新AI时代已来,火山引擎能否用“淘金卖水”模式搭上时代列车?
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或许大多数人对于火山引擎的印象,仅停留在打开抖音APP时下面“火山引擎提供计算服务”的一行小字。
🌟🚀火山引擎:字节跳动旗下的云端力量🌟📈经过岁月的磨砺与技术创新的洗礼,字节跳动旗下的云服务平台——火山引擎,已然成为企业数字化转型的有力推手。它以开放的姿态,将深厚的增长策略、尖端技术及应用工具分享给全球伙伴。🌍🚀金融、汽车、大消费、科技巨头们纷纷受益于火山引擎的专业服务,数千家标志性客户在这里实现了从传统到云端的华丽转身。他们借助这一平台,成功拥抱数字化,加速了云上的增长步伐。📈📊无论你是手机制造商,寻求创新突破;还是文旅行业,渴望数字化转型;或是互联网和传媒领域的领头羊,火山引擎都能提供定制化的解决方案,助力企业实现业务升级。🤝💻🎨让我们一起见证,火山引擎如何用科技的力量,点燃各行业的数字火焰!🔥🌟
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与上述大厂的打法不同,火山引擎并没有直接发布AI大模型,而是扮演了“卖铲人”的角色。
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这条路真的行得通吗?
01
不上云就会输在起跑线上
先来说说火山引擎这场发布会。
数字化时代,将对企业的运营、管理、营销、销售等流程带来颠覆性的改变。
在当前信息化浪潮中,企业采用云端技术已成为必然趋势。云服务的强大伸缩性不仅能有效削减运营成本,更能在创新速度上带来显著提升。简言之,未来的竞争优势将离不开‘云计算’这一基石,通过云的灵活性与高效,企业能实现数字化的快速迭代和升级。🌈💻
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那么,开放字节跳动11年技术沉淀的火山引擎,究竟值不值得大家信任?或者说,开放了字节跳动快速发展过程中增长方法的火山引擎,能否借助差异化的竞争优势,帮助更多外部企业获得云上增长?
看完发布会,客观来说,征探君还是有点惊喜。接下来,我们从敏捷迭代、数据驱动、体验创新这三部分为大家解析整个发布会的内容。
先来说说敏捷迭代部分,随着AI大模型技术应用爆发,传统数据中心已无法满足海量数据的处理需求,而基于DPU+CPU+GPU的异构计算正在成为下一代智算中心的主流。
目前,火山引擎自研DPU已达到业界领先水平,网络性能高达5000万pps转发能力、延迟低至20us。基于自研DPU的各类计算实例性能也有显著提升,例如适用于大模型分布式并行训练场景的GPU实例,相较上一代实例集群性能最高提升3倍以上。
与此同时,自动驾驶、VR等新兴应用场景的诞生,带来边缘指数级别的数据增量,根据IDC报告,2025年超过30%的数据需要边缘实时处理。另外,随着私有云继续存在,以及多云的趋势,也就要求企业必须有能力处理好分布式多云体系带来的挑战。
在本次火山引擎发布会上,火山引擎正式发布了分布式云原生、多云安全、多云CDN、混合云veStack等产品,帮助客户解决了从单一公有云架构向多公有云架构、从传统架构向混合云架构的升级,形成覆盖1-40ms不同延时的现场边缘、近场边缘和云边缘的体系化架构。
当然,“用云”并不是目的,如何通过“用云”真正实现运作效率的提升,并实现云上创新,才是企业所追寻的目标。
尤其是大模型推动的浪潮下,如何实现行业智能化升级,是国内很多科技公司目前在聚焦和不断建设的重要领域之一。为此,火山引擎升级了机器学习平台,支持万卡级大模型训练、微秒级延迟网络,让大模型训练更稳更快;发布了智能推荐-高速训练引擎,可将模型的训练推理效率进行极致优化,让外部客户通过云服务享受跟抖音推荐一样的智能推荐的基础设施。
除此之外,火山引擎在数据驱动层面,提出了数据飞轮,发布了管理驾驶舱Plus、Serverless版本Flink计算服务,升级了LAS。在体验创新层面,火山引擎针对原有产品在AR互动营销、创意互动Vlog、虚拟数字人、音视频云端一体解决方案veVOS、飞连等产品进行了升级,帮助企业在用户体验上进行创新,多维度重塑消费者体验。
整体来看,火山引擎虽然是“年轻”的云服务平台,但基于字节内部多年技术沉淀,在企业云服务方面已然是一名“老司机”。不过,随着AI大模型时代的来临,各行各业原本的生产、运行模式或许都将多多少少受到重塑,火山引擎能抓住机会吗?
02
迎接AI大模型时代
当下,ChatGPT的爆火让AI再一次成为各行各业竞争的制高点。
这让大家意识到,AI大模型的确能深刻改变人与人、人与机器的协作方式,并对内容生产、办公协作、商业、教育、传媒等不同领域产生巨大影响。
风口来临,也在全球范围内掀起了大模型开发的热潮。不过很快这些创业者们就被泼了一盆凉水,因为这场游戏太烧钱了,普通玩家根本承受不起。
比如根据国盛证券估算,GPT-3的单次训练成本就高达140万美元,对于一些更大模型,训练成本介于200万美元至1200万美元之间。
除此之外,能耗问题同样能把普通玩家拒之门外。知名计算机专家吴军曾谈过,ChatGPT每训练一次,相当于3000辆特斯拉的电动汽车,每辆跑到20万英里,约32.19万公里。
因此,对于大多数企业而言,让AI大模型落地的最大瓶颈在于训练成本太高,以及后续的训练平台的稳定性。
当然,想要解决上述问题,办法还是有的,因为火山引擎新版的机器学习平台就是为了解决这个痛点。
据了解,火山引擎机器学习平台经过抖音等海量用户业务长期打磨,不仅GPU弹性计算实例可灵活调度资源,随用随取,最高可以为客户节省70%的算力成本,还支持单任务万卡级别的超大规模分布式并行训练场景。通过潮汐、混部等方式,火山引擎实现资源的高利用率和极低成本。以抖音推荐系统为例,工程师用15个月的样本训练某个模型,5小时就能完成训练,成本只有5000元。
得益于机器学习平台稳定、灵活、低成本等优势,火山引擎也有了不同行业的典型应用案例。
比如在创新药研发领域,火山引擎帮助药企降低在研发过程中的算力门槛,使用人工智能的前沿算法,结合计算化学、药物化学和生物学的工具及经验,全方位攻克小分子药物早期研发流程中的疑难问题;在自动驾驶领域,火山引擎为企业的大模型训练提供算力支持,助力训练模型效率提升100倍;在大模型创业领域,火山引擎也获得MiniMax、智谱AI、昆仑万维等众多企业的良好反馈。
今后的时代一定是AI的时代,好用的机器学习平台和极低的训练成本控制,一定会受到欢迎。从这一点上讲,作为“卖铲人”的角色,火山引擎有着很大的发展机会。
03
能否弯道超车?
今年3月,百度CEO李彦宏说,文心一言带来的优势,让百度智能云有可能成为市场第一。
这番表态有点语出惊人,但的确有可能,毕竟大模型训练成本真的不低。那么,火山引擎“淘金卖水”的模式更有可能弯道超车,还是百度、阿里的模式更容易呢?
这两个模式,一种是为做大模型的公司提供AI基础设施,一种是让企业基于云厂商大模型生态去发展。
目前比较统一的观点是:大模型不会一家独大,而是会在千行百业生长。
首先是,纵观科技发展史,在技术不断变革的时代,很难有一家公司长期垄断市场,大模型领域也是如此。
其次是,目前通用的大模型很难自己形成生产力,还需要下游的知识库、模型来协助,所以现有围绕云厂商大模型生态究竟能发展多大,很难说。
再者是,许多行业的AI应用并不需要巨大的基座模型,比如AI在房地产销售领域的应用并不需要写代码、在金融理财产品领域的销售也并不需要了解稀奇古怪的化学方程式。
而更重要的原因是,大模型还在发展初期,面临数据安全、内容安全、隐私保护、版权保护等许多问题。所以,现阶段各个行业更有可能根据自己独有的高质量语料库,训练自己的大模型,让其应用在特定的场景或行业实现真正落地,建立自己的商业壁垒。
综上来看,大模型更有可能在千行百业生长。如此,会有很多企业需要重塑自身产业的智能应用,并借助开放的AI基础设施,达到这一目的。以现有大模型对云的资源消耗来看,“淘金卖水”的模式或许赚大了。
在云服务市场,火山引擎能实现弯道超车吗?一句话,道阻且长,行则将至。
作者 | Greg
来源 | 征探财经(ID:teccj6)返回搜狐,查看更多
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