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(資料圖)

4月18日，字節跳動旗下火山引擎在其舉辦的“原動力大會”上發布自研DPU等系列云產品，并推出新版機器學習平臺：支持萬卡級大模型訓練、微秒級延遲網絡，彈性計算可節省70%算力成本。基于自研DPU的GPU實例，相比上一代集群性能最高提升三倍以上。

會上，火山引擎宣布與字節跳動國內業務并池。基于內外統一的云原生基礎架構，抖音等業務的空閑計算資源可極速調度給火山引擎客戶使用。簡單來說就是，讓用戶在更小的資源池內調度資源，提高整體資源利用率的效果，從而達到降本增效。

字節跳動副總裁楊震原認為，業務創新需要試錯，試錯要大膽、敏捷，但試錯也一定要控制成本。通過潮汐、混部等方式，火山引擎實現資源的高利用率和極低成本。以抖音推薦系統為例，工程師用15個月的樣本訓練某個模型，5小時就能完成訓練，成本只有5000元。火爆全網的抖音“AI繪畫”特效，從啟動到上線只用一周多時間，模型由一名算法工程師完成訓練。

據MiniMax聯合創始人楊斌介紹，MiniMax與火山引擎合作建立了超大規模實驗平臺，實現千卡級常態化訓練；超大規模推理平臺有萬卡級算力池，支撐單日過億次調用。在火山引擎的云上，MiniMax大模型業務實現快速突破。

火山引擎總裁譚待透露，“國內大模型領域的數十家企業，超過七成已經在火山引擎云上”。

除了像MiniMax這類AI技術公司，火山引擎也在尋求與傳統企業合作的機會。譚待對《鳳凰周刊》記者表示，這是一個很有挑戰性的事，不僅要有技術的升級，也要考慮到組織、機制等方面。目前火山引擎的做法是，找到行業內的標桿客戶，加強彼此的了解，推出落地方案。比如和吉利在營銷、座艙、自動駕駛等方面都在努力做深度共創。

圖：火山引擎總裁譚待

同時，譚待也表示，火山引擎作為ToB服務和ToC服務很不一樣，它需要一個漫長的積累過程，但在積累過后會有很強的連續性。所以短期內，火山引擎的目標是怎么面向客戶創造更多價值，長期目標最終會回歸商業本質，成為一個盈利的業務。而以目前全球領先的云計算公司盈利性作為參考，他認為這是一個很好的賽道。