8月21日，火山引擎AI創(chuàng)新巡展來到了上海。下午兩點半，活動即將開始，此時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、抖音電商、抖音生活服務、百勝、麥當勞、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)濟新聞》記者采訪時表示，“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（技術訣竅），那也是值得創(chuàng)新的。”
在讓AI走進新的領域和單一企業(yè)的過程中，他認為，最大難點是找到PMF（產(chǎn)品市場匹配度），“需要對技術了解，對業(yè)務也了解，才能做到落地”，“（要找到）在這個企業(yè)里應該和哪個點切實結(jié)合能很快產(chǎn)生價值，（哪怕）做同一件事的兩家企業(yè)，因為組織架構和已有工作流不同，可能AI帶去的效果就不一樣。”
“抱團取暖”，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)務上應用實踐，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)布時期增長22倍。
當然，能吸引客戶的不單單是日漸強化的模型能力，火山引擎深知價格的重要性。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格只有0.0008元/千Tokens，比行業(yè)便宜99.3%，“以厘計價”打響了大模型領域的價格戰(zhàn)。
譚待告訴《每日經(jīng)濟新聞》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端應用的，社交類、游戲類漲得非常快，時長都很高。B端漲得也很快，和C端的區(qū)別是有馬太效應，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)務在使用豆包大模型；其外部客戶也已覆蓋手機、汽車、金融、消費、互娛等30多個行業(yè)。
咨詢機構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)積極擁抱大模型應用，其中小范圍試點占比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6.4%。
隨著企業(yè)對AI的認可度和開放度增加，火山引擎以具體行業(yè)為切口，進行了行業(yè)聯(lián)盟擴展。《每日經(jīng)濟新聞》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、產(chǎn)品、供應鏈等環(huán)節(jié)，提高零售業(yè)周轉(zhuǎn)效率，提升消費者購物體驗。
據(jù)介紹，聯(lián)盟首批成員包括物美集團、抖音電商、抖音生活服務、百勝、麥當勞、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DMALL創(chuàng)始人、物美集團創(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，多點與火山引擎進行了緊密合作。《每日經(jīng)濟新聞》記者從火山引擎處了解到，多點目前已使用火山引擎包括計算、存儲、網(wǎng)絡、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)務已經(jīng)在火山引擎運行，且未來還會繼續(xù)拓展在基礎設施上的合作。
同時，在豆包大模型的幫助下，多點已經(jīng)在智能導購助手、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)濟新聞》記者采訪時表示，“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是什么？譚待認為，最重要的是找到PMF，“模型的技術可能很好，但是在汽車、零售（等行業(yè)）哪個場景里面能夠得到應用呢”，“一旦找到PMF之后，剩下的事情就會簡單，因為你找到了PMF，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，應用推理收回的費用遠遠不足以覆蓋大模型的訓練成本。但從長期來看，他對未來有著充分的信心，“（判斷AI技術的推進）是一個復雜的決策過程，肯定不是以錢來衡量，而是看這一新技術帶來的效能提升、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摘完，慢慢積累得越來越多，就可以夠得更高。我還是偏務實，認為技術創(chuàng)新還是要服務商業(yè)本質(zhì)，現(xiàn)在能把該拿的收益拿到就已經(jīng)很有價值了。”譚待說。
每日經(jīng)濟新聞
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