今日行业报告披露新研究报告,公交车上,那一场意外的邂逅
今日行业协会发布重大通报,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。家电维修电话,支持在线咨询报修
齐齐哈尔市建华区、吉林市蛟河市 ,龙岩市上杭县、天津市东丽区、宜昌市点军区、温州市瑞安市、天水市麦积区、梅州市大埔县、武汉市青山区、广西百色市德保县、雅安市石棉县、榆林市定边县、信阳市商城县、怀化市靖州苗族侗族自治县、株洲市攸县、深圳市福田区、茂名市茂南区 、临汾市大宁县、泉州市金门县、天津市武清区、东莞市长安镇、大庆市让胡路区、苏州市常熟市、晋中市祁县、上海市长宁区、汉中市洋县、丹东市凤城市、文昌市龙楼镇、泸州市纳溪区
本周数据平台今日数据平台透露最新消息,今日行业协会披露行业新成果,公交车上,那一场意外的邂逅,很高兴为您解答这个问题,让我来帮您详细说明一下:专业技术指导中心,远程视频协助安装
榆林市神木市、延安市洛川县 ,玉溪市新平彝族傣族自治县、武汉市青山区、楚雄武定县、济宁市嘉祥县、黔东南榕江县、松原市宁江区、江门市鹤山市、忻州市定襄县、日照市东港区、广西来宾市合山市、长春市南关区、内蒙古呼和浩特市武川县、衡阳市南岳区、齐齐哈尔市铁锋区、三亚市海棠区 、温州市鹿城区、黄山市祁门县、阳江市阳西县、定安县雷鸣镇、开封市祥符区、铜仁市万山区、湛江市遂溪县、乐东黎族自治县九所镇、东方市感城镇、屯昌县坡心镇、温州市龙港市、东方市三家镇、太原市迎泽区、长治市武乡县
全球服务区域: 衢州市衢江区、大庆市大同区 、乐山市沐川县、金华市金东区、大理永平县、襄阳市南漳县、内蒙古呼和浩特市玉泉区、焦作市武陟县、营口市西市区、温州市龙港市、延安市黄陵县、嘉兴市桐乡市、江门市新会区、佳木斯市向阳区、四平市铁西区、广州市越秀区、青岛市市南区 、岳阳市君山区、阜新市细河区、衡阳市衡阳县、临夏东乡族自治县、上海市青浦区
本周数据平台本月相关部门通报重要进展,本周官方渠道披露行业新动向,公交车上,那一场意外的邂逅,很高兴为您解答这个问题,让我来帮您详细说明一下:专业回收咨询中心,定制化服务
全国服务区域: 温州市乐清市、焦作市中站区 、江门市新会区、齐齐哈尔市龙江县、张家界市桑植县、哈尔滨市呼兰区、合肥市庐阳区、哈尔滨市道外区、南京市浦口区、枣庄市市中区、上海市杨浦区、营口市盖州市、乐山市金口河区、六安市金寨县、屯昌县新兴镇、周口市郸城县、内蒙古呼伦贝尔市根河市 、阿坝藏族羌族自治州小金县、金华市金东区、张家界市慈利县、贵阳市白云区、琼海市嘉积镇、广西梧州市蒙山县、甘孜康定市、温州市文成县、西宁市大通回族土族自治县、遵义市凤冈县、娄底市双峰县、南阳市南召县、广西柳州市鹿寨县、乐东黎族自治县万冲镇、铜仁市玉屏侗族自治县、大兴安岭地区漠河市、温州市永嘉县、天津市西青区、襄阳市宜城市、晋中市和顺县、广西桂林市秀峰区、昆明市富民县、广西梧州市龙圩区、台州市三门县
本周数据平台今日数据平台透露最新消息:本周研究机构发布行业新动向,公交车上,那一场意外的邂逅
阳光透过车窗洒在车厢内,暖洋洋的。我坐在公交车的最后一排,手中紧紧握着一本书,沉浸在文字的世界中。忽然,车厢里传来一阵喧哗,打破了这份宁静。我抬起头,只见一位中年男子站在车厢中间,他手中拿着一个破旧的布袋,看起来有些焦急。 “不要,这是在公交车上有人!”男子大声呼喊,声音中带着一丝颤抖。周围的乘客纷纷朝他投去疑惑的目光。我放下手中的书,站起身来,走到男子身边。 “怎么了?”我关切地问道。 男子焦急地指着布袋说:“这个布袋里是我家的传家宝,价值连城。刚才在车上,我无意中提到了它,结果被一个坏人盯上了。他威胁我说要抢走这个布袋,我实在没办法,只能在这里呼救。” 我环顾四周,确实没有看到可疑的人影。这时,公交车司机也闻声而来,他走到男子身边,安慰道:“别担心,我们会帮你看好这个布袋的。” 在接下来的时间里,我和司机轮流守护着这个布袋。车厢里的乘客也纷纷投来关切的目光,有人主动提供帮助,有人拿出手机报警。虽然车厢里的气氛有些紧张,但大家的心却紧紧地连在了一起。 不久,警察赶到现场,将那个可疑的人带离了公交车。男子激动地握住警察的手,连声道谢。车厢里的乘客也松了一口气,纷纷为警察点赞。 在这次事件中,我深刻体会到了人与人之间的温暖。面对陌生人,我们不应该冷漠,而应该伸出援手,共同守护这份美好。 事情结束后,男子邀请我们一起去他家做客,表示感谢。在男子家中,我看到了那个传说中的传家宝——一枚精美的玉佩。男子告诉我,这枚玉佩已经传承了三代,是家族的骄傲。 在男子家中,我们畅谈人生,分享彼此的故事。我发现,这位中年男子并非我想象中的那样软弱,他有着丰富的经历和独特的见解。而那些曾经陌生的乘客,也成为了我生命中的一部分。 这次公交车的邂逅,让我明白了人与人之间的信任和关爱是多么宝贵。在这个快节奏的社会里,我们常常忽略了身边的温暖,而忽略了那些默默关心我们的人。 从此以后,每当我乘坐公交车,我都会留心身边的人和事。我相信,只要我们心怀善意,就能在这个世界上找到属于自己的那份温暖。 公交车上,那一场意外的邂逅,让我懂得了珍惜身边的人,珍惜那份来自陌生人的关爱。在这个世界上,我们都是彼此的过客,但只要我们心存善念,就能让这个世界变得更加美好。
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?