中国第一，全球第三！Token日耗120万亿，直逼谷歌OpenAI

中国龙虾，有自己的军火库了！

OpenClaw官方刚刚在X上官宣，ClawHub中国镜像站正式上线，地址mirror-cn.clawhub.com。

推文发出不到一天，浏览量冲破36万。

打开镜像站，下面是分类好的精选和热门Skill列表，全部完成了基础安全扫描，支持一键切换中国镜像站搜索安装。

有趣的是，OpenClaw创始人Peter Steinberger的「官宣」，竟然也是一段龙虾生成的AI视频。

OpenClaw官推的评论区直接炸了。

Skill开发者Femyn第一时间跟进，喊话自己的用户，Alsa技能已经能在中国镜像站上搜到了。

海外开发者Hex Agent从伊斯坦布尔现身说法，他平时就在跑clawhub install，镜像站上线后延迟差异肉眼可见。

他最感慨的是「直接告诉你的Agent」这个交互方式，自然语言当包管理器用，连终端都不用碰就能装Skill。

然后BytePlus出来接话了，说很高兴能支持这件事，让更多开发者更方便地上手OpenClaw。

至此，谜底正式揭晓——赞助镜像站基础设施，以及制作Peter那段视频的，正是火山引擎。

龙虾要干活，靠的是Skill。每装一个Skill，每调用一次工具，背后都是token在燃烧。

三个月前，大多数人都不知道token是什么。现在，为了养龙虾，人人都在买API套餐。甚至，就连它该叫什么中文名，都吵翻了天。

根据火山引擎最新数据，豆包大模型日均tokens使用量突破120万亿。去年12月底是63万亿，三个月翻了一倍。两年前首次发布时是1200亿，增长1000倍。

全球token日消耗超100万亿的，此前只有OpenAI和Google。火山引擎是第三个。

120万亿，三个月多出来的那一半去哪了？

两个地方。

第一个是AI视频。

你跟豆包聊一句天，消耗几个到几十个token。一段音频，维度更多，token更多。再到视频，一分钟720p的Seedance 2.0消耗的token超过100万。

从文字到视频，token消耗跳了好几万倍。Seedance 2.0春节前后全网刷屏，创作者涌入即梦和豆包平台，视频调用量把曲线直接拉陡了。

第二个就是龙虾。

以前用豆包，一问一答，几十个token的事。现在龙虾自己拆任务、调工具、跑流程，一次复杂操作烧掉几十万token。火山引擎的数据显示，过去一个多月，来自个人用户的token消耗增长了约16倍。

企业端的消耗同样猛增。工业制造场景中，企业用豆包大模型的多模态能力分析监控视频，识别设备异常并自动告警，还能通过对话排障。

金融投研场景中，Agent按用户偏好检索研报，凭多模态能力解析图表和公式，生成量化策略并回测，实时监控大盘推送交易信号。

这些场景的共同特点是，每一轮任务都包含大量的工具调用和多步推理，token消耗远超简单对话。

视频吃带宽，龙虾吃轮次。两个大户同时爆发，120万亿就是这么来的。

今天，在AI创新巡展·武汉站上，火山引擎宣布Seedance 2.0正式面向企业用户开放公测。

这是目前全球评测排名最高的AI视频生成模型之一。在Artificial Analysis的盲测排行榜上，Seedance 2.0拿下了文生视频和图生视频两项Elo评分的第一名。

相比上一代Seedance 1.5 Pro，核心跃升在三个方面。

一是统一了多模态输入。

支持文字、图片、音频、视频四种模态同时输入，最多可以组合12个参考文件。创作者不用再绞尽脑汁写提示词描述运镜，上传一段参考视频，模型自己理解镜头语言。

二是物理准确度大幅提升。

双人花滑的同步起跳、空中旋转、精准落冰，这些以前AI视频最容易「鬼畜」的场景，Seedance 2.0已经能稳定输出了。

三是版权和肖像安全。

企业用AI生成视频，最怕的就是侵权和深伪风险。Seedance 2.0这次上了一套覆盖生成前后全流程的版权与肖像安全机制。

对企业用户来说，这可能比画质本身更重要。

龙虾多了，token涨了，但现实是大多数企业还没跑通。

火山引擎总裁谭待在武汉分享了他们的观察，大量实践下来，企业养虾卡在三个地方，模型、Skills和安全。

模型是大脑。

今年2月，豆包大模型2.0系列发布，多模态理解和Agent能力都有明显提升。

中文大模型测评机构SuperCLUE「养虾」场景专项测评中，豆包大模型2.0 pro综合能力排在国内第一，仅次于Claude Opus 4.6、GPT‑5.4，是最适合「养虾」的中文模型。

教育场景里，它能把课本拆成知识点，生成可运行的互动小游戏。

办公场景里，用自然语言就能溯源复杂的Excel公式，看参数怎么联动。

Skills是手脚。

光有大脑不够，Agent还得能「下场干活」。Skills生态的广度和深度，决定了龙虾能力的上限。

这也是开篇提到的ClawHub中国镜像站的意义。龙虾的Skill生态越丰富，企业能做的事越多，但前提是得有一个顺畅的下载渠道。

安全是底线。

Agent权限越大，风险越大。员工私装龙虾实例、插件来源不明、工具调用权限失控，这些问题已经在企业里冒头了。

火山引擎是国内最早发布龙虾安全方案的，春节前就已经上线了龙虾类全场景的安全解决方案。近期，这套方案也通过了信通院的两项权威安全认证。

一项是「智能助理智能体产品可信能力认证」，考察平台的安全架构和管控能力。

另一项是「安全防护产品有效性认证」，考察真实攻击场景下的防护成功率。

目前国内同时拿到这两项认证的，只有火山引擎一家。

拉远一步看，token暴涨不是中国独有的现象。

2024年企业还在试水，IDC数据显示当年中国MaaS市场规模只有7.1亿元，在3000亿公有云大盘里几乎可以忽略。2025年上半年，客服、教育、互动娱乐开始出量。到了下半年，多模态和Agent同时引爆，曲线彻底陡了。

豆包大模型2.0技术报告里的调用分布数据印证了这个趋势。从行业看，互联网占比最高，消费电子、金融、新零售紧随其后。

从场景看，非结构化信息处理占比最大，教育、内容创作和搜索推荐次之。模型要处理长上下文、整合多个知识源、执行多步骤指令，不是聊天，是干活。

这跟全球的方向一致。

OpenAI、Anthropic近期的企业AI报告里，增长最快的品类也是软件工程、研究分析、客户支持和知识工作。

英伟达CEO黄仁勋在今年GTC上说得更直白，token将是未来数字世界最核心、最值钱的大宗商品，它的吞吐量和生成速度会成为全球企业CEO追踪的核心经营数据。

看看数字就知道他没吹。

Anthropic去年45亿美元的营收中，绝大部分来自API模型调用。今年，这一数字预计将直接翻上四倍，达到180亿美元，明年更是会飙至550亿美元。其中编程智能体Claude Code在去年11月单月就跑出了超过10亿美元的年化营收。

OpenAI的增长更猛。去年营收131亿美元，预计今年300亿，明年620亿。但烧钱速度也在加剧，预计到2030年在训练和推理上的总支出将达到6650亿美元。

一边是指数级增长的营收，一边是天文数字的算力支出。token经济正在重塑整个云计算产业的竞争格局。

AWS管理层在财报电话会上已经表态，长远来看MaaS的收入贡献将与EC2不相上下。

国内几家头部云厂商也在加码MaaS，有的定下了「拿下AI云市场80%增量」的目标，有的把MaaS营收考核权重拉到了一票否决的地步。

之所以都在押注MaaS，是因为对企业来说，通过公有云调用模型是当下最实用的方式。

大模型迭代极快，里程碑模型大概每半个月就有一个，只有MaaS平台才能第一时间接入新模型。

相比珍惜，自己买GPU部署，模型一更新就得重新折腾一遍，而且不同模型的最佳部署方式还各不相同，运维成本极高。

企业要的很简单，按token灵活调用模型能力，用多少买多少。

AI云的战争，已经开打了。

有一个容易被忽略的事实。自2024年5月豆包大模型首次对外发布以来，火山引擎是少有的持续追踪并对外公布token调用量的AI云厂商，甚至可能是全球范围内做得最勤的一家。

Google财报季偶尔提一嘴，OpenAI的数据靠外媒挖，其他厂商基本不说。只有火山引擎，每次大会都把最新数字摆在桌面上。

在谭待看来，MaaS是AI应用落地的晴雨表。模型只有被调用才有价值，token调用量是最诚实的指标，比任何benchmark都实在。

买一堆GPU回去，模型用没用、用在什么场景、效果好不好，全是黑箱。只有公有云上的真实调用数据，才能反映AI到底落地了没有。

电力时代，人们用「用电量」衡量一个国家的工业化程度。互联网时代，用「数据流量」丈量数字经济的规模。现在，token调用量正在成为AI时代的那把尺子。

这把尺子上，火山引擎刻到了120万亿。

下一个刻度在哪，没人知道。但所有人都在跑。