在云计算的浩瀚星空中，五年前字节跳动悄然推出的火山引擎，曾如同一朵不起眼的云，难以引起业界的广泛关注。当时，不少人对字节这一举动充满疑惑：为何要在内卷严重、格局稳固且利润率远低于抖音、头条的云计算领域布局？
然而，随着时间的推移，火山引擎的战略意图逐渐浮出水面，尤其是在ChatGPT点燃大模型热潮后，越来越多的新锐企业家在AI转型的道路上开始提及这个名字。据IDC最新数据显示，火山引擎在中国公有云大模型服务调用量上已稳居榜首，市场份额高达46.4%，近乎半壁江山。
在火山引擎举办的“Force原动力大会”上，另一组数据同样引人注目：全球Top10手机厂商中，有9家选择与火山引擎深度合作，将大模型应用于语音助手、创作工具、效率提升等多个场景。手机厂商在AI落地上的积极性虽高，但选择合作对象时却极为谨慎，火山引擎能够赢得这些挑剔客户的青睐，无疑是对其实力的有力证明。
回望过去，MaaS（模型即服务）市场曾一度被传统云巨头所忽视。然而，创新往往源自边缘，从不起眼的市场起步。当AI大模型浪潮汹涌而来，MaaS成为新的基础设施时，火山引擎凭借对MaaS的前瞻布局，成功抹平了之前在云计算领域的落后。对于云产业而言，这不仅仅是在原有牌桌上增加了几把椅子，而是直接换了一张全新的牌桌。
“AI云原生”是火山引擎提出的一个全新概念，也是理解其为何能够接住AI热度、服务好企业AI转型的关键切入点。那么，“AI云原生”究竟是什么？它与“云原生+AI”有何不同？
实际上，“AI云原生”可以理解为“AI Native的云”，即整个云的技术架构、服务模式乃至商业逻辑都是围绕AI重新构建的。相比之下，“云原生+AI”则是在成熟的云计算体系上增加AI能力，云仍是核心，AI只是新增的一项功能。
在AI时代，传统的IaaS（基础设施即服务）、PaaS（平台即服务）、SaaS（软件即服务）分层结构正在被消解。火山引擎总裁谭待在演讲中提到，我们正经历从PC到移动再到AI的时代变迁，技术主体也随之变化：PC时代是Web，移动时代是APP，AI时代则是Agent。新的负载形态需要新的底层架构，火山引擎正是基于这一洞察，打造了以大模型为中心、以IDE为入口、将云等产品融合在一起的全新架构。
火山引擎在AI时代的云业务战略路径，可以概括为打造一个“模型+工具+实践”的生态闭环。模型层，火山引擎不断追求最好的模型，如最新发布的豆包大模型1.6和视频生成模型Seedance 1.0 pro，均达到全球一流水准。工具层，火山引擎提供了完善的AI Infra套件，如PromptPilot、MCP服务、AI知识管理系统等，帮助企业降低AI应用的摸索成本。实践层，火山引擎将字节内部的AI实践固化为方法论和工作流，融入产品和解决方案中，如开源大模型应用实验室和demo应用。
这一闭环打破了传统云计算的三层结构，为客户提供了一个AI native的云，让他们能够更好地跨入AI native时代。火山引擎不再只是提供工具，而是将一条AI原生的业务流程跑通、验证，并将最佳实践和面向未来的思考融入产品体系，再打包交付给客户。这种“先干为敬”的交付模式，大大降低了客户成功的门槛和成本。
传统的云服务商更像是提供一个“乐高工具箱”，让客户自己去组合、探索全新的业务流程。然而，对于绝大多数企业来说，这其中的摸索成本是极其高昂的。火山引擎则像是为客户提供了一个“爆款蛋糕”的配方和半成品，客户只需稍加加工即可开张营业。它将客户成功的成本大量前置化，自己承担了大部分探索和试错的工作。
如果说过去的云计算是像“水电煤”一样的基础设施，支撑着企业的运转但不直接创造业务的核心逻辑；那么火山引擎打造的“AI云原生”则更像是一种“马达”，构建工业社会产品的一个重要结构。未来的AI不会仅仅停留在基础设施层面，而是要像马达一样广泛存在于不同企业、不同业务中，成为新一代生产力的“发动机”。
在字节跳动的整体战略中，火山引擎扮演着至关重要的角色。字节之所以要做火山引擎，是因为公司发展到一定程度后，需要去抓基础设施。这不仅是为了保持技术的先进度，更是为了构建一个面向AI时代的先进“数字基础设施”。火山引擎的开放和布局，不仅夯实了字节跳动从技术领先到构建长期基础设施的转变，更为整个行业的AI转型提供了有力支持。
随着AI浪潮的席卷，云计算市场迎来了“Reset”键，开启了一张全新的牌桌。火山引擎凭借先发优势和长期大力投入的决心，在这场变革中崭露头角。它不仅对传统云厂商构成了新的挑战，更为千行百业的AI转型树立了榜样。火山引擎的崛起，无疑将深刻改写AI和云产业的格局。
