文丨智能相對論
作者丨沈浪
“數(shù)據(jù)飛輪”是火山引擎面向B端市場重點打造的概念，其目的在于以“數(shù)據(jù)消費”為核心，構(gòu)建“用數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)提升，用業(yè)務(wù)推動數(shù)據(jù)提效”的數(shù)字商業(yè)模式。
盡管當前AI大模型引爆了市場，各大廠商相繼發(fā)布自家的產(chǎn)品，但是作為字節(jié)跳動旗下的云服務(wù)品牌——火山引擎似乎并不著急，其重心依舊還是放在“數(shù)字飛輪”的構(gòu)建上，大模型只是服務(wù)于“數(shù)據(jù)飛輪”的新技術(shù)。
9月在上海舉辦的“數(shù)據(jù)飛輪?V-Tech 數(shù)據(jù)驅(qū)動科技峰會”上火山引擎數(shù)智平臺VeDI推出“AI助手”，通過接入AI大模型，實現(xiàn)用自然語言 “找數(shù)”、輔助數(shù)倉模型研發(fā)、優(yōu)化代碼，同時還能完成可視化圖表的生成，對話時實現(xiàn)歸因分析等功能。
在此之前，7月，在2023世界人工智能大會上，國家標準委指導(dǎo)的國家人工智能標準化總體組宣布我國首個大模型標準化專題組組長，由上海人工智能實驗室與科大訊飛、華為、阿里、百度等企業(yè)聯(lián)合擔任。
這意味著，百度、阿里、華為等大廠正式入局大模型“國家隊”。
而火山引擎則還在“擺弄”著自家的“數(shù)據(jù)飛輪”，其自研的云雀大模型正在內(nèi)測中，并在8月也才剛剛通過《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》備案。
那么，火山引擎真的滯后了嗎？下一步，大模型正在加速走向各行業(yè)、場景應(yīng)用，已是共識，市場對大模型的關(guān)注也從通用領(lǐng)域轉(zhuǎn)向垂直領(lǐng)域。正對應(yīng)了那句話，“不管白貓黑貓，能捉到老鼠的就是好貓”——市場迫切地需要大模型應(yīng)用能深入地解決實際業(yè)務(wù)問題。
回過頭來看，火山引擎的思路有著獨特的堅持，在大模型上落后一程，在場景應(yīng)用上卻始終主攻自家擅長的數(shù)據(jù)領(lǐng)域。這家新晉大廠，雖然不急于表現(xiàn)自家的大模型，卻也不想落后于大模型時代。
大模型的終局仍是“貓鼠游戲”
從云計算到大模型，技術(shù)概念的迭代層出不窮。然而，任何一項新技術(shù)的終局，都必然是一場“貓鼠游戲”，即“貓抓老鼠”對應(yīng)技術(shù)應(yīng)用要解決實際業(yè)務(wù)問題。
拆解火山引擎的“數(shù)據(jù)飛輪”，在兩端分別為“數(shù)據(jù)”和“業(yè)務(wù)”，兩者互為目的、協(xié)同服務(wù)。數(shù)據(jù)為業(yè)務(wù)提供決策依據(jù)，確保業(yè)務(wù)開展更有效、更精準。而業(yè)務(wù)的增長則推動數(shù)據(jù)涌向，擴大數(shù)據(jù)樣本，促使數(shù)據(jù)管理流程優(yōu)化，繼續(xù)服務(wù)于業(yè)務(wù)。
“數(shù)據(jù)飛輪”的核心是將數(shù)據(jù)盤活，服務(wù)業(yè)務(wù)。站在技術(shù)發(fā)展的角度來說，以大模型為例，當前市場高度聚焦垂類大模型，不斷推進大模型應(yīng)用走向行業(yè)場景，其背后的深意無非就是解決業(yè)務(wù)問題的能力考量。
云計算不重要，大模型也不重要，能解決實際業(yè)務(wù)問題帶來業(yè)務(wù)增長最重要。騰訊總裁劉熾平強調(diào)，騰訊對AI一直有所布局，“AI及大模型對于騰訊整個業(yè)務(wù)來說是一個增長的擴大器”。長期以來，騰訊一直在有利用AI技術(shù)賦能內(nèi)部業(yè)務(wù)，實現(xiàn)降本增效，推動業(yè)務(wù)發(fā)展，譬如廣告游戲、短視頻及云業(yè)務(wù)等。
騰訊不急于表現(xiàn)自家的大模型產(chǎn)品。直到9月初，騰訊混元大模型才正式在2023騰訊全球數(shù)字生態(tài)大會亮相。
盡管大模型才剛剛爆發(fā)，然而市場留給大模型的時間不多。很多大模型一經(jīng)亮相，就刻不容緩地要投入市場、投向行業(yè)進行應(yīng)用驗證，甚至不在內(nèi)部“測驗”一番，都不好意思拿出來遛。
比如，混元就已經(jīng)接入了騰訊50多個業(yè)務(wù)測試并取得初步效果，包括騰訊云、騰訊廣告、騰訊游戲、騰訊金融科技、騰訊會議、騰訊文檔、微信搜一搜、QQ瀏覽器等業(yè)務(wù)和產(chǎn)品，正逐步成為騰訊公司的業(yè)務(wù)智能底座。
圍繞大模型所展開的“貓鼠游戲”非常緊迫，“貓要抓到老鼠”是市場迫切需要看到的。而這也成為各家大模型接下來競爭的要點，不能是“紙上談兵”，或是借熱度蹭概念，市場更看重實際的場景落地。
火山引擎、騰訊這一類相對低調(diào)的廠商，可以不那么快對外披露自家的大模型進程，但是其大模型必須要深入自家或第三方伙伴的業(yè)務(wù)中，在業(yè)務(wù)中取得相應(yīng)的成效。
“貓鼠游戲”的勝利規(guī)則
年初，在談及大模型時，火山引擎總裁譚待曾直言：不急于推出只有30分的大模型，核心是賦能其他人做這件事。
相比前幾年來說，市場趨于務(wù)實，30分的大模型擺在今天的市場上毫無意義。在大模型集中爆發(fā)的階段，有多少大模型產(chǎn)品急于表現(xiàn)，而過早的推向市場，最終承受不了四面八方涌來的用戶的試驗，落個群嘲的下場。
這些現(xiàn)象都在表明，在大模型領(lǐng)域的“貓鼠游戲”，贏家不在于“貓”有多大，出來得有多早，而是能否“抓到老鼠”——到行業(yè)場景中，去解決實際的業(yè)務(wù)問題。
在火山引擎數(shù)智平臺VeDI上，大模型的相關(guān)應(yīng)用目前來說還是比較小的一部分，全平臺服務(wù)涵蓋了PaaS、SaaS、解決方案、咨詢各類數(shù)據(jù)產(chǎn)品。今年3月，火山引擎才開始將大模型與數(shù)據(jù)產(chǎn)品結(jié)合，后在快速迭代的小規(guī)模測試中驗證了大模型所帶帶來的增效價值，進而開始在數(shù)據(jù)產(chǎn)品的場景中大規(guī)模嘗試。
很顯然，解決企業(yè)的數(shù)據(jù)消費問題是火山引擎面向B端市場的焦點，而大模型只是今年新加入的技術(shù)能力，并非C位。
在「智能相對論」看來，這樣的路徑無礙火山引擎日后在大模型市場的地位，相反，只要火山引擎能成功解決企業(yè)的數(shù)據(jù)消費問題，而其中用到了自家的大模型，那么火山引擎大概率要在大模型市場上占據(jù)舉足輕重的地位。
在“貓鼠游戲”里，誰能抓到老鼠，誰就是好貓。大模型對應(yīng)的市場仍是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級的范疇，企業(yè)數(shù)字化問題的解決始終是首位。
騰訊云副總裁、騰訊云智能負責人、優(yōu)圖實驗室負責人吳運聲對此也有類似的觀點，他認為，“企業(yè)需要的，是在實際場景中真正解決某個問題，而不是在100個場景中解決70%-80%的問題。”
也就意味著，能在企業(yè)場景中真正解決某個問題，就已經(jīng)是一個較為成功的大模型產(chǎn)品了。那么，回過頭來看火山引擎、騰訊等大廠，無疑是看透了大模型這場“貓鼠游戲”。
現(xiàn)如今，字節(jié)跳動內(nèi)部 80% 的員工可以直接使用數(shù)據(jù)產(chǎn)品，可管理、運營的數(shù)據(jù)資產(chǎn)覆蓋 80% 的日常分析場景。這就意味著，火山引擎數(shù)據(jù)產(chǎn)品的使用率以及可管理運營的數(shù)據(jù)資產(chǎn)在場景中的覆蓋率都提升到了較高的水平，并在內(nèi)部初步實現(xiàn)了“數(shù)據(jù)飛輪”。
這也正對應(yīng)火山引擎內(nèi)部對“數(shù)據(jù)飛輪”的期待，即企業(yè)80%的員工可以直接使用各種數(shù)據(jù)產(chǎn)品，保證數(shù)據(jù)消費普惠，80%的數(shù)據(jù)資可管理、可運營，滿足企業(yè)日常業(yè)務(wù)場景，最終讓數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)雙向流通，提升數(shù)據(jù)使用效率。
聚焦來看，火山引擎仍是比較克制的，這或許也能讓其在接下來的“貓鼠游戲”中表現(xiàn)得更從容，以最終成為“貓抓老鼠”的贏家。
結(jié)語
撇開大模型這個熱度，現(xiàn)如今火山引擎、阿里、百度、華為、騰訊等大廠面向B端市場在做的大部分事情都可以歸屬為企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級。技術(shù)的崛起、爆發(fā)、融合、共通基本上是一條完整的鏈路，從云計算到人工智能，沒有例外。
技術(shù)在變，而問題始終還是那些問題。企業(yè)迫切需要的并非多少新技術(shù)的加入，而是多少有效技術(shù)的賦能。“數(shù)據(jù)飛輪”的背后，能讓市場看到火山引擎始終堅持以業(yè)務(wù)問題為導(dǎo)向，在做產(chǎn)品升級、技術(shù)迭代。
作為大廠在B端服務(wù)的后發(fā)者，能抓住業(yè)務(wù)問題來從側(cè)面切入當前的大模型市場，無疑是一個聰明的選擇。大模型的終局，在于最后誰抓住了“老鼠”——“貓鼠游戲”，會拉開大模型領(lǐng)域下半場的深度競爭。
*本文圖片均來源于網(wǎng)絡(luò)
#智能相對論 Focusing on智能新產(chǎn)業(yè)新服務(wù)，這是智能的服務(wù)NO.242深度解讀
此內(nèi)容為【智能相對論】原創(chuàng)，
僅代表個人觀點，未經(jīng)授權(quán)，任何人不得以任何方式使用，包括轉(zhuǎn)載、摘編、復(fù)制或建立鏡像。
部分圖片來自網(wǎng)絡(luò)，且未核實版權(quán)歸屬，不作為商業(yè)用途，如有侵犯，請作者與我們聯(lián)系。
•AI產(chǎn)業(yè)新媒體;
•澎湃新聞科技榜單月度top5;
•文章長期“霸占”鈦媒體熱門文章排行榜TOP10;
•著有《人工智能 十萬個為什么》
•【重點關(guān)注領(lǐng)域】智能家電（含白電、黑電、智能手機、無人機等AIoT設(shè)備）、智能駕駛、AI+醫(yī)療、機器人、物聯(lián)網(wǎng)、AI+金融、AI+教育、AR/VR、云計算、開發(fā)者以及背后的芯片、算法等。
申請創(chuàng)業(yè)報道，分享創(chuàng)業(yè)好點子。點擊此處，共同探討創(chuàng)業(yè)新機遇！
