今天小編分享的科技經驗：字節打響關鍵一戰，歡迎閱讀。
出品 | 虎嗅科技組
作者 | 王欣
編輯 | 苗正卿
頭圖 |《現代啟示錄》
圍繞 ToB 的雲計算和大模型服務競争正在愈發激烈。
2024 年下半年，字節在 AI 上的飽和式投入在火山引擎上彰顯無疑—— 5 月 15 日，豆包将主力模型價格降至 0.0008 元 / 千 Tokens 。5 月 21 日，最早提出 MaaS（模型即服務）的阿裡雲緊追不舍，将通義千問主力模型價格從降至 0.0005 元 / 千 tokens。幾小時後，百度智能雲宣布文心大模型兩大主力模型全面免費。
巨頭下場厮殺，MaaS 戰事進入白熱化，有提供 MaaS 服務的公司甚至開始逐步改換其他賽道。
在激烈的态勢之中，各家都在嘗試做出一些差異化，或找到自己的生存方式。火山引擎也是其中之一。
在 2024 年上半年，火山引擎給外界最明顯的感受之一是，他們在嘗試用 " 價格優勢 " 滲透市場。半年前的 5 月 15 日，字節也以 0.0008 元 / 千 Tokens 的價格，進入國内大模型價格戰的肉搏中。在半年後，這一特質幾乎成為了火山引擎的 " 常規操作 "。火山引擎總裁譚待向虎嗅表示 " 只要大家 follow 我們的價格就可以了。不同于其他可能虧損的友商，我們能夠壓低成本來保持可持續的商業模式。"
但譚待認為，火山引擎的崛起，絕不僅是依靠 " 價格戰 "。
12 月 16 日，譚待和虎嗅進行了一次深入交流，我們希望了解這半年多火山引擎的變化，以及譚待對于行業的一些新思考。
以下為虎嗅 12 月 16 日與譚待交流實錄：
增長和團隊
虎嗅：你用哪些維度，去評估火山引擎的發展情況？
譚待：客戶和開發者的使用量。這裡面有一個關鍵維度是，我要看到底有多少客戶是在深度使用的，邁入了真正應用 AI 的門檻，我們内部有個 " 雙 10" 說法——日均 Token 達到 10 億，有 10 個 Agent（智能體）使用場景。
虎嗅：上次交流是五月了，五月至今你們的客戶量、開發者使用量增長情況怎樣？
譚待：都是非常樂觀的增長态勢。而且我們通過比較好的商業化手段，讓成本和收入保持比較好的平衡。
虎嗅：具體增長到多少量？
譚待：我們近期會公布具體增長情況。
虎嗅：你如何解讀增長背後的原因？外界普遍認為你們依靠價格優勢取勝。
譚待：價格只是常規操作。我覺得是這樣子，只要大家 follow 我們的價格就可以了。我們的視頻理解模型已經降至 0.003 元每千 tokens。
但更關鍵的是產品，在模型能力這裡我們形成了一個循環——通過提高模型能力、壓低成本來擴大用戶使用規模，從而帶回更多用戶需求，再針對性地進行產品和解決方案的研發，最終帶來模型能力的提升。
以及我們也會有一些團隊策略的調整，比如我們建立了一支 AI 落地服務的團隊。
這個團隊裡面有算法專家，有做 PE 的專家，也有行業的專家，也有技術的服務客戶。對于這些重要的客戶，或者是在關鍵產品上有挑戰的客戶，服務團隊會進場和他們一起來優化。
虎嗅：這個團隊是什麼時候建立的？
譚待：最早火山引擎在做第一個產品——推薦服務時，就有 OPPO、vivo 等手機客戶反饋，他們想要的不是一個平台，而是通過平台加算法服務，把商業變現效果做上去并為此付費。當時我們就建了一個算法服務團隊來做這件事情。而我們認為 AI 更需要這樣的服務團隊，而且這個事情更難——沒有統一的标準，有時候客戶會把這個事情想得太簡單，有時又想得太難，而服務團隊能夠幫助客戶更快地找到 PMF，我們就直接以此為基礎去擴建了這個團隊，其實效果還挺好。
虎嗅：具體是怎麼幫客戶找到 PMF 的？難點在哪？
譚待：首先是診斷加咨詢，了解客戶需求和要解決的場景問題。我們會優先做業務價值高，實現難度又低的。
因為模型進展很快，其實有些問題當前解決不了的，可能一個月後就能解決。這裡面我們會遇到一些情況，比如客戶數據可能特别敏感的，無法提供給我們，就需要我們按照對場景的理解，補充對應的合成數據來優化模型的效果。
我覺得在這個階段的話，因為你的產品和模型在不斷地變，用戶的需求也不是特别清晰。這個時候就需要有一個比較立體的綜合性打法。在這個過程中，我們積累了非常多的案例，上線了 100 個 best practice 的案例模版庫。當針對客戶不同需求的流程和做法都固定下來，可能大家都知道該怎麼幹了，那你的服務在裡面就可以弱一些。
虎嗅：這些流程模式現在形成一套成熟的打法了嗎？
譚待：我覺得把整個大模型的應用重要場景都解鎖完了，這個事就實現了。它是一個過程，當然這半年我們其實找到了很多好的方案。但是很快就會看到有新的更難的問題，但我覺得這個更有價值，因為不是過去問題的重復。比如說我做了 A 類問題，然後誕生了 A plus 問題，那個 A plus 它有更高價值難度也更大。這時我們就可以復用 A 問題的解決方案。
虎嗅：火山引擎内部是怎麼去做團隊協同，讓效率更高的？
譚待：第一，火山引擎算法負責人吳迪、基礎架構負責人趙鵬偉等核心團隊，本身就服務了抖音和頭條很長時間，他知道大規模的系統是怎麼構建的。
第二，我們内部也有很多新的探索，有更好的視野，他能看得清楚的大家都在做什麼，以及未來會發生什麼。
最後是，轉成對應的技術和產品規劃，以及用什麼樣的組織去承接好這些技術和產品的落地和發布。
這個過程中，還是需要不斷去優化的。也不能說我們現在做的特别好，但是至少我們在第一步和第二步有些天然的優勢，我們本身就有那麼多的客戶，以及我們有抖音、頭條、豆包，本身就有很多前沿場景。
虎嗅：今年咱們團隊擴招人數多嗎？
譚待：擴招不算太多。因為我們原來人就很多，我們一開始的目标，并不是說我們做十個億的時候，建十個億的團隊。我想的是最終是要做到多大，要服務多少人，為了這個目的來提前做好儲備。所以提前做好儲備之後，後面不用太擴了。這樣我覺得反而效果可能是更好的。這是一個先有雞還是先有蛋的問題。
但是我們的資源投入的分配上，是有很大的變化的。更多向大模型方向傾斜，傳統的就會少一些。
虎嗅：25 年火山引擎的打法會更側重哪些方面？
譚待：我覺得現在其實各行各業用得都不是特别深。比如，有很多遊戲公司它的 NPC 用了我們，但是 NPC 只是遊戲中的一個環節，還有其他環節可以繼續滲透，AI 去做好遊戲的輔助，甚至能夠去創造地圖。我們後面會有 AI 3D 模型的發布，可以用它去做好開放世界。
遊戲這個場景，可能我們就解鎖 1%，還有很多場景沒有解鎖。我們希望的是今年這個客戶解鎖了 5% 的場景，明年解鎖 50% 的場景。
激烈的大廠競争，差異化在哪
虎嗅：最近半年客戶的需求跟之前相比有什麼變化？
譚待：用得越來越深了。第一、從訓練逐漸向推理走。第二、從用開源自建，到直接使用豆包 MaaS 服務，這是一個很明顯趨勢。第三，從簡單的場景往更難的場景走，比如從簡單的 chatbot 到需要邏輯推理能力的生產力場景。
我們看到還有一些需要 multi model 或者 multi agent 來聯合來解決的復雜場景，明年對于復雜智能體場景，是一個關鍵時間點。
虎嗅：面對這些需求變化，2025 年的時候，雲廠商的競争格局會有什麼變化？
譚待：25 年肯定比 24 年競争更激烈。ToB 是細水長流，不像 toC 可能一年格局立刻發生巨大變化，ToB 則可能要七八年。但是你頭三年做的事情基本就決定了 8 年後的格局，它是這樣的，只不過它的結果的呈現會更慢。
虎嗅：目前雲廠的差異點和壁壘在哪？
譚待：核心還是模型能力。
虎嗅：您認為 2025 年的話，競争的差異點會發生變化嗎？
譚待：差異點還是這些。但是做的好壞的差别會更大，就是好的會更好，差的會更差。
有的公司不做基礎模型了，就做個小模型，在上面做很多事情，我覺得這樣從長期看不現實。他就回到以前的那個時代，就是有多少人工就有多少智能，而且上限是很低的。
虎嗅：您之前提到的差異點在于價格，現在對于價格有什麼新的思考嗎？
譚待：保持這個價格競争力就好了，保持住的核心不是為了競争，是說這樣的價格是有助于企業和開發者基于大模型做好創新。其實我們不太關注競争這個事情，關注的是能不能讓業界都能用得起好的模型，快速地創新就會有好的想法湧不斷現出來，這個是最重要的事情。我覺得現在我們已經做到了。
後面更關鍵是在這樣的性價比的情況下，不斷把你的模型能力提升，這樣就一定會湧現出新的商業模式。最開始模型處理都是按 token 來收費對吧？但是你處理一個難的問題和一個簡單的問題，同一個 token 的價值是完全不一樣的。
另外，ToB 跟 ToC 不同，不存在先燒錢獲取市場，後續再靠其他收費的商業模式。我們做了大量的成本優化，來維持可持續的商業模式。另外一些廠商成本沒有優化下來，如果按照這樣的價格去對外服務的話，它是虧損的，是不可持續的。
虎嗅：這半年多咱們内部做了哪些事情去保持這種可持續的平衡？
譚待：本身模型結構上我們做了非常多的優化，seed 團隊最近有論文在講這個事情。工程上，把推理波峰和波谷不同負載的混合調度可能會省三到四倍。在推理架構上，将雲原生和 AI 原生結合在一起，去打造新的體系架構。比如做了 PD 分離。
虎嗅：現在國内外一些大廠的算力儲備已經到了十萬卡級别，咱們在這方面的儲備是怎麼樣的？
譚待：我只能說我們 MaaS 的資源肯定是非常充足的。
虎嗅：三月份去矽谷有感受到國内外雲及 MaaS 的不同嗎？
譚待：海外有一個很好的軟體和 SaaS 的生态。所以它在整個 AI 的企業應用上，其實會更快一些。SaaS 廠商在裡面起到了一個很好的橋接的工作。就很多能力是 SaaS 先應用，之後自然企業就用上了。
國内其實沒有一個很強的 SaaS 和軟體生态，所以我們就得直接跟企業對接，來解決這個問題。
但是其實從移動互聯網開始，國内在應用創新的熱情和速度上，是很快的。比如，國内移動支付的跨越式發展。國内的 AI SaaS，雖然沒有基礎，但也意味着沒有負擔。所以也許這就像移動互聯網和移動支付一樣，能找到一條彎道超車的路。
（Tips：我是虎嗅科技醫療組的王欣，關注 AI 及創投領網域，行業人士交流可加微信：13206438539，請注明身份。）
