文章主题：关键词：2023年年初, 企业, 大模型, 火山引擎
在2023年初，那些致力于高度集中式大型模型研发的企业们，如今正在转变策略，倾向于直接加入由大公司构建的大型模型平台。
在6月28日的新闻事件中，我国知名科技公司字节跳动旗下的火山引擎正式推出了其全新的平台服务——“火山方舟”。此次发布的“火山方舟”是一款专为面向企业用户设计的大模型服务平台，它集成了模型精调、评测、推理等多个关键环节，从而为企业客户提供了一个全面且高效的解决方案（MaaS，即Model-as-a-Service）。这一服务的推出，无疑进一步提升了字节跳动在人工智能领域的实力和影响力。
“火山方舟”这一项目已经成功整合了包括百川智能、出门问问、复旦大学MOSS、IDEA研究院、澜舟科技、MiniMax以及智谱AI等多家顶尖AI科技公司和研究机构的强大大模型,并且已经开始邀请测试。
作为一家领先的技术企业，火山引擎并非唯一选择采用大型模型平台策略的公司。早在之前，创造ChatGPT的OpenAI就已经走上了这条道路。在此之前，OpenAI通过插件构建体系结构的方式，向所有ChatGPT Plus用户提供联网功能和各种插件，从而使ChatGPT能够连接到互联网并利用70个第三方插件。根据民生证券的研究报告，这种插件化的方式标志着ChatGPT正朝着建立生态系统的方向迈进。
ChatGPT 的插件体系发展进程并不如人意，OpenAI 的CEO Sam Altman 指出这种模式并未达到预期效果。因此，OpenAI 已经将战略方向从 Chrome 插件模式转向了 App Store 模式。据市场消息，OpenAI 将与第三方合作伙伴共同开发针对特定行业定制化的模型，以构建庞大的模型生态系统。
在我国市场上，腾讯正积极利用其腾讯云TI平台，构建一个专注于行业大模型的精选商店，以满足客户对于MaaS服务的需求。对于那些特定行业的企业的需求，这个平台可以提供针对性的数据精调，帮助他们升级为自己专有的企业版大模型。
在一般情况下，我们的“精选商店”行业大模型解决方案提供了全面的服务，包括模型预训练、模型精调以及智能应用开发等方面，所有这些都可以在这个平台上得到满足。此外，“精选商店”还内置了多个行业场景的 industry 大模型，并且能够兼容支持多种模型训练任务。
上海证券研报分析认为，“预训练大模型+微调再训练”是大模型知识迁移至下游垂类场景的主要技术架构。预计行业专属模型/垂类小模型/MaSS有望在大模型发展初期率先获益，主要系垂类模型更适配且接近下游变现场景。
在当前行业内，大型科技企业纷纷采用大模型平台的现象引起了广泛关注。对此，火山引擎总裁谭待在接受第一财经记者采访时表示，从整体上看，虽然通用大模型在未来头部会由几家巨头掌控，但其高昂的成本和费用也让人感到一定的压力。相比之下，中部大模型的价格则相对较为合理。而在更低层次的模型中，各个行业还会根据自身需求进一步缩小模型规模。换句话说，不同的场景需要选择最适合的模型。在全球市场上，除了GPT-4和Google等公司的快速更新和迭代外，还有许多其他公司在积极开发和优化自己的模型。因此，若要认可头中腰部的架构模式，就需要在平台上做好相应的准备和优化。
至于火山引擎要扮演的角色，谭待称，火山侧重于提供平台，提供安全、低成本的应用服务，目前仍坚持不做大模型。
具体营收模式方面，火山引擎智能算法负责人吴迪表示，作为中间平台，火山会将资源供应给大模型提供方，供应内包含一定的IaaS层利润，大模型提供方刨除掉基本成本，叠加自身认为合理的利润，最终形成其大模型在火山方舟上的定价。而下游客户的支付成本包括了模型服务费与平台服务费，后者火山在相当长时间内都设置为零。
吴迪称，训练大模型很昂贵，但从长期来看，模型的推理开销会超过训练开销。效果和成本的矛盾永远存在，降低推理成本会是大模型应用落地的重要因素，“一个经过良好精调的中小规格模型，在特定工作上的表现可能不亚于通用的、巨大的基座模型，而推理成本可以降低到原来的十分之一。”
在吴迪看来，不同大模型在特定任务上各有千秋，企业不必急于绑定一家大模型，而是应该结合自身业务场景，综合评估使用效果和成本，在不同场景选用更具性价比的模型。
关键词：2023年年初, 企业, 大模型, 火山引擎
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