以下文章源于另镜（ID:DMS-012）
在百度、阿里、华为和腾讯都先后公布大模型战略后，字节跳动大模型进展成为外界期待的话题。
6月28日下午，字节跳动旗下公司火山引擎在科技峰会上发布大模型服务平台「火山方舟」，面向企业提供模型精调、评测、推理等全方位的平台服务（MaaS，即Model-as-a-Service）。
目前，火山方舟集成了百川智能、出门问问、复旦大学MOSS、IDEA研究院、澜舟科技、MiniMax、智谱AI等多家AI科技公司及科研院所的大模型，并已启动邀测。
通俗来讲，与阿里云、腾讯云通过自研大模型不同，火山引擎此次披露的并不是自研大模型，而是打造生态平台，与大模型生产方合作，通过平台把多模型服务好，提供更安全和探索低成本的应用服务，让企业可以更方便使用对应的模型。
众所周知，打造大模型需要极高的资金实力，很多企业会选择在垂类或还在中部模型发展，而生态平台的构建，一旦产生规模效应，就会降低成本，实现共利。
字节跳动在大模型发展尚处于初级探索阶段，工具链和下游应用插件需要持续完善。火山引擎总裁谭待表示，大模型的发展未来或呈现“1+N”的模式：“1”是通过自研或深度合作，形成1个主力模型；由于成本和场景复杂多元等原因，在这个主力模型之外，还会有N个模型同时应用。
“行业的数据肯定是有行业的壁垒，还有安全性的问题，有的客户需要私有化，有的客户需要专有云，有的可以公开来使用。不同的模型对他自己的知识产业的保护也是不一样的。我自己觉得很难有一个模型能解决所有的问题。”
首要安全和信任问题
目前百度、阿里、腾讯和字节都加入了大模型争霸阶段。谭待表示，很多友商推出模型平台，模型、体系和模型平台都在自研，形成端到端的封闭模式。他们可能认为未来一个模型就够了，而我们理念认为未来肯定是多模型发展，要支持多模型上云的提供服务，而这也代表平台能力是完全不一样的。
对比行业其他头部企业，在大模型起步较晚的字节，也难免压力重重。谭待则表示，火山方舟可以帮企业降低成本，向客户收取的费用包含模型服务费和平台服务费两部分，后者将在“相当长时间”内免费。
与小模型“自产自用”不同的是，大模型的生产门槛很高，数据安全成为大模型时代的新命题。
据网络安全公司Cyberhaven的调查，至少有4%的员工将企业敏感数据输入ChatGPT，敏感数据占输入内容的比例高达 11%。2023 年初，三星公司在使用 ChatGPT不到20天时，就发现其半导体设备相关机密数据被泄露，并连续发生3起类似事故。
“企业使用大模型，首先要解决安全与信任问题”，谭待表示，火山方舟实现了大模型安全互信计算，为企业客户确保数据资产安全。基于火山方舟独特的多模型架构，企业可同步试用多个大模型，选用更适合自身业务需要的模型组合。
据火山引擎智能算法负责人吴迪介绍，火山方舟已上线了基于安全沙箱的大模型安全互信计算方案，利用计算隔离、存储隔离、网络隔离、流量审计等方式，实现了模型的机密性、完整性和可用性保证，适用于对训练和推理延时要求较低的客户。
吴迪表示，火山方舟还在探索基于NVIDIA新一代硬件支持的可信计算环境、基于联邦学习的数据资产分离等多种方式的安全互信计算方案，更全面地满足大模型在不同业务场景的数据安全要求。
Distinct Mirror 字节跳动正式入局大模型布局后，在外界看来，国内新一轮市场大战也正式上演，而字节也会在一段时间快速取得一定市场份额，原因主要有以下几方面：
首先，字节内部就会有生态优势，据吴迪透露，抖音集团内部已有十多个业务团队试用火山方舟，在代码纠错等研发提效场景，文本分类、总结摘要等知识管理场景，以及数据标注、归因分析等方面探索，利用大模型能力促进降本增效。这些内部实践在快速打磨火山方舟，推动平台能力的进一步完善。
第二，在技术方面，火山引擎也有一定沉淀，与其他很多云厂商单纯提供一些算力，提供一些基础底座不一样。火山方舟平台会在资源和优化方面跟模型提供商进行非常深度的合作，长期不停把推理成本往下打。
同时，由火山算法团队会去和客户做重点的应用共建和应用落地，想催化整个大模型大算力在更多行业落地速度。
“我们花了很多年的时间深耕技术内功，在训练端就跟这些企业有很好的基础，而且这件事做好之后对他们也是有很大价值。训练和推理放在一起的话，实际上对成本也有很大的节省。”谭待称。
据悉，火山方舟的首批邀测企业，还包括金融、汽车、消费等众多行业的客户。
在这轮“百模大战”争战中，头部厂商都在加速抢占市场份额，面对当下的竞争环境，大模型平台竞争也尤为激烈。国内人工智能在大模型带动下，进入一轮底层算法革新的洗牌。大模型的发展也正带动产业升级，大模型生产门槛极高，技术和安全问题成为构建大模型的关键。
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