字節跳動(dòng)謹慎邁出了跨入大模型賽道的第一步。

6 月 28 日下午，字節旗下的火山引擎召開(kāi)發(fā)布會(huì )，首次正式公布在大模型領(lǐng)域的研發(fā)布局和合作進(jìn)展，并發(fā)布大模型服務(wù)平臺火山方舟，提供模型訓練、推理、評測、精調等全方位功能與服務(wù)。

【資料圖】

此前，百度、阿里、騰訊、商湯、360 等國內大廠(chǎng)已經(jīng)相繼宣布入局，大部分的做法都是發(fā)布一個(gè)通用大模型或者數個(gè)行業(yè)大模型底座，行業(yè)客戶(hù)可以基于這些基礎模型和自身?yè)碛械男袠I(yè)數據精調，打造一個(gè)服務(wù)自身業(yè)務(wù)的 AI 應用。

但字節的切入方式與其他大廠(chǎng)有明顯的不同。火山?jīng)]有發(fā)布自己的通用大模型或者行業(yè)大模型，火山方舟聚合了一批第三方生產(chǎn)商開(kāi)發(fā)的大模型底座。

火山引擎向大模型生產(chǎn)商提供構建、訓練大模型基座所必須的算力和工具體系，并將這些生產(chǎn)商的大模型聚集到自己的 MaaS 平臺，供應給企業(yè)使用。這與微軟投資算力供給 OpenAI，并基于后者開(kāi)發(fā)的 GPT 模型向企業(yè)提供 Azure AI 云服務(wù)，有相似之處。

因此，火山引擎介紹的合作案例也與其他大廠(chǎng)有所差異。這場(chǎng)發(fā)布會(huì )上登臺的合作伙伴，包括英偉達這樣的上游顯卡供應商，以及智譜 AI、百川智能、IDEA 等當下國內第一梯隊的大模型開(kāi)發(fā)商。而其他大廠(chǎng)的發(fā)布會(huì )，介紹的往往主要是金融、文旅、企服等各行各業(yè)的合作伙伴。

^{火山引擎總裁 譚待}

截至今年 5 月，國內已公開(kāi)披露的大模型數量達到 79 個(gè)。按照火山引擎總裁譚待的說(shuō)法，未來(lái)大模型市場(chǎng)一定不會(huì )是一家或者幾個(gè)寡頭壟斷，而是一個(gè)百花齊放的多模型市場(chǎng)，會(huì )有少數幾個(gè)超級大模型，多個(gè)通用大模型，和更多行業(yè)/垂直大模型。

企業(yè)使用大模型，未來(lái)也會(huì )呈現「1+N」的模式，除了通過(guò)自研或深度合作，形成 1 個(gè)主力模型；由于成本和場(chǎng)景復雜多元等原因，在這個(gè)主力模型之外，還會(huì )有 N 個(gè)模型同時(shí)應用。

大模型開(kāi)啟了新一輪行業(yè)變革，在這個(gè)淘金時(shí)代，OpenAI、谷歌、MiniMax、百川智能等大模型生產(chǎn)商是時(shí)代浪尖的淘金者。而火山引擎要做的，就是要在大模型時(shí)代「賣(mài)鏟子」。

01?火山引擎大模型?服務(wù)平臺——火山方舟

會(huì )上，火山引擎發(fā)布了自己的 MaaS 平臺——火山方舟。

火山引擎總裁譚待在會(huì )后接受媒體采訪(fǎng)時(shí)強調：火山方舟最終服務(wù)的是模型的應用方；火山引擎是跟大模型的生產(chǎn)方合作，一部分被精選的大模型廠(chǎng)商在火山方舟上部署，然后對外提供服務(wù)。

想讓企業(yè)用戶(hù)和大模型生產(chǎn)商加入到火山方舟的生態(tài)體系，首先要解決的是數據安全的問(wèn)題。

火山引擎總裁譚待認為，企業(yè)使用大模型，最擔心的是數據泄露；如果將大模型私有化部署，企業(yè)將承擔更高的成本，模型生產(chǎn)方也會(huì )擔心知識資產(chǎn)安全?！富鹕椒街邸沟氖滓蝿?wù)，就是做好大模型使用者、提供者和云平臺可以互相信任的安全保障。

據火山引擎智能算法負責人吳迪介紹，「火山方舟」已上線(xiàn)了基于安全沙箱的大模型安全互信計算方案，利用計算隔離、存儲隔離、網(wǎng)絡(luò )隔離、流量審計等方式，實(shí)現了模型的機密性、完整性和可用性保證，適用于對訓練和推理延時(shí)要求較低的客戶(hù)。

^{安全沙箱示意圖}

此外，「火山方舟」還在探索基于 NVIDIA 新一代硬件支持的可信計算環(huán)境、基于聯(lián)邦學(xué)習的數據資產(chǎn)分離等多種方式的安全互信計算方案，更全面地滿(mǎn)足大模型在不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景的數據安全要求。

第二，想要讓企業(yè)可以更高效地打造AI 大模型應用。一方面要降低企業(yè)用戶(hù)使用大模型打造應用的門(mén)檻，另一方面也要降低用戶(hù)使用大模型服務(wù)的成本。

上文提到，火山引擎認為未來(lái)企業(yè)使用大模型會(huì )呈現「1+N」的模式，也就是 1 個(gè)自研主力模型+N 個(gè)小模型同時(shí)應用。比如一個(gè)對話(huà)式的 AI 服務(wù)產(chǎn)品，對話(huà)功能的基礎是源自企業(yè)自研的大模型，但提供文生圖、文生視頻、特定語(yǔ)種翻譯，或者回答醫療、金融等專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的問(wèn)題時(shí)，卻可以調用其他的小模型。

這樣做最大的好處是降低模型的推理成本。吳迪稱(chēng)，訓練大模型很昂貴，但是從長(cháng)期來(lái)看，模型的推理開(kāi)銷(xiāo)會(huì )超過(guò)訓練開(kāi)銷(xiāo)。效果和成本的矛盾永遠存在，降低推理成本會(huì )是大模型應用落地的重要因素，「一個(gè)經(jīng)過(guò)良好精調的中小規格模型，在特定工作上的表現可能不亞于通用的、巨大的基座模型，而推理成本可以降低到原來(lái)的十分之一?！?/p>

舉例來(lái)說(shuō)，微軟以醫學(xué)文章數據精調了生物領(lǐng)域的 BioGPT-Large 模型，僅有 15 億參數，其在 PubMedQA 基準測試中的準確率卻優(yōu)于有著(zhù)上千億乃至數千億參數的大型通用語(yǔ)言模型。

但對企業(yè)來(lái)說(shuō)，「1+N」模式的一大痛點(diǎn)就在于開(kāi)發(fā)應用的過(guò)程中，需要調用各種不同的大模型。而火山方舟提供的第一個(gè)功能就是模型廣場(chǎng)，不僅集成了大量的第三方大模型，企業(yè)自身開(kāi)發(fā)的大模型也可以通過(guò)這個(gè)平臺進(jìn)行管理。

吳迪介紹，企業(yè)可以用統一的工作流對接多家大模型，對于復雜需求可設置高級參數、驗證集、測試集等功能，再通過(guò)自動(dòng)化和人工評估直觀(guān)對比模型精調效果，在不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景里還可靈活切換不同的模型，實(shí)現最具性?xún)r(jià)比的模型組合。這些自定義指標和評估數據的積累，將成為企業(yè)在大模型時(shí)代寶貴的數據資產(chǎn)。

02火山引擎的大模型「朋友圈」

火山引擎暢想的前景非常理想，但要做到有一個(gè)前提，就是大大小小的大模型開(kāi)發(fā)商需要聚集到火山引擎。數據安全是他們愿意接入火山引擎的必要條件，但顯然不會(huì )是充分條件。火山引擎吸引大模型開(kāi)發(fā)商合作的基礎，在于其掌握的算力資源，也就是過(guò)去囤積的大量GPU。

去年 ChatGPT 發(fā)布后，國內 AI 算力緊張已經(jīng)算是行業(yè)半公開(kāi)的秘密，而字節跳動(dòng)擁有國內最豐富的算力資源。

據《晚點(diǎn) LatePost》報道，字節今年向英偉達訂購了超過(guò) 10 億美元的 GPU（約合 70 億元人民幣），到貨和沒(méi)到貨的 A100 與 H800 總計有 10 萬(wàn)塊。而 2022 年全年，英偉達數據中心 GPU 在中國的銷(xiāo)售總額大約為 100 億元，也就是說(shuō)，僅字節一家公司今年的訂單可能已接近英偉達去年在中國銷(xiāo)售的商用 GPU 總和。

大部分團隊沒(méi)有條件購買(mǎi)大量 GPU 訓練大模型，從火山引擎采購算力也就不足為奇。而對火山引擎來(lái)說(shuō)，大模型生產(chǎn)商發(fā)展越好，業(yè)務(wù)量越大，反過(guò)來(lái)就需要購買(mǎi)更多的算力。所以在這方面，大模型生產(chǎn)商和火山引擎有著(zhù)相同的訴求。

今年 4 月，火山引擎宣布與國內 70% 的大模型生產(chǎn)商達成合作，原因也在于此。

^{「火山方舟」首批大模型合作伙伴}

會(huì )上，火山引擎重點(diǎn)介紹了第一批加入火山方舟的大模型，包括百川智能、出門(mén)問(wèn)問(wèn)、復旦大學(xué) MOSS、IDEA 研究院、瀾舟科技、MiniMax、智譜等多家 AI 科技公司及科研院所的大模型，并已啟動(dòng)邀測。

而首批邀測的企業(yè)，則包括金融、汽車(chē)、消費等眾多行業(yè)的客戶(hù)。北京銀行 CIO 龔偉華表示，大模型與客戶(hù)營(yíng)銷(xiāo)、辦公協(xié)同、數據智能的結合，在金融應用場(chǎng)景有巨大潛力。北京銀行將與「火山方舟」合作，在算力優(yōu)化、模型精調等方面展開(kāi)研究，共同推動(dòng)金融風(fēng)控、營(yíng)銷(xiāo)等模型應用落地。

除了第三方的客戶(hù)，吳迪介紹，在火山方舟平臺推向市場(chǎng)之前，已經(jīng)利用眾多的內部產(chǎn)品打磨和改進(jìn)平臺。字節跳動(dòng)有10 余個(gè)業(yè)務(wù)線(xiàn)正在探索接入和試用，在代碼糾錯等研發(fā)提效場(chǎng)景，文本分類(lèi)、總結摘要等知識管理場(chǎng)景，以及數據標注、歸因分析等方面探索，利用大模型能力促進(jìn)降本增效。

但是，對于這些內部嘗試何時(shí)面向用戶(hù)，吳迪向極客公園表示：還需要一些時(shí)間，把大模型應用好是一個(gè)需要長(cháng)周期打磨的事。

火山引擎總裁譚待進(jìn)一步補充：有一些應用對用戶(hù)是無(wú)感知的，因為它是在已有的環(huán)境中去提升效率，而不是像 ChatGPT 這種大模型原生應用，用戶(hù)能明顯感知到是一個(gè)大模型來(lái)做這個(gè)事情。比如客服這個(gè)場(chǎng)景，回答時(shí)需要檢索知識庫，但現在通過(guò)大模型去給它一些提示，但跟你對話(huà)的還是那個(gè)對應的客服，只是它的效率高了。

03?字節跳動(dòng)的下一步

目前來(lái)看，字節/火山布局大模型第一階段的思路已經(jīng)非常清晰。

從商業(yè)上看，火山引擎就是賣(mài)水賣(mài)鏟子的思路。憑借火山引擎的技術(shù)體系，加上此前算力資源的積累，做管道和前期的底層服務(wù)應該是沒(méi)有任何問(wèn)題，所以在這個(gè)階段把基礎工具開(kāi)放出來(lái)，幫助大家做好大模型，或者更直接說(shuō)，從收益上的考量，這個(gè)階段發(fā)布技術(shù)體系工具比發(fā)布大模型的收益值更高。

但有一個(gè)很重要的問(wèn)題是：今天賣(mài)鏟子的字節，未來(lái)會(huì )不會(huì )下場(chǎng)淘金？

答案是肯定的。譚待告訴極客公園，其內部也有團隊在研發(fā)大模型。如果做好了，也會(huì )上到方舟平臺對外提供。此前字節副總裁楊震原也曾向財新回應：字節跳動(dòng)對大模型也在做一些學(xué)習和研究，現在還沒(méi)有什么結果，也沒(méi)有大模型產(chǎn)品落地時(shí)間表。

但這存在一個(gè)問(wèn)題，就是如何平衡自家大模型和其他第三方的關(guān)系。對此，譚待表示，自家的模型只會(huì )是眾多模型中的一個(gè)，其余的是客戶(hù)自己的選擇，不需要火山來(lái)平衡，一個(gè)企業(yè)未來(lái)一定會(huì )在多個(gè)場(chǎng)景用多個(gè)模型，因為每個(gè)模型在不同場(chǎng)景的性?xún)r(jià)比是不一樣的，這會(huì )是一個(gè)開(kāi)放的市場(chǎng)。

正式入局后，不少行業(yè)人士看好火山引擎在大模型領(lǐng)域的市場(chǎng)份額會(huì )在接下來(lái)一段時(shí)間快速飆升，原因主要有三個(gè)：

第一是因為基礎需求。字節本身在云服務(wù)這個(gè)層面是國內用量排在前三的公司，就算火山引擎，最終只是為了服務(wù)字節這一個(gè)生意而建，它的收益和投入產(chǎn)出比都是相當可觀(guān)的。第二是產(chǎn)品能力。字節這套體系迭代出來(lái)的產(chǎn)品工具向外傳遞，在云服務(wù)里的積累和產(chǎn)品化的能力會(huì )非常的強，從這個(gè)維度來(lái)說(shuō)，對于很多中小開(kāi)發(fā)者，甚至有體系的開(kāi)發(fā)者是很有吸引力的。第三是因為生態(tài)系統成熟。字節本身在云服務(wù)這套體系并不是只做了火山引擎，字節在上下游的廣告分發(fā)、基礎設施建設，開(kāi)發(fā)工具等維度都有完善和成熟的生態(tài)鏈，甚至早幾年還收購了開(kāi)發(fā)者社區。有著(zhù)可靠的基礎體系，完整的工作鏈條和生態(tài)社區。

過(guò)去字節布局國內云服務(wù)市場(chǎng)的痛點(diǎn)，在于起步較晚，飛書(shū)要挑戰已經(jīng)成熟的釘釘、企業(yè)微信，而云服務(wù)的特點(diǎn)就是前期獲客難，但獲客后由于用戶(hù)遷移成本太高，所以輕易不會(huì )更換。

今天的大模型是一條全新的賽道，所有云服務(wù)廠(chǎng)商又回到了同一起跑線(xiàn)，對于想要打開(kāi)云服務(wù)市場(chǎng)的字節和火山而言，這也是十年難得一遇的機遇。

本文作者：宛辰，來(lái)源：極客公園，原文標題：《字節的野心：做大模型時(shí)代的「軍火商」》

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