在大模型這個(gè)熱潮中，中國已經(jīng)出現(xiàn)了“百模大戰(zhàn)”的雛形，如果再加上各個(gè)細(xì)分領(lǐng)域的行業(yè)大模型，這場面堪比當(dāng)年團(tuán)購興起時(shí)的“千團(tuán)大戰(zhàn)”。

在這場競爭中，百度率先發(fā)起進(jìn)攻，隨后的阿里巴巴、360、華為、京東等迅速跟進(jìn)。在一眾互聯(lián)網(wǎng)巨頭中，反而是字節(jié)跳動(dòng)顯得有點(diǎn)姍姍來遲，存在感不高?；鹕揭孀鳛樽止?jié)跳動(dòng)To B的核心載體，無疑承擔(dān)著關(guān)鍵角色。

真有七成大模型用戶都在火山引擎上？

在不久前火山引擎的一場發(fā)布會(huì)上，火山引擎總裁譚待拋出一番“七成大模型用戶都在火山引擎上”的言論，這一石激起千層浪?；鹕揭孢@么厲害么？百度、阿里、騰訊都白忙活了？

上次激起這么大爭議的，還要追溯到幾年前，當(dāng)時(shí)的阿里CTO張建鋒揚(yáng)言，“中國有兩朵云，一朵是阿里云，一朵叫其他云。”未免讓人感覺有點(diǎn)狂妄。

“七成大模型用戶都在火山引擎上”是怎么算出來的，譚待給出的算法是“把火山引擎上的大模型客戶統(tǒng)計(jì)出來，拉一個(gè)目前市面上的大模型名單做分母，就是70%。”

即使這個(gè)數(shù)據(jù)有很大水分，打個(gè)對折，30%的大模型用戶都在用火山引擎，也已經(jīng)是一個(gè)很驚人的數(shù)據(jù)了。要知道，在云計(jì)算這個(gè)修羅場，火山引擎還是一個(gè)新玩家，阿里云、騰訊云、百度云這些年構(gòu)建的壁壘就那么容易被擊穿？況且，這些云巨頭在大模型領(lǐng)域可是異常激進(jìn)，一手發(fā)布自己的大模型，另一手則是云服務(wù)大降價(jià)。降價(jià)對于大模型玩家可是有致命吸引力的，當(dāng)其他幾朵云價(jià)格戰(zhàn)正酣時(shí)，火山引擎可沒聽說有什么大動(dòng)作。

不管怎樣，只要譚待沒有撒謊，那火山引擎在這場大模型軍備競賽中，貌似已經(jīng)提前拿下一城了，可以算做階段性成功。那火山引擎為什么能夠俘獲近七成的大模型用戶？這就值得好好分析一下了。

火山引擎走了一條不一樣的道路

在筆者看來，火山引擎跟其他云廠商走相比，走了一條完全不同的路。正是這一路徑差異，讓大部分第三方大模型企業(yè)選擇火山引擎。

這個(gè)關(guān)鍵差異就是，火山引擎沒有主打自身的大模型。反觀百度、阿里巴巴等巨頭，都有自家大模型，并將其作為其拳頭產(chǎn)品。大模型會(huì)帶來巨量的云計(jì)算資源消耗，是否將自家大模型作為主引擎，將帶來很關(guān)鍵的區(qū)別。

云廠商與大模型的兩種商業(yè)模式對比

以百度為例，其推出了文心一言大模型，其他企業(yè)先是接入文心一言，然后通過調(diào)用文心一言的能力，來間接的調(diào)用百度智能云的算力資源。相比而言，火山引擎目前并沒有大張旗鼓的主推自家大模型，把大模型這一層空出來，給第三方大模型企業(yè)騰出位置。據(jù)悉，目前已經(jīng)有百川智能、出門問問、復(fù)旦大學(xué)MOSS、IDEA研究院、瀾舟科技、MiniMax、智譜AI等多家大模型與火山引擎合作。

對于百川智能、出門問問、MiniMax這類大模型企業(yè)而言，火山引擎沒有自己的大模型，會(huì)帶來一個(gè)關(guān)鍵的優(yōu)勢，那就是中立性。例如，MiniMax如果要上百度智能云，其可能會(huì)忌憚跟其自身業(yè)務(wù)強(qiáng)競爭的文心一言，要上阿里云，則可能顧忌通義千問。而上火山引擎的云平臺(tái)，則沒有這個(gè)顧慮。

對于提供基礎(chǔ)設(shè)施的平臺(tái)而言，不“與民爭利”是很重要的一個(gè)原則。要想搭一個(gè)平臺(tái)來當(dāng)裁判，你則不能同時(shí)還做一個(gè)運(yùn)動(dòng)員。這個(gè)規(guī)律在很多領(lǐng)域都適用，例如：在手機(jī)芯片領(lǐng)域，如果一個(gè)芯片廠商同時(shí)也做手機(jī)，那其他手機(jī)廠商就不太可能采購他的芯片；云計(jì)算領(lǐng)域，IaaS廠商，如果也做SaaS產(chǎn)品，那其他SaaS廠商就會(huì)有所顧忌。

同樣的，當(dāng)一個(gè)云廠商沒有自己的大模型時(shí)，其他大模型廠商才能放心與你合作。

大模型是云計(jì)算的黃金機(jī)會(huì)，哪種模式好還未可知

當(dāng)然，目前來看，只能說火山引擎走出了一條跟百度智能云、阿里云等不同的道路，到底哪一種模式更好，現(xiàn)在還無法下定論。但有一點(diǎn)是可以確定的，那就是大模型將是云計(jì)算產(chǎn)業(yè)的一個(gè)黃金機(jī)會(huì)。

首先，大模型的計(jì)算需求將大大增加。這些模型通常需要大量的計(jì)算資源進(jìn)行訓(xùn)練和推理，而云計(jì)算平臺(tái)恰好可以提供強(qiáng)大、靈活和按需分配的計(jì)算資源。其次，大模型的存儲(chǔ)需求也將大大增加。這些模型通常需要處理大量的數(shù)據(jù)，而云計(jì)算提供的大規(guī)模、分布式、安全可靠的存儲(chǔ)服務(wù)能很好地滿足這一需求。此外，云計(jì)算平臺(tái)還能提供數(shù)據(jù)的快速訪問和高效處理，進(jìn)一步提高了大模型的運(yùn)行效率。大模型的規(guī)模化商用也將帶來對分布式計(jì)算、自動(dòng)化管理、數(shù)據(jù)安全等更高級的云計(jì)算服務(wù)的需求。此外，云計(jì)算平臺(tái)還可以提供自動(dòng)化的資源管理、高效的數(shù)據(jù)處理、強(qiáng)大的安全防護(hù)等服務(wù)。

進(jìn)一步的，隨著大模型的商用逐漸普及，云計(jì)算平臺(tái)的專業(yè)服務(wù)需求也隨之增加。這些服務(wù)包括但不限于模型的優(yōu)化、自動(dòng)化調(diào)參、模型的部署等。這不僅能幫助用戶更好地利用大模型，提高其商業(yè)價(jià)值，同時(shí)也為云計(jì)算服務(wù)商提供了更多的增值服務(wù)的機(jī)會(huì)。

例如，優(yōu)化模型的過程可能包括減少模型的大小、提高模型的運(yùn)行速度、降低模型的能耗等。云計(jì)算服務(wù)商可以利用他們的專業(yè)知識和豐富的經(jīng)驗(yàn)，為用戶提供模型優(yōu)化的服務(wù)；調(diào)參是訓(xùn)練模型的重要步驟，但這個(gè)過程通常需要大量的時(shí)間和精力。通過自動(dòng)化調(diào)參，可以大大簡化這個(gè)過程，提高效率。云計(jì)算服務(wù)商可以開發(fā)出自動(dòng)化調(diào)參的工具和服務(wù)，幫助用戶快速地找到最優(yōu)的參數(shù)設(shè)置。

在模型訓(xùn)練完畢后，需要將模型部署到生產(chǎn)環(huán)境中，以便在實(shí)際場景中使用。模型部署的過程可能包括模型的轉(zhuǎn)換、容器化、集群部署等。云計(jì)算服務(wù)商可以提供一鍵部署的服務(wù)，簡化部署過程，同時(shí)也可以提供故障排查、性能監(jiān)控等服務(wù)，確保模型在生產(chǎn)環(huán)境中的穩(wěn)定運(yùn)行。

總的來說，大模型的規(guī)?；逃脤υ朴?jì)算產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響，極大地拉動(dòng)其發(fā)展。火山引擎作為一個(gè)“后進(jìn)生”，要想趕超一眾前輩，就需要另辟蹊徑。

正如上面所說，我們可以將大模型+云服務(wù)劃分為兩種商業(yè)模式：自有模型+云服務(wù)模式（如百度智能云和文心一言）以及第三方模型+云服務(wù)模式（如火山引擎）。在實(shí)際運(yùn)作中，這兩種模式都有各自的特點(diǎn)和優(yōu)劣。

自有模型+云服務(wù)模式能實(shí)現(xiàn)品牌的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)，同時(shí)由于模型和云服務(wù)都由同一企業(yè)控制，可以保證模型在云平臺(tái)上的最優(yōu)運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)云服務(wù)性能的最大化。此外，一體化服務(wù)也能極大提升用戶體驗(yàn)。然而，這種模式的挑戰(zhàn)在于需要較大的資源投入以維護(hù)和優(yōu)化云服務(wù)和大模型，同時(shí)如果模型出現(xiàn)問題，可能會(huì)影響到云服務(wù)的聲譽(yù)和業(yè)績。

相比之下，第三方模型+云服務(wù)模式則能讓云服務(wù)平臺(tái)更專注于優(yōu)質(zhì)云服務(wù)的提供，同時(shí)可以引入多種第三方大模型以滿足不同用戶的需求，增加了平臺(tái)的吸引力。此模式風(fēng)險(xiǎn)分散，即使某個(gè)模型出現(xiàn)問題，也不會(huì)直接影響到云平臺(tái)的聲譽(yù)和業(yè)績。然而，由于模型由第三方控制，平臺(tái)可能無法保證模型在其平臺(tái)上的最優(yōu)運(yùn)行，從而影響云服務(wù)的性能和效率。此外，服務(wù)鏈條較長可能導(dǎo)致用戶體驗(yàn)下降。

文章最開始提到，火山引擎總裁譚待給出了一個(gè)數(shù)據(jù)——“七成大模型用戶都在火山引擎上”。這個(gè)數(shù)據(jù)其實(shí)有迷惑性，我們需要分清楚三個(gè)指標(biāo)——大模型企業(yè)、大模型應(yīng)用企業(yè)，以及大模型的最終用戶。

OpenAI（ChatGPT）、百度（文心一言）、阿里巴巴（通義千問）、出門問問、MiniMax是大模型企業(yè)，每個(gè)大模型企業(yè)又可以接入大量的應(yīng)用型企業(yè)，比如接入百度文心一言的智能客服企業(yè)。目前，無論是百度文心一言還是阿里巴巴的通義千問，對外披露的數(shù)據(jù)，都顯示有幾十萬家企業(yè)等著接入其大模型。而每一個(gè)應(yīng)用大模型的企業(yè)，又有大量的終端用戶。

在計(jì)算最終的算力消耗時(shí)，要分清上面三個(gè)指標(biāo)的差異。我們來做一些簡單的計(jì)算，假如，中國有100個(gè)大模型，其中有70個(gè)大模型部署在火山引擎的云平臺(tái)上。但是如果要計(jì)算調(diào)用這些大模型的企業(yè)數(shù)量，可能這70家大模型的客戶還沒有百度文心一言一個(gè)模型的客戶多。再來看最終用戶，ChatGPT的用戶規(guī)模超過10億，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過中國所有大模型用戶。所以，ChatGPT一個(gè)模型可能需要幾十萬個(gè)GPU，而火山引擎的云平臺(tái)上縱然部署了幾十個(gè)大模型，但其云資源消耗要遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于ChatGPT。

火山引擎的策略，成功的關(guān)鍵在于，與其合作的大模型廠商中，至少要有幾個(gè)能夠成長起來，甚至在客戶規(guī)模上成為媲美百度文心一言、阿里通義千問的巨頭。從目前情況來看，這有很大的難度。

當(dāng)然，火山引擎采用這個(gè)策略有一定的合理性。畢竟，無論是在云計(jì)算還是大模型領(lǐng)域，火山引擎都很難跟阿里巴巴、百度、騰訊“硬拼刺刀”。通過戰(zhàn)略性放棄自研大模型，主打中立性，“招安”一眾第三方大模型廠商，走“農(nóng)村包圍城市”的道路，也不失為一個(gè)好辦法。不管怎樣，火山引擎為中國的大模型和云計(jì)算市場提供了一個(gè)獨(dú)特的樣本。

此外，火山引擎對于大模型的策略，其實(shí)與華為針對智能汽車的策略相近。華為一直宣稱不造車，只幫助車企造車，以此來打消其他車企的顧慮。但是，業(yè)界對于華為不造車一直是有疑慮的，現(xiàn)在不造車，不代表以后永遠(yuǎn)不造車。而且，即使華為堅(jiān)持不造車，但他在與汽車伙伴合作時(shí)十分強(qiáng)勢，這也引來諸多詬病。對于車企而言，當(dāng)然不想華為來當(dāng)“靈魂”，自己淪為一個(gè)“軀殼”。同樣的，火山引擎的中立性能維持多久，也需要打一個(gè)問號。會(huì)不會(huì)過一段時(shí)間，火山引擎推出自己的大模型，來與平臺(tái)上一眾第三方大模型廠商競爭？即使火山引擎不推出大模型，那字節(jié)跳動(dòng)集團(tuán)不可能不推出自己的大模型吧？那火山引擎還能維持中立么？

一切都才剛剛開始，還有很多的不確定性。至于最終結(jié)果如何，就讓子彈先飛一會(huì)吧，我們拭目以待吧！

文：一蓑煙雨 / 數(shù)據(jù)猿

來源：數(shù)據(jù)猿