自从ChatGPT问世以来，大模型成为了风口上的猪。现在的国内国外，少说也有上百个大模型了吧。
作为互联网行业巨头的字节跳动，一直没有大模型方面的消息，这下终于来了。
6月28日，火山引擎正式发布了大模型服务平台“火山方舟”。
面向企业开发者提供大模型精调、评测、推理、干预等全方位大模型服务的企业级大模型应用平台。
这个定义听起来可能过于技术性，简单来说，就是字节没有跟风搞大模型，而是搞了一个装大模型的盒子。
以后不管谁生产出来大模型，都可以直接部署在火山方舟上。
谁想使用大模型，也可以直接在火山方舟上调用。
这是不是和抖音有点像。
视频博主生产了视频可以在抖音上发布，用户在抖音上看视频学习、娱乐，用户满足了，视频博主也获得了收益。
所以，字节的火山方舟，正在大模型领域复刻抖音的模式。
字节为什么走这条路、怎么走，能走通吗？
咱们一个一个说。
首先，字节为什么走这条路。
我们都知道，大模型有三要素，分别是算法、算力和数据。
但是在字节看来，除了这三要素，还不够。还要安全与信任，还要性价比，还要生态系统。
对，你没有听错，大模型也要生态系统，而这也是火山方舟的出发点，一个多云多模型的生态系统。
现在大模型风起云涌，相关创业公司如雨后春笋般层出不穷。
对于体量大点的公司，做出来大模型可能会开一个小的发布会，向社会宣传自己的大模型特点。
但更多的是小体量初创公司，它们没有足够的资源来召开发布会。
所以，做出来大模型只是第一步，紧接着，就会出现一个问题，大模型做出来找不到客户，而有需求的客户又找不到适合自己的大模型。
而这，就是字节看到的机会，一端连接优质的大模型厂商，另一端连接大模型应用方。
那这条路怎么走。
如果只是做一个集成、分发的平台，绝对没有竞争壁垒。
就算头条、抖音沉淀了用户连接、流量分发、信息推荐这些经验，在大模型生态上，还远远不够。
火山引擎给出的答案是，安全和性价比。
自2022年底发布以来，ChatGPT迅速成为了人类历史上最快获得上亿用户的消费级互联网应用。
最新的GPT4更是在法律、数学、生物学等领域的多项测试中超过90%的人类。
但是，也就在ChatGPT问世后的短短几月，先后有亚马逊、摩根大通、三星、苹果等多家科技公司限制使用ChatGPT。
甚至有很多国家都限制使用ChatGPT，比如意大利、古巴、伊朗等。
之所以限制，一个很大的原因，就是担心信息安全。
为了解决这个问题，火山方舟提供可信的计算环境，通过联邦学习将数据资产分离，同时提供一个安全沙箱。
以此来保护模型提供方的知识资产，同时也让模型使用方调用的输入输出不被获取和记录。
作为中间商，火山方舟相比真正的模型提供方，的确更容易做成这件事。
另一方面，性价比。
在大模型搭建上，交给专门开发模型的公司，火山引擎则通过在云计算、销售网络、交付团队等方面的经验积累，可帮助模型提供方解决模型训练成本高、使用门槛高、用户触达壁垒高等问题。
对模型使用方而言。
GPT-4是厉害，但不是每个公司都需要一个GPT-4，更多公司需要的是小而精的中型模型。
实际场景上，不一定都要上千亿参数的模型，很多可能百亿量级，甚至十亿量级就足够了。
毕竟随着参数量的增加，就意味着计算成本的增加，如果坚持使用超大模型，有时候性价比就不够高了。
所以在字节看来，未来大模型领域，会是由少数超级大模型、多个大模型、很多行业/垂直领域模型组成一个生态系统。
这样按需使用，对使用方而言，性价比也是最高的。
最后，这条路，能走通吗？
这条路的商业模式，理论上是通的，而且，这也有可能是字节在大模型领域弯道超车的机会。
毕竟字节在大模型领域，相比百度、阿里、腾讯、华为这类公司的深耕来说，可以说丝毫不占优势。
但也正是如此，字节没有陷入任何一个具体的大模型中，让自己有更广的视角看待大模型行业。
也正因为没有自己的大模型，做集成平台，也更容易得到大家的信任。
所以，字节算是选了一条捷径，成功的可能性还不小。不过，咱们这里也为火山方舟泼点冷水。
在云计算方面，国内有阿里云、百度智能云、华为云、腾讯云等很多强劲的对手，国外还有亚马逊AWS、微软Azure、google cloud。
在隐私计算、可信计算等方面，国内外也有很多云上解决方案。
而至于性价比，则是在有较多生产者和消费者基础上，通过智能调度才能逐渐体现出来。
所以，火山方舟这条路，选择很聪明，可也并不好走，需要给市场一个选择自己的充分的理由。
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