導(dǎo)語(yǔ)：

火山引擎以一種新的姿態(tài)加入了大模型賽道的競(jìng)爭(zhēng)，那就是基于開放的大模型服務(wù)平臺(tái)模式。

可以想見(jiàn)的是，目前已經(jīng)有如此多的企業(yè)聚焦大模型，可以說(shuō)在供給側(cè)，未來(lái)的大模型能力會(huì)和水、電、煤一樣俯拾皆是。

所以，對(duì)于用戶來(lái)說(shuō)，不用擔(dān)心沒(méi)有大模型可用，反而要擔(dān)心如何解決選擇困難癥；而對(duì)于大模型企業(yè)來(lái)說(shuō)，要擔(dān)心的則是推廣難、獲客難。

而火山引擎推出的“火山方舟”大模型服務(wù)平臺(tái)，不僅為諸多大模型提供了渠道、服務(wù)鏈路和平臺(tái)，也非常適合企業(yè)采用輕量級(jí)、多嘗試、易解耦的策略，廣泛的嘗試多家大模型提供商不同的大模型服務(wù)，讓時(shí)間和實(shí)踐成為最后選擇的指導(dǎo)，讓大模型生態(tài)更加自然而健康的生長(zhǎng)。

1. 火山引擎&大模型，另一種形態(tài)的爆發(fā)

時(shí)間進(jìn)入炎熱的7月，大模型賽道的熱度仿佛疊加了氣溫，更加的炙手可熱。

既有王興接盤自己老隊(duì)友的初創(chuàng)大模型企業(yè)這樣的業(yè)內(nèi)軼事，也有6月28日V-Tech體驗(yàn)創(chuàng)新科技峰會(huì)上，火山引擎推出名為“火山方舟”的大模型服務(wù)平臺(tái)的重磅行業(yè)新聞。

不過(guò)筆者發(fā)現(xiàn)，很多讀者在激動(dòng)之下，很容易犯一個(gè)錯(cuò)誤——把大模型和大模型服務(wù)平臺(tái)弄混。

大模型和大模型服務(wù)平臺(tái)，完全是兩碼事。

前者好比是一塊CPU或GPU，解決的是一個(gè)核心部件的功能、性能問(wèn)題；后者好比是一個(gè)商城，在這里你可以選擇不同的模型以及相關(guān)的精調(diào)、評(píng)測(cè)、推理等一整套服務(wù)。

一個(gè)強(qiáng)大的零部件和一套完整的服務(wù)，商業(yè)價(jià)值上有巨大的差距。

比如在數(shù)字時(shí)代里，雖然我們每個(gè)人理論上都擁有一塊或幾塊CPU，乃至我們的每一次觸碰和點(diǎn)擊，都要用到CPU。但是實(shí)際生活中，我們都是通過(guò)使用iPhone這樣的整機(jī)來(lái)間接的使用CPU的。

所以某種程度上，一個(gè)解決方案的完全體，比核心零部件提供商的商業(yè)想象空間更高——全球CPU霸主英特爾的市值是1300億美金，炙手可熱的GPU霸主英偉達(dá)的市值是1萬(wàn)億美金。

但蘋果公司的市值卻是3萬(wàn)億美金。

說(shuō)回這次火山方舟的發(fā)布——其實(shí)，火山引擎在今年的春季Force原動(dòng)力大會(huì)上就明確表示不會(huì)做大模型了，解答了“不做什么”的問(wèn)題。

而這次火山方舟的發(fā)布，解答了“做什么”的問(wèn)題。

簡(jiǎn)而言之，就是火山引擎發(fā)布的大模型服務(wù)平臺(tái)“火山方舟”，它面向企業(yè)提供模型精調(diào)、評(píng)測(cè)、推理等全方位的平臺(tái)服務(wù)（MaaS，即Model-as-a-Service）。

它最大的特點(diǎn)，就是把各家的百花齊放、各具特色的大模型，集合到自家的平臺(tái)上，基于獨(dú)特的多模型架構(gòu)，讓應(yīng)用企業(yè)可同步體驗(yàn)、嘗試、應(yīng)用多個(gè)大模型，進(jìn)而選用更適合自身業(yè)務(wù)需要的模型組合。

僅僅在邀請(qǐng)測(cè)試階段，火山方舟就集成了百川智能、出門問(wèn)問(wèn)、復(fù)旦大學(xué)MOSS、IDEA研究院、瀾舟科技、MiniMax、智譜AI等多家AI科技公司及科研院所的大模型。

某種程度上，這等于把這七家企業(yè)的大模型，一下子提速到了馬上可以落地應(yīng)用的階段，大模型服務(wù)平臺(tái)的產(chǎn)業(yè)價(jià)值，也驟然彰顯。

2. 頭部賽道的差異化打法

雖然在6月28日這天，火山引擎并沒(méi)有推出自研的大模型，但就憑火山方舟的創(chuàng)新服務(wù)模式，火山引擎成為了目前國(guó)內(nèi)大模型賽道的最大變量之一，把自己拉到了中國(guó)“模型即服務(wù)”的第一陣營(yíng)。

作為全球AI唯二的創(chuàng)新源地，國(guó)內(nèi)目前的大模型賽道可謂“群模亂舞”，但能夠進(jìn)入第一陣營(yíng)的只有區(qū)區(qū)幾家而已。

例如阿里巴巴，它在中國(guó)云計(jì)算市場(chǎng)上仍然處于頭部?jī)?yōu)勢(shì)地位，而“模型即服務(wù)”也屬于廣義云服務(wù)的范疇。

由于長(zhǎng)達(dá)十幾年的云計(jì)算研發(fā)、運(yùn)營(yíng)經(jīng)驗(yàn)，和AI、BigData、cloud三者融合的必然趨勢(shì)，阿里巴巴在云計(jì)算相關(guān)的軟硬件上都做了廣泛深入的投資，技術(shù)底蘊(yùn)雄厚，例如其大模型基于阿里云、達(dá)摩院打造的硬件優(yōu)勢(shì)，可將大模型所需算力大幅度壓縮。

另外，阿里全自研的底層技術(shù)優(yōu)勢(shì)，也非常有利于構(gòu)建AI服務(wù)的統(tǒng)一底層，這些都屬于戰(zhàn)略級(jí)而非戰(zhàn)術(shù)級(jí)的優(yōu)勢(shì)；阿里的通義千問(wèn)，也是國(guó)內(nèi)第二家發(fā)布的生成式大模型。所以可以說(shuō)，阿里目前已經(jīng)可以基于自身大模型，向市場(chǎng)提供實(shí)際落地的大模型服務(wù)。

百度也不可不提。作為國(guó)內(nèi)AI研發(fā)的正規(guī)軍之一，百度應(yīng)該是國(guó)內(nèi)最早投入AI研發(fā)的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，多年累積投入千億以上，生態(tài)建設(shè)全面。包括有深度學(xué)習(xí)框架—飛槳，有非常適合產(chǎn)生AI的業(yè)務(wù)——搜索……以及國(guó)內(nèi)首發(fā)的生成式大模型——文心一言及其云服務(wù)模型“文心千帆”等。

火山引擎總裁譚待并不否認(rèn)這些頭部企業(yè)的優(yōu)勢(shì)，他指出，目前國(guó)內(nèi)大模型市場(chǎng)的最頂層，還將是幾家超級(jí)平臺(tái)支撐的超級(jí)大模型并存的格局，這種存在是不可否認(rèn)的。

圖：火山引擎總裁譚待

那么，火山引擎作為相對(duì)的后來(lái)人，它的戰(zhàn)略設(shè)計(jì)有何獨(dú)特之處？

在筆者看來(lái)，火山引擎的打法，就是堅(jiān)定走自己“多云多模型”的路，而不是跟著別人的節(jié)奏起舞。

所以我們看到，雖然火山引擎不直接做大模型，但通過(guò)為大模型企業(yè)提供AI基礎(chǔ)設(shè)施，國(guó)內(nèi)幾十家做大模型的企業(yè)，多數(shù)已經(jīng)在火山引擎的云上。

又比如，由于大量的服務(wù)于大模型企業(yè)，也使得火山引擎針對(duì)大模型的服務(wù)支撐不斷強(qiáng)化，并打造了深層次的軟硬件一體化能力，如火山引擎的自研DPU，將通信優(yōu)化的算法直接寫到網(wǎng)卡硬件中，以降低延遲、削減擁塞等。

如是的類似技術(shù)細(xì)節(jié)還有很多，但筆者認(rèn)為，真正關(guān)鍵的不僅僅在于火山引擎的技術(shù)，還有它為大模型賽道設(shè)計(jì)的獨(dú)特模式和競(jìng)爭(zhēng)策略。

3. 多云多模型和1+N

從AI到大模型，從大模型到大模型商業(yè)化落地，其中最大的堵點(diǎn)，主要不是技術(shù)問(wèn)題，而是商業(yè)模式問(wèn)題。

Chatgpt出現(xiàn)之前，各家企業(yè)的AI商業(yè)化落地，都磕磕絆絆。其實(shí)最大的問(wèn)題，是沒(méi)有讓用戶看到價(jià)值，同時(shí)也不容易讓用戶感受到價(jià)值。

Chatgpt出現(xiàn)后，大家都對(duì)AI的價(jià)值看的很清楚了，但問(wèn)題是，什么樣的商業(yè)模式才能迅速讓大模型的優(yōu)勢(shì)得以發(fā)揮。

這就涉及到對(duì)大模型應(yīng)用模式的底層邏輯判斷。

而譚待告訴筆者，他認(rèn)為未來(lái)大模型應(yīng)用最核心的兩個(gè)特征，是“多云多模型”和“1+N”。

所謂的多云多模型，指的是——未來(lái)的企業(yè)會(huì)同時(shí)選擇不同層次的多個(gè)模型和多家企業(yè)的云服務(wù)，來(lái)解決不同層次的問(wèn)題。

“未來(lái)大模型賽道的格局，會(huì)是少數(shù)幾家超級(jí)模型+一部分通用大模型+很多垂直領(lǐng)域的細(xì)分模型”，譚待說(shuō)：“這就和企業(yè)用工一樣，不是所有的問(wèn)題都要博士畢業(yè)的員工才能解決，博士干博士的活兒、碩士、本?？粕捕几鶕?jù)自己的能力干力所能及的工作，才是一個(gè)相對(duì)的最優(yōu)解。所以未來(lái)的大模型賽道也會(huì)是，一個(gè)企業(yè)會(huì)同時(shí)用到多種模型和多種功能?！?/p>

但模型又并不是越多越好，過(guò)多的模型增加了試錯(cuò)的成本，增加了技術(shù)的復(fù)雜性，所以火山引擎的判斷是，未來(lái)較大的可能是，一個(gè)企業(yè)選擇一個(gè)主要的大模型作為主干，同時(shí)選擇多個(gè)專用模型解決不同的問(wèn)題，也就是“1+N”。

無(wú)論是哪一種模式，都面臨一個(gè)底層邏輯——火山方舟這樣的大模型服務(wù)平臺(tái)，要能提供盡可能多的選擇、組合，同時(shí)提供高水平的服務(wù)。

我們可以從用戶和大模型提供商的角度，來(lái)看這種服務(wù)邏輯的優(yōu)點(diǎn)。

先從對(duì)大模型用戶的突出優(yōu)點(diǎn)來(lái)看。

第一個(gè)優(yōu)點(diǎn)，是可以快速的“試穿試用”。

火山方舟目前集成了百川智能、出門問(wèn)問(wèn)、復(fù)旦大學(xué)MOSS、IDEA研究院、瀾舟科技、MiniMax、智譜AI等，未來(lái)可想而知的還會(huì)集成更多的大模型提供商。在火山方舟的統(tǒng)一支撐下，企業(yè)可以靈活選擇、低成本試錯(cuò)，不用跨平臺(tái)就能尋找更適合自己企業(yè)的模型服務(wù)。

第二個(gè)優(yōu)點(diǎn)，是獲得與模型提供商一致的服務(wù)。

火山方舟的“模型精調(diào)”模式，就是一個(gè)實(shí)用價(jià)值很高的服務(wù)。

火山引擎智能算法負(fù)責(zé)人吳迪指出，從短期看，訓(xùn)練大模型很昂貴，但是從長(zhǎng)期看，模型的推理開銷會(huì)超過(guò)訓(xùn)練開銷。

圖：火山引擎智能算法負(fù)責(zé)人吳迪

這意味著，模型并不是越大越好。例如，微軟以醫(yī)學(xué)文章為主要數(shù)據(jù)集，精調(diào)了生物領(lǐng)域的BioGPT-Large模型，僅有15億參數(shù)，但在 PubMedQA 基準(zhǔn)測(cè)試中的準(zhǔn)確率，卻優(yōu)于有著上千億乃至數(shù)千億參數(shù)的大型通用語(yǔ)言模型。

而“火山方舟”提供了豐富的模型精調(diào)和評(píng)測(cè)支持。甚至可以讓一家企業(yè)用統(tǒng)一的工作流對(duì)接多家大模型，再通過(guò)自動(dòng)化和人工評(píng)估直觀對(duì)比模型精調(diào)效果。

而精調(diào)其實(shí)也是需要很高的技術(shù)門檻的，所以火山方舟還將通過(guò)提供運(yùn)營(yíng)干預(yù)工具，讓用戶可以快速設(shè)置相關(guān)規(guī)則，這樣在模型已經(jīng)投入使用后，無(wú)需精調(diào)模型即可干預(yù)模型輸出結(jié)果。

總之，是怎么便宜、實(shí)用、方便，就怎么來(lái)。

第三個(gè)優(yōu)點(diǎn)，是超強(qiáng)的安全性。

聚合多模型、服務(wù)多用戶，這樣的架構(gòu)決定了一個(gè)問(wèn)題會(huì)被凸顯出來(lái)，那就是安全問(wèn)題。

既有模型服務(wù)商的安全問(wèn)題，也有用戶的安全問(wèn)題。前者在意大模型的源代碼安全，后者在意自己獨(dú)家且精調(diào)過(guò)的數(shù)據(jù)的安全。

而火山方舟對(duì)用戶的需求把握精準(zhǔn)，通過(guò)互信計(jì)算框架，滿足基于不同客戶的安全和隱私保護(hù)訴求，設(shè)計(jì)了包括安全沙箱、可信硬件以及聯(lián)邦學(xué)習(xí)方案，來(lái)保證合作的多方在互信的基礎(chǔ)上推理、精調(diào)等，讓模型提供商和用戶都更加放心的使用。

這將是火山方舟的一個(gè)重要競(jìng)爭(zhēng)力。

接下來(lái)，我們?cè)俜治鲆幌禄鹕椒街勰Ｊ綄?duì)于大模型服務(wù)商的優(yōu)勢(shì)。

首先，火山引擎作為一個(gè)成熟的云計(jì)算服務(wù)商，將很好的提升大模型企業(yè)和市場(chǎng)對(duì)接的效率，讓大模型企業(yè)跳過(guò)“冷啟動(dòng)期”。

其實(shí)，無(wú)論是大模型開發(fā)企業(yè)單獨(dú)提供服務(wù)，還是通過(guò)火山方舟平臺(tái)，服務(wù)用戶的路徑在原理上基本是類似的。

但對(duì)于大模型開發(fā)企業(yè)來(lái)說(shuō)，特別是在早期，單獨(dú)修建這樣一條服務(wù)路徑的成本不僅很高，而且只能由企業(yè)自身承擔(dān)，這樣效率不僅低下，成本也很難被攤薄。

而加入火山方舟就相當(dāng)于把商品放進(jìn)了成熟的渠道，不但可以共用路徑、共享服務(wù)，還可以得到火山引擎的能力加持，等于說(shuō)跳過(guò)了冷啟動(dòng)階段，直接進(jìn)入了服務(wù)落地階段。這對(duì)于初創(chuàng)大模型企業(yè)的吸引力十分巨大。

其次，火山引擎提供了應(yīng)用企業(yè)所需的、完整的技術(shù)支持。

火山方舟一切從實(shí)際需求出發(fā)來(lái)提供服務(wù)——模型廠商擔(dān)心算力和工程穩(wěn)定性，火山引擎就提供技術(shù)支持；大模型要真正應(yīng)用，安全信任和推理成本問(wèn)題必須解決，火山方舟就實(shí)現(xiàn)了安全互信計(jì)算；更不要說(shuō)，還有前敘的模型精調(diào)支持、訓(xùn)推一體等服務(wù)，并且可以通過(guò)公有云的彈性，幫助廠商降低成本。

最后，隨著越來(lái)越多的模型被集成，有可能醞釀新的模式和能力。

我們反復(fù)的討論過(guò)，無(wú)論是“多云多模型”還是“1+N”，本質(zhì)都是不同層次、不同功能的模型能力的組合。而火山方舟的開放性，決定了這種組合是跨平臺(tái)的，其組合形態(tài)和數(shù)量級(jí)會(huì)指數(shù)級(jí)的提升，因而，也為醞釀出基于全盤的最優(yōu)組合乃至跨越式創(chuàng)新提供了機(jī)會(huì)，它不僅將成為模型服務(wù)的集合者，也會(huì)成為模型服務(wù)的創(chuàng)新平臺(tái)。

結(jié)語(yǔ)：

客觀的說(shuō)，雖然大模型之戰(zhàn)非?；馃?，但其實(shí)總體上來(lái)說(shuō)，還是很初級(jí)的階段，而其原因是多方面的：

一個(gè)是大模型技術(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒(méi)有固化，未來(lái)發(fā)展可期；

一個(gè)是現(xiàn)在對(duì)大模型發(fā)展路徑已經(jīng)開始發(fā)生爭(zhēng)議，未來(lái)發(fā)展充滿挑戰(zhàn)；

一個(gè)是大模型的商業(yè)化落地還在探索，這才是最終決定大模型的價(jià)值體現(xiàn)的關(guān)鍵一步；

但是，很顯然，大模型的開發(fā)，并不是任何企業(yè)都可以勝任的。未來(lái)這個(gè)賽道會(huì)有非常細(xì)的生態(tài)分層，例如最具實(shí)力的去開發(fā)超級(jí)大模型，有一定實(shí)力的可能專攻產(chǎn)業(yè)級(jí)大模型，甚至精調(diào)、預(yù)訓(xùn)練、數(shù)據(jù)等領(lǐng)域都會(huì)產(chǎn)生新的獨(dú)角獸。

而火山方舟的價(jià)值在于，在賽道的極早期就卡位在聚合多模型的大模型服務(wù)平臺(tái)的定位上，為未來(lái)發(fā)展繁衍出超級(jí)生態(tài)進(jìn)行了周到的布局。

當(dāng)然，不得不說(shuō)的是，多模型聚合是未來(lái)模型即服務(wù)的方向，現(xiàn)在也有越來(lái)越多的企業(yè)宣布自己集成更多的大模型，這既是這個(gè)賽道發(fā)展的必然，也是火山方舟未來(lái)也要面對(duì)更激烈的挑戰(zhàn)的前奏。