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“抱團(tuán)取暖”,零售大模型聯(lián)盟成立 火山引擎總裁譚待:大的使用量才能打磨好大模型

每日經(jīng)濟(jì)新聞 2024-08-22 20:01:34

◎“B端、C端都有增長,其中上漲得比較明顯的是做C端應(yīng)用的,社交類、游戲類漲得非??欤瑫r(shí)長都很高。B端漲得也很快,和C端的區(qū)別是有馬太效應(yīng),前10個漲得非常高,剩下的很少。”

◎面向沒有涉獵過的行業(yè),火山引擎在賦能過程中最大的難點(diǎn)是什么?譚待認(rèn)為,最重要的是找到PMF?!耙坏┱业絇MF之后,剩下的事情就會簡單?!?/p>

每經(jīng)記者 楊昕怡    每經(jīng)編輯 梁梟    

8月21日,火山引擎AI創(chuàng)新巡展來到了上海。下午兩點(diǎn)半,活動即將開始,此時(shí)以肉眼便能判斷出此次活動和以往的不同——前來參加的人太多了,會場最邊上的五六排人幾乎是站著聽完了全程,參加者中不乏友商和專程來了解的潛在客戶。

吸引他們的,是仍在不斷迭代的火山引擎和豆包大模型。會上,火山引擎發(fā)布了豆包大模型的系列產(chǎn)品升級,模型綜合測試成績提高20.3%,并攜手多點(diǎn)DMALL成立零售大模型生態(tài)聯(lián)盟,基于豆包大模型打造零售AI解決方案。

火山引擎AI創(chuàng)新巡展現(xiàn)場

圖片來源:每經(jīng)記者 楊昕怡 攝

據(jù)介紹,聯(lián)盟首批成員包括物美集團(tuán)、抖音電商、抖音生活服務(wù)、百勝、麥當(dāng)勞、中國飛鶴、海底撈、居然之家、南7-11、重慶百貨、百果園、波司登、天虹、三得利、絕味、名創(chuàng)優(yōu)品、NielsenIQ、電通等。

“我們選終端(先開始),終端上AI的交互是很自然很貼切的。”火山引擎總裁譚待在接受《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者采訪時(shí)表示,“這次選零售也是覺得零售覆蓋的人和數(shù)據(jù)是足夠多的,我們認(rèn)為在這里面也能夠產(chǎn)生很大的變化,而且對于終端來說又有很大的行業(yè)壁壘和know-how(技術(shù)訣竅),那也是值得創(chuàng)新的。”

在讓AI走進(jìn)新的領(lǐng)域和單一企業(yè)的過程中,他認(rèn)為,最大難點(diǎn)是找到PMF(產(chǎn)品市場匹配度),“需要對技術(shù)了解,對業(yè)務(wù)也了解,才能做到落地”,“(要找到)在這個企業(yè)里應(yīng)該和哪個點(diǎn)切實(shí)結(jié)合能很快產(chǎn)生價(jià)值,(哪怕)做同一件事的兩家企業(yè),因?yàn)榻M織架構(gòu)和已有工作流不同,可能AI帶去的效果就不一樣。”

“抱團(tuán)取暖”,火山引擎成立零售大模型聯(lián)盟

“大的使用量,才能打磨好模型,好的模型又會吸引更多人使用。”譚待在會上介紹,今年5月,豆包大模型已在字節(jié)跳動內(nèi)部50余個業(yè)務(wù)上應(yīng)用實(shí)踐,日均處理1200億tokens。

公開數(shù)據(jù)顯示,截至7月,豆包大模型日均Tokens使用量已突破5000億,平均每家企業(yè)客戶日均Tokens使用量較5月15日模型發(fā)布時(shí)期增長22倍。

當(dāng)然,能吸引客戶的不單單是日漸強(qiáng)化的模型能力,火山引擎深知價(jià)格的重要性。在5月的發(fā)布會上,譚待宣布,豆包主力模型的推理輸入價(jià)格只有0.0008元/千Tokens,比行業(yè)便宜99.3%,“以厘計(jì)價(jià)”打響了大模型領(lǐng)域的價(jià)格戰(zhàn)。

譚待告訴《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者,目前客戶數(shù)量上漲非常多,“B端、C端都有增長,其中上漲得比較明顯的是做C端應(yīng)用的,社交類、游戲類漲得非???,時(shí)長都很高。B端漲得也很快,和C端的區(qū)別是有馬太效應(yīng),前10個漲得非常高,剩下的很少。”

在今年7月的AI創(chuàng)新巡展首站成都站上,火山引擎副總裁張鑫介紹,在字節(jié)內(nèi)部,有包括協(xié)同辦公、數(shù)據(jù)分析、文案創(chuàng)作等50多個業(yè)務(wù)在使用豆包大模型;其外部客戶也已覆蓋手機(jī)、汽車、金融、消費(fèi)、互娛等30多個行業(yè)。

咨詢機(jī)構(gòu)Rolling AI與InfoQ、火山引擎聯(lián)合發(fā)布的《生成式AI場景落地白皮書》顯示,超半數(shù)的被調(diào)研企業(yè)積極擁抱大模型應(yīng)用,其中小范圍試點(diǎn)占比21.0%,大范圍推廣占比26.3%,將其整合到企業(yè)整體戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型的比例達(dá)6.4%。

隨著企業(yè)對AI的認(rèn)可度和開放度增加,火山引擎以具體行業(yè)為切口,進(jìn)行了行業(yè)聯(lián)盟擴(kuò)展?!睹咳战?jīng)濟(jì)新聞》記者了解到,火山引擎此前已分別與智能終端和汽車行業(yè)的眾多客戶合作發(fā)起大模型聯(lián)盟。

在8月21日的活動現(xiàn)場,一個全新的大模型聯(lián)盟亮相——火山引擎與商超、餐飲、食品、服裝等眾多企業(yè),共同成立零售大模型生態(tài)聯(lián)盟,旨在以AI交互為核心,重新定義購買、體驗(yàn)、產(chǎn)品、供應(yīng)鏈等環(huán)節(jié),提高零售業(yè)周轉(zhuǎn)效率,提升消費(fèi)者購物體驗(yàn)。

據(jù)介紹,聯(lián)盟首批成員包括物美集團(tuán)、抖音電商、抖音生活服務(wù)、百勝、麥當(dāng)勞、中國飛鶴、海底撈、居然之家、南7-11、重慶百貨、百果園、波司登、天虹、三得利、絕味、名創(chuàng)優(yōu)品、NielsenIQ、電通等。

在會上,多點(diǎn)DMALL創(chuàng)始人、物美集團(tuán)創(chuàng)始人張文中表示,零售大模型生態(tài)聯(lián)盟對于零售企業(yè)來說是抱團(tuán)取暖,“我們必須全面擁抱AI,不僅是為了更好的未來,而且是為了生存”。

加速行業(yè)AI轉(zhuǎn)型,“最重要的是找到PMF”

“現(xiàn)在零售企業(yè)經(jīng)營碰到一些困難,這種情況下大家都面臨轉(zhuǎn)型,所以就看誰轉(zhuǎn)得快。”在亞布力中國企業(yè)家論壇第十屆創(chuàng)新年會上,張文中提及數(shù)智化轉(zhuǎn)型刻不容緩。

基于這一背景,多點(diǎn)與火山引擎進(jìn)行了緊密合作?!睹咳战?jīng)濟(jì)新聞》記者從火山引擎處了解到,多點(diǎn)目前已使用火山引擎包括計(jì)算、存儲、網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫、云原生、AI等多種公有云產(chǎn)品,零售、智能物聯(lián)等多個業(yè)務(wù)已經(jīng)在火山引擎運(yùn)行,且未來還會繼續(xù)拓展在基礎(chǔ)設(shè)施上的合作。

同時(shí),在豆包大模型的幫助下,多點(diǎn)已經(jīng)在智能導(dǎo)購助手、門店智能終端客服場景上線大模型產(chǎn)品。并且還在爆品營銷、智能營銷、智能評論等多個場景持續(xù)探索大模型在零售行業(yè)的落地方案。

“我們的理念是希望看到AI能帶去比較大變化的行業(yè),我們與行業(yè)里重要的企業(yè)和伙伴一起來做共創(chuàng),這是聯(lián)盟的初衷。”譚待在接受《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者采訪時(shí)表示,“這次選零售也是覺得零售覆蓋的人和數(shù)據(jù)是足夠多的,我們認(rèn)為在這里面也能夠產(chǎn)生很大的變化,而且對于終端來說,又有很大的行業(yè)壁壘和know-how(技術(shù)訣竅),那也是值得創(chuàng)新的。”

面向沒有涉獵過的行業(yè),火山引擎在賦能過程中最大的難點(diǎn)是什么?譚待認(rèn)為,最重要的是找到PMF,“模型的技術(shù)可能很好,但是在汽車、零售(等行業(yè))哪個場景里面能夠得到應(yīng)用呢”,“一旦找到PMF之后,剩下的事情就會簡單,因?yàn)槟阏业搅薖MF,算清楚ROI(投入產(chǎn)出比)就是推廣和落地的過程,前面第一步肯定是挑戰(zhàn)非常大的。”

對AI的重投還看不到“回頭錢”,這是當(dāng)下國內(nèi)外AI玩家面前的共同問題。對此,譚待表示,AI目前仍處于大幅投入的階段,應(yīng)用推理收回的費(fèi)用遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足以覆蓋大模型的訓(xùn)練成本。但從長期來看,他對未來有著充分的信心,“(判斷AI技術(shù)的推進(jìn))是一個復(fù)雜的決策過程,肯定不是以錢來衡量,而是看這一新技術(shù)帶來的效能提升、能夠覆蓋多少用戶、企業(yè)需求等。”

“我覺得第一步先把低垂的果實(shí)摘完,慢慢積累得越來越多,就可以夠得更高。我還是偏務(wù)實(shí),認(rèn)為技術(shù)創(chuàng)新還是要服務(wù)商業(yè)本質(zhì),現(xiàn)在能把該拿的收益拿到就已經(jīng)很有價(jià)值了。”譚待說。

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Ai 火山引擎 大模型

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