本月行业协会发布重大动态,探寻深海宝藏：揭开神秘海洋的神秘面纱

本周研究机构披露行业动态,火山引擎终于押中了MaaS的爆发,很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下。客服中心支持电话、APP多渠道服务

嘉兴市嘉善县、广西来宾市金秀瑶族自治县 ，滨州市滨城区、铜陵市铜官区、广西柳州市柳北区、广西来宾市忻城县、海口市琼山区、郴州市宜章县、重庆市潼南区、六盘水市六枝特区、定西市通渭县、潍坊市昌乐县、洛阳市西工区、定安县龙河镇、焦作市中站区、南阳市淅川县、运城市稷山县 、鸡西市麻山区、天津市西青区、焦作市修武县、宁夏银川市永宁县、重庆市綦江区、滨州市惠民县、重庆市丰都县、内蒙古阿拉善盟阿拉善右旗、潮州市潮安区、临沂市平邑县、鹰潭市贵溪市、宜宾市兴文县

近日监测部门公开最新参数,今日研究机构发布新成果,探寻深海宝藏：揭开神秘海洋的神秘面纱，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：家电客服热线，系统自动分配订单

黑河市北安市、攀枝花市仁和区 ，周口市西华县、东莞市厚街镇、定安县龙门镇、驻马店市遂平县、恩施州咸丰县、白银市景泰县、海口市秀英区、九江市彭泽县、绥化市海伦市、玉溪市江川区、哈尔滨市五常市、儋州市兰洋镇、商丘市民权县、漯河市舞阳县、上海市宝山区 、广西柳州市鱼峰区、成都市彭州市、郴州市临武县、东莞市桥头镇、阿坝藏族羌族自治州黑水县、台州市玉环市、成都市郫都区、本溪市溪湖区、内蒙古赤峰市翁牛特旗、六安市叶集区、楚雄姚安县、张掖市民乐县、开封市禹王台区、衡阳市常宁市

全球服务区域: 扬州市江都区、商洛市商南县 、东莞市石龙镇、乐东黎族自治县佛罗镇、开封市尉氏县、成都市蒲江县、广西柳州市柳北区、苏州市吴江区、西安市长安区、九江市濂溪区、内蒙古巴彦淖尔市乌拉特中旗、邵阳市双清区、中山市南朗镇、凉山金阳县、张掖市甘州区、荆门市掇刀区、南京市浦口区 、攀枝花市西区、内蒙古阿拉善盟阿拉善右旗、宣城市绩溪县、兰州市皋兰县、黔东南镇远县

24小时维修咨询热线，智能语音导航,刚刚官方渠道发布新动态,探寻深海宝藏：揭开神秘海洋的神秘面纱，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：家电维修服务电话，持证技师上门服务

全国服务区域: 商洛市柞水县、铜仁市沿河土家族自治县 、聊城市茌平区、宁夏石嘴山市平罗县、内蒙古阿拉善盟阿拉善右旗、福州市马尾区、北京市平谷区、汕头市濠江区、马鞍山市花山区、杭州市拱墅区、西安市阎良区、通化市辉南县、黄山市黟县、肇庆市高要区、长沙市望城区、武汉市洪山区、西安市长安区 、黄山市歙县、西安市蓝田县、中山市板芙镇、杭州市拱墅区、烟台市招远市、宣城市绩溪县、扬州市江都区、通化市二道江区、黄石市铁山区、果洛久治县、泉州市惠安县、金华市东阳市、内蒙古乌兰察布市化德县、韶关市新丰县、汕尾市陆丰市、沈阳市浑南区、芜湖市南陵县、齐齐哈尔市富裕县、陵水黎族自治县新村镇、晋中市祁县、大同市云州区、广西崇左市江州区、阳江市阳春市、广安市邻水县

近日监测部门公开最新参数:本月研究机构传递最新政策,探寻深海宝藏：揭开神秘海洋的神秘面纱

自古以来，海洋就承载着人类无尽的幻想和探索欲望。在这片神秘而广袤的蓝色世界中，隐藏着无数未知的宝藏。深海宝藏，这个充满诱惑力的词汇，吸引了无数探险家、考古学家和冒险家投身其中，试图揭开海洋的神秘面纱。 深海宝藏，顾名思义，是指沉没在深海中的珍贵物品。这些宝藏可能包括古代沉船、金银财宝、珍贵文物等。它们见证了历史的变迁，承载着人类文明的瑰宝。然而，深海宝藏的探寻并非易事，它需要强大的科技支持、丰富的经验和坚定的信念。 在众多深海宝藏中，最为人们所熟知的是西班牙无敌舰队沉船。1588年，西班牙无敌舰队在英吉利海峡遭遇风暴，导致大量船只沉没。这些沉船中装载着大量的金银财宝，成为了无数探险家梦寐以求的目标。经过数百年的探寻，许多沉船被成功打捞，为世人揭示了那段历史。 除了西班牙无敌舰队沉船，还有许多其他著名的深海宝藏。如1912年沉没的泰坦尼克号，它沉没时载有大量珍贵文物和金银财宝，至今仍吸引着无数探险家前往探寻。还有1941年沉没的德国战舰俾斯麦号，它沉没时携带了大量的军事物资和战略情报，成为了冷战时期各国争相探寻的目标。 深海宝藏的探寻，离不开先进的科技支持。潜水器、声纳、水下机器人等高科技设备，为探险家们提供了强大的助力。其中，最引人注目的莫过于无人潜水器。这些潜水器可以在深海中自主航行，收集数据，甚至直接打捞宝藏。例如，美国海洋学家罗伯特·巴拉德领导的团队，就曾利用无人潜水器成功打捞了泰坦尼克号的部分遗物。 在探寻深海宝藏的过程中，探险家们不仅要面对恶劣的海洋环境，还要应对各种未知的危险。深海压力巨大，温度极低，光线昏暗，这些都给探险家们带来了极大的挑战。此外，深海中的生物也充满了未知，它们可能会对探险家造成伤害。 尽管如此，深海宝藏的探寻仍然吸引着无数人。这不仅是因为宝藏本身的价值，更是因为探寻过程中所蕴含的冒险精神和探索精神。深海宝藏的探寻，让人们更加了解海洋的奥秘，也让我们更加珍惜人类文明的瑰宝。 总之，深海宝藏是一个充满神秘和诱惑力的领域。在科技的助力下，探险家们不断挑战极限，揭开海洋的神秘面纱。未来，随着科技的不断发展，我们有理由相信，更多的深海宝藏将被发现，为人类文明增添新的瑰宝。

文丨阑夕IDC 有个报告是我从去年就开始注意的：中国大模型公有云服务市场分析，这是对国内 AI 产业「商品化」最客观也是最真实的数据反馈。它直接反映了大模型的应用规模，而不是把 IaaS、PaaS 打包一起统计，可以说是 tokens 经济最核心的指标。比如去年中国整个公有云的 Tokens 调用量几乎是从无到有的飙升到了 114.2 万亿次，已经呈现出了爆发趋势，前天 IDC 又更新了今年上半年的报告，Tokens 的调用总量达到 536.7 万亿次，半年的时间干了去年全年接近 5 倍的活儿。这张环比数据表的信息量很大，可以看到 2 个异军突起的增长拐点，分别在 2024 年 7 月和 2025 年 2 月，这两个时间发生了什么事？2024 年 7 月，豆包掀起大模型降价风潮的影响出现，因为把旗舰模型的计费标准从「几分钱」降低到「几厘钱」，几乎是以一己之力凭空创造出了大模型公有云这个市场；2025 年 2 月，DeepSeek-R1 全球爆火，不但打响了大模型领域的成本革命，也把 AI 云的负载压力从预训练切换到了推理，从此开源模型百花齐放，进一步促进了模型商品化的渗透率。整个连锁反应的结果，就是 MaaS（模型即服务）这种商业模式的拔地而起，以及最早布局 MaaS 的火山引擎，现在拿到了 49.2% 的市场份额，相当于全行业的半壁江山。注意，这个统计并不包括豆包、抖音等字节内部产品，完全是外部企业客户的调用量。当然，MaaS 只是 AI 云的赛道之一，基于统计口径的不同，阿里云、百度云也都能在 IaaS、PaaS 等赛道拿到另外的第一名，但就含金量而言，MaaS 是最能证明大模型行业发展情况的晴雨表。因为 MaaS 的调用量大，也够直接，模型好不好用、该怎么改的评测集，都是只有通过调用才能得到的信息，卖 GPU 是拿不到这类数据的，所以火山引擎从一开始就是把 MaaS 作为 AI 云的核心目标，这对兄弟部门的豆包也有帮助：「大的使用量，才能打磨出好模型，并且大幅降低模型推理的单位成本。」MaaS 是一个边缘创新的典型产物，因为营收和利润的起点都很低，传统云厂商都不太看得上，还是卖算力最赚钱，像是甲骨文这种千亿美金级别的锁单带动股价飙涨，才是聚光灯下的主流叙事。但是对于开发者来说，原生化的 AI 云才是刚需，去买算力部署模型，门槛天然就高，比如我们都知道，DeepSeek 已经是大模型里的价格屠夫了，但要训练一套完整的 DeepSeek MoE 模型，至少需要 320 张 GPU，这就不是普通开发者能说上就上的。所以 MaaS 这种群众路线的服务才越来越受欢迎，它相当于一家模型商店，把市面上的模型都封装到了云上，开发者不必关心技术细节，只需按量付费，直接调用模型的核心能力——文本生成、图像识别、语音转换等——为己所用。有个对 MaaS 模式的体验形容特别恰当：拎包入住，丰俭由人。Quest Mobile 在 2025 中国移动互联网半年大报告里也提到过一个点，在国内的 AI 应用侧，插件产品的规模要明显高于原生产品，什么意思呢，就是大家期待的杀手级 App，可能并没有那么快出现，与此同时，AI 又已经变得无处不在了，以新功能的形式。在这个渗透过程里，MaaS 市场就是最大的幕后功臣，一个社交产品的开发者，如果想要新增一个 AI 头像的绘制功能，完全可以不用重复造轮子，专门训练一个图片模型出来，而是可以像去超市购物那样，在 MaaS 市场里挑一个价格和性能最适合的，然后用接口的方式加到自己的产品里，即开即用。美国 BI 平台 Databricks 的负责人今年也说过来自业务侧的反馈：「大多数企业并不想成为 AI 专家，他们只是需要开箱化的 AI 解决方案，而且微调和管理开源模型的复杂性对他们而言依然是一个难以跨越的门槛。」所以像是 OpenAI 和 Anthropic 在面对免费平替的开源模型时还是非常能打，而拥有企业级服务经验的 Salesforce 和 Oracle 也在老树新芽般的高速增长，模型的原始智能水平固然重要，但更值钱的地方在于它驱动产品的质量和可用性。某种意义上，MaaS 才是真正的大模型竞技场，像是火山引擎之所以占有率独一档，就是因为它能汇聚市面上最新、最领先的模型，还是用超市的比喻来理解，就是供应链的竞争力制胜，比如 Google 的新图片模型 nano-banana 刷屏之后，唯一能跟上硬刚的，就是字节的 Seedream 4.0，刚刚登顶 LMArena，而在火山引擎，这些顶级模型都在摆货架上「予取予求」。而且即便有微调和训推需求，火山引擎的 Infra 效率也是行业领先的，像是 DeepSeek-V3.1 这种开源模型在火山引擎上的表现指标也非常漂亮，这些都会最终体现到开发者的体验端，形成用量越多、进步越快的正循环。前几天看到有条推文，说 OpenAI 曾经明确表示 GPT-4o、o1、o3、o3-mini 这样说命名对用户来说太不友好了，要用 GPT-5 来做统一和简化，现在来看，这话 OpenAI 只做到了一半，确实只有 GPT-5 一个模型了，然而我们看到迎面走来的方阵分别是：GPT-5、GPT-5 auto、GPT-5 thinking、GPT-5 pro、GPT-5-mini、GPT-5-nano ⋯⋯本质上，模型商品化的主要瓶颈，还是 Tokens 不够用，于是不得不人为设置各种档位，在让大模型变成自来水那样按需取用的生活资源这件事情上，MaaS 平台的用武之地和长期价值，一定会与日俱增。前几个月我还在说，基于 Google 的 Q2 财报，Google 云 5 月的 Tokens 调用量是 480 万亿次，到了 7 月就涨到了 980 万亿次，不但增长极高，而且单月就已经相当于去年中国公有云总计调用次数的 8 倍之多了。但在对齐比较对象之后，就会发现如果让豆包「出战」，在规模上甚至是可以和 Google 正面硬刚的：火山引擎在 6 月的一次大会上披露过，截至 2025 年 5 月，豆包大模型的日均 Tokens 调用量是 16.4 万亿次，拉到月均来算，就是 500 亿次以上，比同期的 Google 只多不少。换句话说，这个行业还没有到冲刺的阶段，但头部大模型厂商都已经跑出了冲刺的速度，增长速度一个比一个吓人，云上一日，人间一年，我就感觉到快。你们也可以参与预测一下，半年后 IDC 公布 2025 年全年中国大模型公有云的 Tokens 调用量时，会出现一个什么量级的数字？