火山引擎以一种新的姿态加入了大模型赛道的竞争，那就是基于开放的大模型服务平台模式。可以想见的是，目前已经有如此多的企业聚焦大模型，可以说在供给侧，未来的大模型能力会和水、电、煤一样俯拾皆是。所以，对于用户来说，不用担心没有大模型可用，反而要担心如何解决选择困难症；而对于大模型企业来说，要担心的则是推广难、获客难。而火山引擎推出的“火山方舟”大模型服务平台，不仅为诸多大模型提供了渠道、服务链路和平台，也非常适合企业采用轻量级、多尝试、易解耦的策略，广泛的尝试多家大模型提供商不同的大模型服务，让时间和实践成为最后选择的指导，让大模型生态更加自然而健康的生长。
1. 火山引擎&大模型，另一种形态的爆发
时间进入炎热的7月，大模型赛道的热度仿佛叠加了气温，更加的炙手可热。既有王兴接盘自己老队友的初创大模型企业这样的业内轶事，也有6月28日V-Tech体验创新科技峰会上，火山引擎推出名为“火山方舟”的大模型服务平台的重磅行业新闻。不过笔者发现，很多读者在激动之下，很容易犯一个错误——把大模型和大模型服务平台弄混。前者好比是一块CPU或GPU，解决的是一个核心部件的功能、性能问题；后者好比是一个商城，在这里你可以选择不同的模型以及相关的精调、评测、推理等一整套服务。一个强大的零部件和一套完整的服务，商业价值上有巨大的差距。比如在数字时代里，虽然我们每个人理论上都拥有一块或几块CPU，乃至我们的每一次触碰和点击，都要用到CPU。但是实际生活中，我们都是通过使用iPhone这样的整机来间接的使用CPU的。所以某种程度上，一个解决方案的完全体，比核心零部件提供商的商业想象空间更高——全球CPU霸主英特尔的市值是1300亿美金，炙手可热的GPU霸主英伟达的市值是1万亿美金。说回这次火山方舟的发布——其实，火山引擎在今年的春季Force原动力大会上就明确表示不会做大模型了，解答了“不做什么”的问题。简而言之，就是火山引擎发布的大模型服务平台“火山方舟”，它面向企业提供模型精调、评测、推理等全方位的平台服务（MaaS，即Model-as-a-Service）。它最大的特点，就是把各家的百花齐放、各具特色的大模型，集合到自家的平台上，基于独特的多模型架构，让应用企业可同步体验、尝试、应用多个大模型，进而选用更适合自身业务需要的模型组合。某种程度上，这等于把这七家企业的大模型，一下子提速到了马上可以落地应用的阶段，大模型服务平台的产业价值，也骤然彰显。虽然在6月28日这天，火山引擎并没有推出自研的大模型，但就凭火山方舟的创新服务模式，火山引擎成为了目前国内大模型赛道的最大变量之一，把自己拉到了中国“模型即服务”的第一阵营。作为全球AI唯二的创新源地，国内目前的大模型赛道可谓“群模乱舞”，但能够进入第一阵营的只有区区几家而已。例如阿里巴巴，它在中国云计算市场上仍然处于头部优势地位，而“模型即服务”也属于广义云服务的范畴。由于长达十几年的云计算研发、运营经验，和AI、BigData、cloud三者融合的必然趋势，阿里巴巴在云计算相关的软硬件上都做了广泛深入的投资，技术底蕴雄厚，例如其大模型基于阿里云、达摩院打造的硬件优势，可将大模型所需算力大幅度压缩。另外，阿里全自研的底层技术优势，也非常有利于构建AI服务的统一底层，这些都属于战略级而非战术级的优势；阿里的通义千问，也是国内第二家发布的生成式大模型。所以可以说，阿里目前已经可以基于自身大模型，向市场提供实际落地的大模型服务。百度也不可不提。作为国内AI研发的正规军之一，百度应该是国内最早投入AI研发的互联网企业，多年累积投入千亿以上，生态建设全面。包括有深度学习框架—飞桨，有非常适合产生AI的业务——搜索……以及国内首发的生成式大模型——文心一言及其云服务模型“文心千帆”等。火山引擎总裁谭待并不否认这些头部企业的优势，他指出，目前国内大模型市场的最顶层，还将是几家超级平台支撑的超级大模型并存的格局，这种存在是不可否认的。那么，火山引擎作为相对的后来人，它的战略设计有何独特之处？在笔者看来，火山引擎的打法，就是坚定走自己“多云多模型”的路，而不是跟着别人的节奏起舞。所以我们看到，虽然火山引擎不直接做大模型，但通过为大模型企业提供AI基础设施，国内几十家做大模型的企业，多数已经在火山引擎的云上。又比如，由于大量的服务于大模型企业，也使得火山引擎针对大模型的服务支撑不断强化，并打造了深层次的软硬件一体化能力，如火山引擎的自研DPU，将通信优化的算法直接写到网卡硬件中，以降低延迟、削减拥塞等。如是的类似技术细节还有很多，但笔者认为，真正关键的不仅仅在于火山引擎的技术，还有它为大模型赛道设计的独特模式和竞争策略。 © 版权声明
本文转载自互联网、仅供学习交流，内容版权归原作者所有，如涉作品、版权或其它疑问请联系
AIGC工具导航或
点击删除。
津公网安备12011002023007号