火山引擎近日发布了大模型服务平台“火山方舟”，面向企业提供模型精调、评测、推理等平台服务。目前，“火山方舟”集成了百川智能、出门问问、复旦大学MOSS等多家AI科技公司及科研院所的大模型，并已启动邀测。

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。“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。

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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。

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。

会上，NVIDIA开发与技术部亚太区总经理李曦鹏表示，未来NVIDIA和火山引擎团队将深化合作，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。

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。

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。

“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CIO龚伟华表示，大模型与客户营销、办公协同、数据智能的结合，在金融应用场景有巨大潜力。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。

“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对ChatGLM做了新升级。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。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。

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。

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。

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