭待在会后的采访环节告诉新京报贝壳财经记者，他对于字节版本“龙虾”ArkClaw有信心，同时相比于广阔的市场，目前龙虾产品还处于蓝海阶段，市场蛋糕足够大。
火山引擎总裁谭待 主办方供图
最早提及Token的云厂商，Token消耗三个月增长翻倍
最近，随着国家数据局局长刘烈宏官宣Token的中文名为“词元”，该词也开始广受关注，而国内云厂商中最早强调“Token消耗”概念的是火山引擎。
新京报贝壳财经记者在去年9月就观察到，在北京、上海、深圳、杭州等地的机场，与AI云相关的广告牌数量大幅增加，其中火山引擎广告牌的数据来自IDC《中国大模型公有云服务市场分析》系列报告。IDC在2025H1出具的报告显示，2025年上半年中国AI云市场规模达536.7万亿Tokens，该报告的统计口径为MaaS层外部客户Token调用量（不含厂商自有业务），体现大模型的实际使用深度。
因此，当许多同业公司面向Token开始调整公司架构时，谭待直言不需要，“我们两年前就提出了Token的相关概念，当时行业里还不太认可，觉得Token粘性差、毛利低，都是赔钱赚吆喝。但我们当时就把这件事想清楚了，也在组织和产品层面做了很多优化，所以现在不需要做太大调整。”
而对于众多企业涌入这一赛道，是否可能出现如同2024年大模型“价格战”的现象，谭待表示，企业现在更关注模型能力，折扣再低，模型干不了活也毫无价值，Seedance 2.0就能看出模型能力的代际差异。
火山引擎方面表示，在该公司对Token消耗的追踪中，可以看到：每一次模型能力的提升、更强模型更多模态，会解锁更多场景，Token调用量进一步提升。如2025年下半年至今，多模态成为Token消耗的主力，视频生成一词请求的Token消耗远超文本，以Seedance2.0为例，生成一个1分钟720P的视频Tokens消耗在百万以上。
另外，“龙虾”的出现也导致类智能体场景异军突起，豆包大模型2.0调用量激增，智能体场景Token调用量和工具调用轮次成正比，几十上百轮的工具调用消耗至少几十万Token。
豆包手机和龙虾均基于Harness理念和框架
贝壳财经记者注意到，本次大会中，OpenClaw开源项目创始人Peter Steinberger（彼得·斯坦伯格）也以视频方式出现在了会场，其宣布与火山引擎共建的ClawHub中国镜像站正式启动运营。
谭待对贝壳财经记者表示，字节版龙虾ArkClaw发展过程中，核心关键是模型、安全和skills（技能），与其他产品的区别也围绕这三个维度。
“模型层面，我们的豆包系列模型，不管是多模态的Seedance 、Seedream，语音模型，还是豆包2.0、编程模型，都非常有竞争力，这也是ArkClaw能做好的重要原因，没有优质的自研模型，龙虾产品的上限就会被固定，我们对ArkClaw的信心，很大一部分来自对豆包大模型的信心，事实也证明了这一点。”谭待说。
“安全层面，我们对安全的重视程度是极高的，大概率在安全上的表现也更好，未来会有更多公司重视安全问题。skill层面，首先要坚持开放，因为大家使用OpenClaw，核心看重的是其全球开放的生态，这也是我们搭建ClawHub中国镜像站的原因，而非做私有的生态。”谭待告诉贝壳财经记者。
在他看来，龙虾考验的是整合能力，“比如我们的多模态创作能力很强，把这类skill放到ArkClaw中，其相关能力自然会更优，我们和编程领域的TRAE等生态伙伴打通，也是这个逻辑。所以技能层面，一是坚持开放，二是整合自身已有的能力和资源。不用太担心竞争问题，目前中国龙虾类产品的用户量大概只有百万量级，而中国的工作人员数量庞大，若人人手里有一两只龙虾，市场潜力非常大，行业更应该关注如何做好产品，为客户创造价值，只要大家都朝着这个方向努力，市场的蛋糕会足够大。”
贝壳财经记者注意到，有声音称“龙虾”和去年年底广受关注的豆包手机有“异曲同工”之处，一个是通过智能体操作PC端电脑，一个则是操作手机。对此，谭待对记者表示，如果说二者背后都是基于Agent with Harness（智能体驾驭）的理念和框架，那确实有相似性，但类似的产品有很多，如Cloud code、coworker，“这种技术理念上的相似，恰恰预示着Agent技术进入了新的成熟阶段，模型技术从最基础的预训练、后训练，到思考推理，最后到环境记忆等相关技术，都在不断发展。”
新京报贝壳财经首席记者 罗亦丹
编辑 杨娟娟
校对 王心配查信配资
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