文章火山引擎AI助手助力企业提升数据处理效率

火山引擎的AI助手也来了。

在9月19日这个重要时刻，火山引擎公司正式向公众宣布，将在其尖端的企业级数据产品VeDI（Volcengine Data Intelligence）中，引入全新的“AI助手”功能。这一突破性的创新，将为企业提供更加智能、高效的数据处理能力，引领行业的未来发展。

《每日经济新闻》报道指出，火山引擎AI助手成功地将工具与人工智能大模型相结合。这些大模型包括字节自身的云雀大模型，以及火山方舟MaaS（Model as a Service,模型即服务）平台上的合作伙伴的大模型。这种结合不仅实现了功能上的互补，还进一步提升了整个系统的性能。

在本次会议上，发布的产品涵盖了从数据生产到消费的全链路场景，这一特点值得我们高度关注。火山引擎对此表示，他们的AI助手旨在为企业提供高效的数据处理和查询分析工具。

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数据飞轮将是大模型在企业市场应用落地的一个重要方向 图片来源：企业供图

火山引擎总裁谭待表示，数据飞轮将是大模型在企业市场应用落地的一个重要方向。

大模型的应用场景可以拓展至企业面向（B端）和面向消费者（C端），要确定这一方向并找出有价值的优化方案，仍需依赖于数据驱动的方法。这也是当前数据产品质量的重要性所在，因为降低使用门槛并通过模型本身为数据产品创造更多价值，是实现这一目标的关键途径。

《每日经济新闻》记者同时了解到，这些工具目前处于邀请客户深度共创阶段，前期还不会大规模放开。

自 ChatGPT 问世以来，我国互联网巨头纷纷跟进，投身于大模型热潮。然而，在众多企业中，字节跳动在拥抱大模型之前，进行了深思熟虑。最终，他们得出的结论是，火山引擎将成为全链路 AI 的支持者。在本次会议上，谭待表示，未来他们将逐步公开其他产品的信息。

可以确定的是火山引擎发布的产品，仍以服务B端为主。

业务与数据团队的AI“对齐”时代

最近，我国发布了两款重要的数据产品——大数据研发治理套件DataLeap和智能数据洞察DataWind。这两款产品的发布，对于互联网大厂来说，提供了一个全新的解决方案，可以有效地缓解业务团队和数据团队在数据处理过程中经常遇到的问题，即花费大量时间和精力去“拉通对齐”数据。这不仅提高了工作效率，也降低了沟通成本。对于中小企业来说，DataWind的发布提供了一个新的可能。借助AI助手，中小企业的运营岗位可以实现对专业研发人员的依赖，从而在数据分析和应用方面实现新的突破。总的来说，这两款产品的发布，对于我国的数据产业来说，是一次重要的创新和进步。

这两款产品可以覆盖数据生产与消费的全链路场景，包括数据资产查询、开发运维和分析洞察。

在数据驱动的时代背景下，数据资产的查询与开发已经成为各类企业挖掘价值的关键所在。过去，这一过程往往需要专业的团队来进行，但随着大模型的出现，人工操作的步骤被大幅简化，查询与开发的效率得到显著提升。这对于企业而言，无疑降低了他们在数据挖掘过程中的人力投入，从而更高效地发掘数据的价值。

除了降低门槛之外，这两款产品还解决了企业在高速发展后，专业人才在跨领域工作上的技能打通问题。

据记者报道，非研发人员可以借助DataLeap-找数助手，采用对话式查询方法，以高效且精确的方式获取所需数据，这是实现员工自助数据消费的第一步。此外，基于DataLeap-开发助手，用户只需运用自然语言，便可自动生成和优化结构化查询语言（SQL）代码，同时还可以就SQL的使用问题进行对话式咨询。

也就是说，即使是不会写代码的运营人员，和大模型对话也能做好业务运营数据的取数、看数和归因分析。

这些工具已经在字节内部实践。字节跳动数据平台负责人罗旋在会上展示了电商业的使用场景——

运营人员问：“最近7天好物直播间的经营状况，要用哪些表？”DetaLeap会根据业务的知识库，推荐与经营状况相关的表，并解释每张表对应的数据维度。

更重要的是，运营人员沉淀数据资产不再需要研发人员配合，DataLeap可以生成对应经营状况的数据需求代码、一键解析生成的代码，调用SQL工具做表的检查，点击确认AI自动修复，进一步优化数据资产。

在数据分析环节，AI助手主要解决了“专业数据洞察人员”的需求。DataWind则根据数据资产，完成数据可视化查询与分析等一系列业务探索，解决过去分析洞察上需要大量专业知识的痛点，缩短数据分析周期。

“目前，字节跳动内部80%的员工可以直接使用数据产品，可管理、运营的数据资产覆盖80%的日常分析场景。”罗旋表示。

不过，火山引擎发布的AI助手在前期不会大规模放开。

原因在于，“AI本身也在快速发展过程中，产品仍不能算是成熟的状态，火山引擎希望一点点逐渐打磨产品。希望有一些客户能够深度跟我们共创，更成熟以后，再大规模对外公开。”谭待说。

不all in大模型，做靠近业务的解决方案

对于企业大数据分析的需求，不少大模型玩家也在给出解决方案。

互联网服务和基础设施公司Snowflake（NYSE:SNOW,158.63美元/股，总市值523.00亿美元）专注于“数据即服务”，近日也将生成式人工智能引入其数据云平台；9月8日，亚马逊云科技宣布提升Amazon Elastic File System（Amazon EFS）读取和写入性能，以及Amazon Elastic Block Store（Amazon EBS）的可扩展性和性能，为人工智能、大数据分析等需求服务。而在4月，亚马逊云科技已推出实时AI编程助手Amazon CodeWhisperer，并同时推出了所有开发人员免费使用的版本。

有行业人士指出，火山引擎此次推出的大模型更像是有着AI内核的PaaS和SaaS的工具结合。谭待对此直言不讳，表示这些产品里面大部分确实是SaaS的形态，也有一些会是PaaS的形态。

而对于与SnowFlake的区别，字节跳动数据平台负责人罗旋回应记者提问时表示，火山引擎此次推出的数据飞轮产品更接近业务，而SnowFlake本质上更多是数仓的引擎。

“我们切入的角度不一样，我们更强调业务，比如AB测试在SnowFlake是完全没有对标的。”罗旋说。

可以看到，作为字节内部较早承载大模型试验的业务板块，火山引擎在大模型上的发力点，紧紧围绕着自身业务，也就是服务B端客户，帮助B端客户和潜在客户解决他们可能遇见的问题。

比如，谭待会后谈及大模型表示：“目前的算力还是在训练上，但是长期来看，更大的瓶颈是在推理上。推理就是有波峰波谷，怎么把推理的成本降低，怎么把利用率提升，是一个很重要的事情。”

今年4月，火山引擎自研DPU等系列云产品，并推出新版机器学习平台，目的之一就在于提升算力的资源效率。

事实上，字节在大模型上的进展颇为低调，其旗下的云雀大模型首次被报道，是今年8月31日，这个名字首次出现在了首批通过《生成式人工智能服务管理暂行办法》备案的企业名单中。

在此之前，字节低调地于8月17日公测了基于云雀大模型开发的AI对话产品“豆包”，该应用有网页端、iOS和安卓客户端，预置了英语学习助手和写作助手两个功能。其他再无消息。

而另一边，则是行业内玩家蜂拥而入大模型热潮。

9月7日，腾讯自主研发的通用大语言模型“混元”亮相，并宣布将迈入“全面拥抱大模型”时代；9月5日，科大讯飞的认知大模型讯飞星火面向全民开放；7月13日，京东推出言犀大模型，率先布局产业应用。并同时发布了言犀AI开发计算平台。在此之前，百度、阿里、科大讯飞、华为等企业纷纷发布了自己的大模型。

谭待说，大模型的重要性业界都有共识。“大模型本身就可以在很多场景里面发挥作用……C端的产品陆续可以看到一些变化，但这跟火山关系不会特别大。”他说。

每日经济新闻