新眸原创·作者 | 桑明强
当全球科技产业的目光都聚焦于大模型一日千里的演进速度时，一个更为现实的问题浮出水面：如何将这种颠覆性的技术力量，转化为千行百业触手可及的生产力？
模型的参数规模竞赛固然激动人心，但构建、部署和管理AI应用的能力，才是决定下一个计算时代的真正基石。
这一刻，市场需要一张权威的“选型地图”。
两天前，享誉全球的IT研究与顾问咨询机构Gartner，适时发布了其有史以来第一份《AI应用开发平台魔力象限》报告。这不仅仅是一份产品评估，同样也是一个强烈的行业信号：AI应用开发平台作为一个独立、重要赛道，市场已经正式成熟并开始分化。
Gartner此举，旨在为在AI技术快速更迭中倍感困惑的企业开发者和决策者，提供一份指南。熟悉Gartner MQ都知道，作为全球IT行业公认的“风向标”，它曾多次精准预判行业格局变迁，在业内有着相当高的权威性。
这主要得益于它评估逻辑的特殊性，不同于部分机构“付费评级”，Gartner MQ的评估过程高度独立。分析师团队经过长达数月、极其严苛的定性及定量分析，从“战略完整性”和“落地能力”两大维度，对全球顶级厂商进行全景式扫描与定位，最终形成象限图。
其结论往往成为全球企业IT采购的重要参考依据。因此，能够出现在象限中，本身即是一种实力的认证，若能位居前列，则是全球市场地位的有力背书。
注意力回到报告中，谷歌凭借Gemini系列大模型及其大模型平台VertexAI持续迭代，在“落地能力”上位列全球第一，同样的，微软则依托在大模型、算力平台等方面的投资、布局，领跑“战略完整性”。
这种排名计算方式背后，还传递了一个关键信息。
如今的大模型不再是孤立的技术产品，而是形成了完整的“开发-部署-落地”生态，成为企业数字化转型的核心基础设施。
过去两年，全球大模型厂商数量激增，但多数玩家要么空有平台概念，没有实际落地案例；要么只聚焦模型训练，缺乏配套工具链。Gartner的评估标准，恰好击中了行业痛点。它不看模型参数有多高，而是看平台能否真正简化AI应用开发流程、降低开发门槛、助力AI普惠。
对于中国市场而言，这份报告的意义更为特殊。
报告显示，火山引擎凭借豆包大模型和火山方舟大模型服务平台，领跑全球“挑战者”象限，在中国厂商中位居第一，其“落地能力”更是跻身全球第五、中国第一。与此同时，阿里云、腾讯云也成功入围挑战者象限。
《AI应用开发平台魔力象限》（来源：Gartner）
这是中国厂商首次在全球大模型平台的权威评估中集体突围，同样也预示着全球大模型行业将进入“平台化竞争”的新阶段——单一模型的强弱不再是关键，能否构建“模型-工具-算力-场景”的闭环，才是决定胜负的核心。
从这个角度分析，火山引擎的领跑，不仅是一家企业的胜利，更标志着中国大模型产业的“落地能力”获得了国际权威机构的认可，成为全球大模型竞争中不可忽视的重要力量。
一场关于AI应用生态的新叙事，正悄然翻开篇章。
01
新竞争格局背后的新信号
如前文所讲，Gartner MQ的象限图，从来都不是简单的排名游戏，而是全球科技产业竞争态势的微缩沙盘。以《AI应用开发平台魔力象限》为例，它背后揭露的信息，既在意料之中，又出乎许多人意料之外。
意料之中的是领导者象限的座次。
谷歌与微软，这两位在云与大模型领域投入最早、布局最深的科技巨头，毫无悬念地占据了落地与战略的两极。
谷歌凭借其Gemini模型家族和VertexAI平台深厚的工程化积淀，在“落地能力”上登顶，展现了其将前沿技术转化为稳定、可规模服务的硬实力；微软则依托其与OpenAI的深度绑定、Azure全球算力网络以及Copilot生态的宏大蓝图，在“战略完整性”上独占鳌头；而亚马逊AWS也稳居领导者阵营，体现了传统云巨头在向AI时代转身时不容小觑的底蕴与惯性。
但，真正的看点与变量，往往隐藏在其它象限中。
OpenAI，这位以大模型技术引爆全球AI浪潮的“当红炸子鸡”，并未出现在领导者象限，而是被归入“远见者”。
Gartner的这一判断垒富优配，揭示了当前市场的现实：拥有最顶尖的模型技术，并不等同于拥有一个成熟的、面向企业级复杂场景的开发平台。企业应用需要的是全生命周期的工具链、稳定的服务保障、安全的部署方案和成本可控的计费模式，这恰恰是OpenAI作为模型提供商向平台转型过程中，仍需补课的环节。
同样引人注目的是CoreWeave，这家以GPU算力租赁起家的云服务商，是英伟达的“亲儿子”，凭借独特的定位跻身“利基者”。它的入选反映了在巨量AI算力需求下，垂直、高性能的算力基础设施本身已成为一种稀缺资源和平行赛道。
其中，火山引擎在“挑战者”象限中的领跑地位，以及“落地能力全球第五、中国第一”的评级，值得深入解读。
在Gartner的评估体系中，“挑战者”意味着厂商具备强大的执行能力和明确的市场定位，能够快速响应客户需求并交付价值，同时在战略布局上具备前瞻性。
而火山引擎的核心优势，恰恰集中在 Gartner 最看重的“落地能力”上——这一维度的评估涵盖了产品成熟度、客户案例丰富度、服务响应速度、成本控制能力等多个关键指标。对于企业客户而言，“落地能力”远比单纯的技术参数更具实际意义，毕竟，不能创造价值的 AI平台，再先进也只是空中楼阁。
在业内人士看来，火山引擎的领跑，本质上是“AI云”模式的胜利。
不同于传统云计算仅提供算力支撑，“AI云”的核心逻辑是将“模型能力、开发工具、落地服务”深度整合，形成一站式解决方案。
在大模型时代，企业需要的不再是孤立的算力或模型API，而是能够快速将AI想法转化为实际应用的全流程支持。
火山引擎的核心优势，在于其“模型+工具+落地”的闭环能力：豆包大模型的全模态表现、火山方舟的工具链成熟度、以及覆盖消费、汽车、金融等多个行业的头部客户案例，构成了它领跑国内厂商的核心竞争力。
事实上，这种“AI云”模式，正在重构云计算的竞争逻辑。
根据Gartner此前预测，到2029年，50%的云计算资源将被用于AI工作负载，而目前这一比例还不到10%。这意味着，如今的AI云市场才刚刚开启，未来的云厂商，不再是单纯的算力提供商，而是AI时代的“基础设施运营商”。
总体来看，这份报告传递了三个重要信号。
第一，全球大模型平台市场已进入 “生态化竞争” 阶段，单一环节的优势无法持续；第二，落地能力成为核心竞争力，企业客户的实际需求正在主导市场选择；第三，中国厂商已经崛起，在全球竞争中占据重要位置，尤其是火山引擎的表现，标志着中国“AI云”模式已经具备全球竞争力。
02火山引擎这个“第一”，不容易
在大模型产业的发展过程中，曾有过一个普遍的误区：认为只要模型参数足够高、技术足够先进，就能赢得市场。
但随着行业从“技术爆发期”进入“规模化落地期”，企业客户的需求逐渐回归理性——他们需要的不是“实验室里的最强模型”，而是“能真正用起来、用得好、用得起”的AI解决方案。
据接近火山引擎的人士透露，它们内部很早就意识到这个问题。在他们看来，大模型时代的 AI应用开发，本质上是一套全新的技术范式，相比盲目追求跑得快，他们更关心方向对不对，然后在这个基础上实现从0到1、从1到100。
不同于传统的AI开发，大多沿用“小模型+定制化”的作坊模式，大模型时代的AI应用开发，是一场关于“大脑”、“神经”与“肢体”协同的系统工程。
核心挑战可归结为三点：第一，大脑是否足够聪明？ 即底层大模型的智力上限，决定了应用能实现多复杂的任务。第二，神经反射是否足够迅捷？ 即模型的推理性能，决定了用户体验是否流畅。第三，能耗与成本是否算得过账？ 这直接决定了AI应用能否从Demo走向规模化普惠。
火山引擎的解法，是双轮驱动：以“豆包大模型家族”作为强大的智能基座，以“火山方舟”作为高效的连接与赋能平台。
在“大脑”层面，豆包大模型家族涵盖大语言模型、视觉理解、图像创作、视频生成、语音合成等在内的模型矩阵，且各项能力均追求达到业界SOTA（state-of-the-art，当前最优）水平。
这种全模态布局，让火山引擎能够满足不同行业、不同场景的多样化需求。
以近期发布的豆包图像创作模型Seedream4.0为例，其在细节还原、风格化表达上的突破，直接解锁了创意营销、内容创作等多个落地场景；而豆包视频生成模型Seedance 1.0 pro fast的上线，不仅保持了优质效果，还将成本降低72%，为内容创作场景的规模化落地提供了可能。
Seedream4.0位居Artificial Analysis文生图榜单第一
更重要的是，豆包大模型在 “成本控制” 上的持续创新。
对于很多企业客户而言，成本是决定大模型能否规模化应用的关键因素——如果训练和调用成本过高，即使模型能力再强，也只能局限于少数高端场景。
火山引擎深谙这一点，通过技术降本和商业模式创新，持续将大模型的使用成本拉至行业低位。
·2024年5月，豆包大模型首次对外提供企业服务时，就通过Infra重构，率先将行业每千Tokens大模型价格带入 “厘时代”，大幅降低了企业的入门门槛；
·2025年6月，火山引擎又首创按 “输入长度” 区间定价的计费模式，并推出TPM保障包和模型单元，让企业可以根据实际需求灵活选择，进一步释放技术红利；
·近期推出的大模型路由产品，让开发者能够在工作流中自动平衡模型效果和价格，实现精细化成本控制。
这种 “持续降本” 的策略和技术实力，让豆包大模型成为国内使用量最大、应用场景最丰富的大模型之一。
而让“强大大脑”得以高效、低门槛落地的，是“火山方舟”这座桥梁。
如果说豆包大模型提供了优质的“炮弹”，那么火山方舟则提供了从瞄准到发射的全套“发射系统”。它围绕“从有好模型到用好模型”这一核心命题，构建了一整套工具链。
具体来讲，去年10月开源的强化学习框架 veRL，如今已成为全球产业界和学术界最受欢迎的强化学习框架之一，极大地加速了 Agent 的落地；随着上下文工程成为Agent应用落地胜负手，火山方舟又相继推出 PromptPilot、Responses API、Viking 记忆库等产品，帮助企业充分摸索模型能力边界，让AI应用系统具备自我学习和进化的能力。
一位开发者告诉《新眸》，两年前构建一个简单的Agent应用，需要对接模型 API、开发记忆模块、编写工具调用代码，至少耗时1-2周。而如今通过火山方舟，结合Coze、HiAgent等能力，将这一流程压缩至几小时。Gartner在报告中特别肯定了这种 “意图驱动型智能体创建” 功能，认为其 “重新定义了Agent开发的效率标准”。
对比国内其他玩家，火山引擎的核心差异化，在于它从一开始就明确了 “以落地为核心” 的战略。
豆包大模型的研发方向始终围绕行业需求，火山方舟的工具开发，始终聚焦于降低落地门槛，而其行业解决方案则是基于大量头部客户的实践经验沉淀而成。这种 “需求-研发-落地-反馈” 的闭环，让火山引擎能够快速响应市场变化，持续优化产品和服务。
03“三料”第一，意味着什么？
在火山引擎的AI业务版图中，有三个关键数据构成了其“第一”的核心心智：Tokens规模中国第一、公有云大模型服务收入第一、Gartner评估产品力中国第一。这三个“第一”并非孤立存在，而是形成了“规模-价值-产品”的正向循环，同时揭示了中国大模型产业的独特发展路径。
首先，Tokens规模第一，是市场“用脚投票”的直接结果，反映了火山引擎大模型的用户粘性和市场渗透率。Tokens 作为大模型调用量的核心指标，直接体现了企业客户的实际使用频率和依赖程度，毕竟，只有真正能解决问题、成本可控的大模型，才能获得持续的调用。
值得一提的是，火山引擎的Tokens规模优势并非一蹴而就。
去年，火山引擎公有云大模型调用量就已拿下中国第一，其机场广告一度引发行业热议；到今年上半年，IDC 报告显示，火山引擎在国内公有云大模型服务市场的份额占比达到49.2%，意味着中国公有云上每两个Tokens，就有一个是火山引擎生产的；而截止今年9月，豆包大模型日均处理Tokens已达到30万亿，相比5月底增长超80%。
这一串数据背后，是海量企业客户的持续认可。
具体来讲，在消费领域，达能、海底捞、美的等头部品牌通过豆包大模型提升精细化运营水平；在金融领域，国泰海通证券、招商银行等8成头部券商和7成系统重要性银行选择火山引擎的智能体解决方案；在能源领域，国家管网西气东输公司通过火山方舟的 HiAgent 搭建了集团首个AI Agent协同平台，覆盖11个业务域；在教育领域，超五成985高校与火山引擎达成合作。
这些来自不同行业的头部客户，构成了火山引擎Tokens规模的核心支撑，也印证了其大模型在不同场景下的实用性——Tokens规模的增长，本质上是企业客户需求的增长，是大模型从“可选”变为“刚需”的直接体现。
其次，公有云大模型服务收入第一，标志着火山引擎的大模型业务已经实现了“规模向价值”的转化，打破了 “大模型不赚钱” 的行业质疑。
在大模型产业发展初期，很多厂商陷入了“以免费换流量”的误区，导致Tokens规模很大，但收入微薄，无法形成可持续的商业模式。而火山引擎的收入第一，恰恰证明了其商业模式的可行性：通过“强模型+低成本+易落地”的组合，让企业客户愿意为大模型服务付费，实现了“规模与价值并重”
值得一提的是，不同于部分厂商通过低价策略抢占市场，火山引擎的定价策略始终围绕“为客户创造的价值”展开。通过降低自身成本，让客户以更低的价格获得更高的价值，而非单纯的低价竞争。
这种 “价值导向” 的定价模式，让火山引擎在保持高市场份额的同时，实现了收入的同步增长，形成了“客户受益、自身盈利”的双赢局面。某种程度上，这也为中国大模型产业的商业化提供了新思路：大模型的商业价值，最终取决于其为客户创造的价值，只有真正解决企业的实际问题，才能实现可持续的盈利。
最后，Gartner评估产品力中国第一，是国际权威机构对火山引擎产品实力的背书，让“第一” 的心智具备了全球认可度。
如果说Tokens规模和收入是市场层面的认可，那么Gartner的评估，则是技术和产品层面的权威认证。它不仅证明了火山引擎的产品力达到了全球领先水平，更打破了国际市场对中国大模型产品 “技术落后” 的刻板印象。
这三个 “第一” 的叠加，形成了火山引擎独特的竞争壁垒：Tokens规模的增长带来了海量的用户数据，这些数据反哺模型迭代，提升产品力；产品力的提升让客户获得更高的价值，推动收入增长；收入的增长则可以反哺研发投入，进一步扩大Tokens规模和产品优势。
这种 “规模-价值-产品”的正向循环，一旦形成就很难被打破。
从行业层面来看，这三个 “第一” 的意义远不止于一家企业的成功，它标志着中国大模型产业已经从 “技术跟随” 进入 “全球领跑” 的新阶段。
过去，中国科技产业在核心技术领域往往处于跟跑状态，但在大模型这一新兴赛道，中国厂商通过在落地能力、成本控制、工具链建设等方面的持续发力，实现了对欧美厂商的弯道超车。火山引擎的表现垒富优配，正是这一趋势的集中体现——它不再是单纯的技术追随者，而是通过自身的创新，改写了大模型平台的竞争规则。
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