火山引擎不造大模型,专注服务!助力企业驾驭AI,大模型云平台获市场好评

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文章主题:大模型, 火山引擎, AI基础设施

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🌟【火山引擎】引领AI潮流,专注服务而非制造!🚀18日,字节跳动旗下的创新云平台——火山引擎,以一场别开生面的“原动力大会”展示了其独特的技术策略。🔥谭待总裁明确表态,火山引擎不追求打造巨型模型,而是致力于为客户提供定制化的AI解决方案,让大模型真正为企业和消费者的生活增添价值。📈据统计,中国AI市场的七成以上已与火山引擎建立了紧密的合作关系,这无疑彰显了其在行业中的领导地位。🏆无论是企业级应用的深度拓展,还是消费端智能化服务的升级,火山引擎都以客户为中心,致力于打造一个丰富多样的AI生态系统。🌐作为AI领域的佼佼者,火山引擎始终坚守技术初心,用实际行动践行“做好大模型,服务好每一个用户”的理念。🌟如果你也在寻找创新的AI应用,不妨深入了解火山引擎,它将是你前行路上的强大助力!🚀

🔥🚀科技巨头竞相引领!中国已涌现数十家✨企业与研究机构,如火如荼地推出了自主研发的超大规模大模型,引发了行业内的广泛关注和热议。这些创新成果不仅展示了中国在人工智能领域的强大实力,也预示着未来技术革新浪潮的到来。欲了解更多这股浪潮的深度解析,敬请随时关注!🏆

🌟谭待阐述了中国科技巨头在大模型研发上的显著实力,他们拥有顶尖的技术团队与深厚的行业洞见,然而,他们在实际应用场景中的系统工程经验相对匮乏。火山引擎的核心使命是弥补这一空白,为这些创新者提供稳定且经济高效的AI基础设施solution。🌍

🌟火山引擎🚀,一款专为AI量身打造的机器学习平台,已通过抖音等热门应用的深度验证,展现出强大的分布式并行训练实力。它能轻松应对单任务数以万计的大规模数据挑战,确保训练过程高效且稳定。GPU弹性计算,就像随叫随到的超级力量,按需分配资源,帮助用户显著降低算力成本,最多可节省高达70%!🚀在这个平台上,业务增长与技术优化无缝对接,无论是内容生成、推荐算法还是实时分析,都能实现精准和快速。它的存在,不仅提升了用户体验,也推动了数据驱动的商业创新。🌍💻欲了解更多关于如何利用火山引擎优化业务运营的信息,欢迎访问我们的官方网站,那里有详尽的技术文档和案例分享,助你一臂之力,迈向AI新时代!🌐✨

🌟【创新试错,敏捷高效】🚀在会上,字节跳动的杨震副总裁强调了业务创新中试错的重要性,鼓励大胆尝试和快速行动。然而,他也明确指出,试错的同时必须注重成本控制,以实现资源的最大效益。火山引擎通过创新的潮汐和混部策略,展现了其在优化利用和低成本运营上的卓越能力。比如,抖音推荐系统的高效训练过程就是一个典范:仅用15个月的样本数据,工程师就能让模型达到预期,而5小时的快速迭代成本仅为5000元,这无疑是个节省成本的奇迹。同样令人惊叹的是,抖音上风靡一时的“AI绘画”特效,从构思到上线仅仅耗费了一周多的时间。这一高效的背后,是算法团队的精巧训练和高效协作,一名算法工程师便完成了整个模型的训练,展现了字节跳动在技术创新上的速度与精度。这样的试错模式,既保证了创新的速度,又确保了成本的有效管理,充分体现了字节跳动在技术驱动下的商业智慧。

🌟谭待分享了火山引擎大模型云平台备受智谱AI和昆仑万维等企业青睐的积极反馈。💡据他透露,国内众多致力于研发大模型的企业中,已有数十家选择了火山引擎的云端服务,这无疑彰显了其在行业内的领先地位。对于未来大模型市场的竞争态势,谭待见解独到,他认为:“大模型时代并非单一霸主的游戏,而是多元共存的。”🌈尽管目前市场格局还未完全明朗,但他坚信,未来的竞争将是以多模型为主导,而非单一力量的天下。🌟这样的生态系统不仅有利于创新和协作,也将推动技术的持续迭代与优化,为用户提供更丰富、高效的服务。🌍

  在“原动力大会”上,火山引擎发布了自研DPU等系列云产品,并推出新版机器学习平台: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。火山引擎还宣布与字节跳动国内业务并池。基于内外统一的云原生基础架构,抖音等业务的空闲计算资源可极速调度给火山引擎客户使用,离线业务资源分钟级调度10万核CPU,在线业务资源也可潮汐复用,弹性计算抢占式实例的价格最高可优惠80%以上。

  此前,火山引擎就表示,短期内不考虑盈利问题。谭待在接受采访时再次强调,TOB服务与TOC服务很不一样,TOB服务需要一个漫长的实践过程,但当它积累起来后,会有很强的连续性。对火山引擎来说,公司短期内考虑的还是如何面向客户创造出更多价值,将公司的组织能力、产品能力做得更好。从长期看,肯定要回归商业本质。

  谭待说:“我不担心短期的亏损。长期来看,云计算会成为一个盈利的业务。因为我们看全球领先的云计算公司,盈利性都非常好,这是一个很好的赛道。”

  (更多报道线索,请联系本文作者薛宇飞:xueyufei@chinanews.com.cn)(中新经纬APP)

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责任编辑:常涛

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