火山引擎，重新定义“好模型”

  谈及现下科技领域最火热的话题，当属以生成式AI技术为核心的大模型。大模型自身在飞速迭代的同时，也在悄然进入各行各业，深刻改变人类的生活和工作方式。

  据麦肯锡报告分析，大模型的价值创造潜力惊人，到2030年，有望在全球推动49万亿人民币的经济增量。这里面既包括大模型对现有工作效率的提升，也包括新技术所带来的新场景和新业态。

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  我们先来感受以下两类场景：

  “How are you?”“I will teach you English. Any questions?”

  ——这是一款名为“青蛙外教”的智能体应用发出的对话，它的各项功能已经相对完整，然而背后的开发者，是一个还在北京上小学五年级的小朋友。这个小朋友通过字节的扣子平台，非常容易就独自完成了外教智能体的全部开发工作，并将其分享给了同学朋友们一起使用。

  第二类场景聚焦于一位每天需要面对许多客户的汽车销售，他拥有一个可以辅助销售工作的AI助手。

  ——早上开始工作前，AI助手就根据销售前一天的工作内容和与沟通过程，总结好了当天的关键信息和代办事项，帮助销售进行工作思路的梳理；在接待客户的过程中，AI助手随时准备好解答一些复杂的问题，并进一步为客户生成包括折扣、贷款和保险在内的专属综合方案；最后在下班结束前，AI助手总结这一天的经验教训，给出优秀话术的学习经验，并且模拟扮演客户，与销售进行交流演练，不断提升他的技巧。

  可以看到，不论是To C还是To B，大模型应用场景正加速并“花式”落地，这两个例子也只是众多应用场景中的一隅，随着大模型技术的不断发展，企业与开发者都在积极投身于这片蓝海。“在未来的一年里，大模型将在越来越多的企业场景中，从POC阶段走到真实的生产系统。”火山引擎总裁谭待如是判断。

  企业对大模型的现实需求非常明确，如提升创新能力、降本增效以及打造差异化优势等等，但企业要真正做好大模型的落地并非易事，既要重视模型效果，也要考虑推理成本，落地过程中工具、经验、平台的缺乏，亦是不小的挑战。

  那么，什么才是好的大模型？怎样才能用更好的模型助力企业数智化，进而以AI普惠推动更多行业的创新力量迸发？背后的答案和逻辑其实很简单。

  效果好：使用应用缺一不可

  首先，好的大模型一定是在不断应用、持续打磨中才能形成。

  “只有在真实场景中落地，用的人越多，调用量越大，模型才会越来越好。”谭待表示，一年前，字节跳动就完成了自主研发大模型，在内部，它被亲切地称为“豆包”，也是国内首批通过算法备案的大模型之一。

  短短一年内，豆包大模型的“量”是怎么快速跑出来的？

  一方面，基于豆包大模型，字节跳动打造了AI对话助手“豆包”、AI应用开发平台“扣子”、互动娱乐应用“猫箱”，以及星绘、即梦等AI创作工具，并把大模型接入抖音、番茄小说、飞书、巨量引擎等50余个业务，用以提升效率和优化产品体验。

  字节跳动产品和战略副总裁朱骏认为，技术在快速演化，但用户核心的需求没有改变，包括高效获取信息、工作提效、自我表达、社交娱乐等等。“我们做了很多学习和探索，希望找到适合的大模型应用形态，以足够自然的交互方式，为用户的生活和工作带来便利。”

  另一方面，在服务字节内部的同时，豆包大模型也在与火山引擎的众多企业客户合作共创，包括手机、汽车、金融、消费、互娱等多领域，涵盖不同业务场景。为此，“豆包大模型提供的是一个有多模态能力的模型家族，目前主要包括通用模型pro、通用模型lite、语音识别模型、语音合成模型、文生图模型等九款模型。”谭待说。

  豆包大模型

  5月15日，字节跳动豆包大模型在火山引擎原动力大会上正式发布。几组数据很是醒目：

  截至目前，豆包大模型日均处理1200亿Tokens文本，生成3000万张图片；

  在苹果App Store和各大安卓应用市场，豆包App的下载量在AIGC类应用中排名第一；

  豆包上已有超过800万个智能体被创建，月度活跃用户达到2600万。

  这意味着，经过一年时间的迭代和市场验证，豆包大模型正成为国内使用量最大、应用场景最丰富的大模型之一。

  而模型若想效果好的关键也系于此，即在学习更多场景和样本基础上，持续优化算法，提高模型预测和决策的准确性，更深刻地理解、更好地满足多样化的用户需求；迭代过程中，通过大量用户的使用和反馈，更全面地修正模型潜在的错误和偏见，降低模型安全风险。

  定价低：AI普惠推动创新

  尽管市场火热、千帆竞发，一个明确的现实是，目前大模型应用发展仍处于早期阶段。

  QuestMobile数据显示，截至今年3月，基于大模型的AIGC行业用户量为7380万，尽管同比增长了8倍，也仅占移动互联网用户量的6%。

  而谭待认为，降低成本是推动大模型快进到“价值创造阶段”的一个关键因素。因此，豆包大模型的定价大幅低于行业价格：以豆包通用模型pro-32k版为例，模型推理输入价格仅为0.0008元/千Tokens。而市面上同规格模型的定价一般为0.12元/千Tokens，是豆包模型价格的150倍。

  什么概念？再换种说法，大模型从以分计价跃至以厘计价，0.8厘就能处理1500多个汉字，比行业便宜99.3%。

  再具象些，以一本约75万字的《三国演义》为参照，如今通过豆包大模型花1块钱，即可获得125万个Token——大约3本《三国演义》的文字处理量。

  如此幅度击穿行业底价，“卷”起价格战，火山引擎面临两个必须回答的重要问题：一是能否做到效果与成本的兼顾，二是定低价的直接与深层次原因。

  火山引擎总裁谭待公布豆包大模型定价

  “第一点就是我们能做到，第二点就是我们需要这么做。”谭待说，在技术和工程上，火山引擎自身有非常多的优化手段，比如模型结构的优化调整、从单机推理到分布式推理的进阶、混合调度的运用等，能够把底层的算力用得更好，大大降低成本。

  在“能做到”的前提下，谭待与火山更多思考的是市场真正的需求，以及一荣共荣的行业长远发展。

  进入2024年，随着大模型能力的提升，应用端的突破显得尤为重要，“一定要把生态繁荣”。许多企业都想尽早进行AI转型，做大模型的尝试，但创新的风险系数很高，常常面临许多不确定性。“我们必须要把试错的成本降得非常低，才能够让大家广泛地用起来，不管是大的企业还是个人。”

  一言以蔽之，企业以极低成本使用AI大模型，可以充分试错和验证，在优化产品和服务、提升组织效率、降低成本等方面实现正向收益。站在更高处看，AI普惠亦将推动更多行业和产业科技创新，助力更多企业把握技术变革带来的新机遇，同时也会为用户带来更丰富的智能化体验。

  火山引擎重新定义“好模型”的愿景应在于此——帮助企业无负担地进入AI大潮，一起成为价值创造的“弄潮者”。