6月28日，火山引擎主办、英伟达合作举办了“V-Tech体验创新科技峰会”。会上，火山引擎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（以拼音首字母排序）等多家AI科技公司及科研院所的大模型，并已启动邀测。

中国科学技术信息研究所等机构发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》显示，截至今年5月，国内已公开披露的大模型数量达到79个。

玩家众多，竞争激烈，应用方也面临着选择困难。要不要选择大模型，该选择哪一家？

火山引擎总裁谭待认为，未来的大模型市场将是一个百花齐放的多模型生态，将同时并行存在几个少数的超大规模的大模型、多个中等规模的大模型和更多行业的垂直模型。同时，企业对大模型将会是 “1 + N”的应用模式，即：企业通过自研或者与三方模型服务商的深度合作，形成围绕企业自身的1个主力模型；在不同的场景中，企业还会同时应用N个外部模型。

随着ChatGPT的诞生，国内外掀起了一波大模型热潮，在前赴后继的竞争中，算力成了“兵家必争之地”。而火山引擎恰恰在这一领域是具备优势的。

火山引擎云基础产品负责人罗浩曾介绍，火山引擎整体的大算力，无论是通用算力还是弱算力，在技术架构上都有着比较快的迭代速度，且拥有长时间的积累。

火山引擎的构想是，发挥自身在算力方面的优势，通过大模型服务与应用平台，让大模型的提供方和应用方在平台上看到彼此，同时帮助大模型的应用方，更容易地获取和使用模型。

谭待此前表示，“火山引擎自己是不做大模型的，我们首先服务好国内做大模型的厂商，等他们把大模型做好之后，我们再一起合作开展对外的服务。”

具体来看，火山方舟将在众多层面助力大模型市场。第一是安全互信计算，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。第二是降低使用成本。通过流量错峰，训推一体等手段，进一步降低推理的单位成本，让大模型的资源供应更加弹性和廉价。企业也可以用统一的工作流对接多家大模型，寻找最具性价比的模型组合。第三是“跑完最后一公里”，在大模型生产方的基础上，企业可以通过方舟平台，在不同场景下基于需求，完成对模型的精调。此外，对精调的良好运用，也有助于企业利用更小尺寸的模型，在特定工作上达到逼近通用大模型的水平，降低推理成本。

（火山引擎总裁谭待公布“火山方舟”首批大模型合作伙伴）

据火山引擎智能算法负责人吴迪透露，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。首批邀测企业还包括金融、汽车、消费等众多行业的企业。

谭待坦言，平台还将接入更多大模型，并逐步扩大邀测范围，与企业客户共建开放合作的多模型生态，加速大模型在各行各业的应用落地。