6月28日，在火山引擎主办、英伟达合作举办的“V-Tech体验创新科技峰会”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。

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  “企业使用大模型，首先要解决安全与信任问题”，火山引擎总裁谭待表示，“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。

  图：火山引擎总裁谭待公布“火山方舟”首批大模型合作伙伴

  创新安全互信计算

  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。

  谭待认为，企业使用大模型，最担心的是数据泄露；如果将大模型私有化部署，企业将承担更高的成本，模型生产方也会担心知识资产安全。“火山方舟”的首要任务，就是做好大模型使用者、提供者和云平台可以互相信任的安全保障。

  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。

  图：火山引擎智能算法负责人吴迪介绍“安全互信计算”

  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。

  未来 NVIDIA 和火山引擎团队将继续深化合作，包含在 NVIDIA Hopper 架构进行适配与优化、机密计算、重点模型合作优化、共同为重点客户提供支持，以及 NeMo Framework 适配等，携手助力大模型产业繁荣。

  降低大模型使用成本

  大模型密集涌现，企业面临“选择困难”。在吴迪看来，技术发展日新月异，国内大模型正在快速迭代，不同大模型在特定任务上各有千秋，企业不必急于绑定一家大模型，而是应该结合自身业务场景，综合评估使用效果和成本，在不同场景选用更具性价比的模型。

  吴迪称，训练大模型很昂贵，但是从长期来看，模型的推理开销会超过训练开销。效果和成本的矛盾永远存在，降低推理成本会是大模型应用落地的重要因素，“一个经过良好精调的中小规格模型，在特定工作上的表现可能不亚于通用的、巨大的基座模型，而推理成本可以降低到原来的十分之一。”

  “火山方舟”提供了丰富的模型精调和评测支持。吴迪介绍，企业可以用统一的工作流对接多家大模型，对于复杂需求可设置高级参数、验证集、测试集等功能，再通过自动化和人工评估直观对比模型精调效果，在不同业务场景里还可灵活切换不同的模型，实现最具性价比的模型组合。这些自定义指标和评估数据的积累，将成为企业在大模型时代宝贵的数据资产。

  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。

  “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。北京银行将与“火山方舟”合作，在算力优化、模型精调等方面展开研究，共同推动金融风控、营销等模型应用落地。

  助力大模型“跑完最后一公里”

  集成多个大模型，供客户直接对比，“火山方舟”的多模型架构不仅为企业提供了丰富选择，也得到众多大模型生产方的积极响应。

  ChatGLM是智谱AI推出的千亿基座认知模型，其开源版本在大模型开源领域极具影响力，近期智谱AI还对ChatGLM做了新升级，大幅提升了模型能力。在“火山方舟”上，智谱AI提供具有竞争力的大模型，火山引擎提供高性价比资源、针对不同行业的精调能力及综合解决方案，共建安全可靠的第三方MaaS服务，合力推动各行业的智能化发展。据智谱AI CEO张鹏介绍，智谱AI在火山引擎平台上解决了千亿模型训练的稳定性、性能优化等挑战。

  baichuan-7B发布后在MMLU、C-Eval等中英文权威榜单中均表现优异。百川智能联合创始人焦可表示，作为一款授权后可免费商用的开源大模型，开发者们可以通过baichuan-7B低成本部署模型，并根据自身需求灵活拓展模型能力，而本次与“火山方舟”的合作也将有效降低企业用户的大模型接入门槛和使用成本，帮助更多企业轻松获取专业服务。

  MiniMax等大模型企业代表也亮相参加“火山方舟”的发布仪式。此前，MiniMax联合创始人杨斌公开分享了与火山引擎的合作成果：MiniMax在火山引擎上实现了从月至周级别的大模型迭代速度，和指数级的用户交互增长。MiniMax还自研了超大规模的推理平台，稳定支撑着每天上亿次的大模型推理调用。MiniMax的文本、语音、视觉三个模态大模型登陆“火山方舟”，是双方合作的进一步深化。

  科研机构同样是推动大模型技术发展的重要力量，复旦大学自然语言处理实验室开发的MOSS大模型、IDEA研究院开发的姜子牙系列大模型，均是该领域的代表作。IDEA研究院认知计算与自然语言研究中心讲席科学家张家兴表示，大模型生产方会不断提升基础模型能力，为大模型应用完成90%-99%的工作，“火山方舟”为代表的云平台要帮助客户为不同场景精调模型，“跑完最后一公里”。张家兴认为，“在技术驱动和需求拉动的作用下，大模型的世界必然百花齐放”。

  谭待判断，企业使用大模型，未来可能会呈现“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。

  “每一次技术的大变革，都会带来体验创新的新机会”，谭待坦言，“火山方舟”还在起步阶段，工具链和下游应用插件需要持续完善。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。