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采访、撰文｜宇婷
多云、多模型，将会成为To B企业级客户的终局选择。
根据麦肯锡的报告，到2025年，依然会有42%的企业保留私有云。在负载分布层面，边缘云占比在逐步上升。根据IDC报告，2025年超过30%的数据需要边缘实时处理。造成这些现象背后的原因是复杂的，既有业务形态和成本管控的原因，也有数据安全和监管要求的原因。对于企业来说，必须要有能力解决好这一分布式多云体系带来的挑战。2022年，火山引擎对超过4000家云消耗大于100万的企业进行调研，其中，使用多云架构的企业占比88%，达到历史新高。
在鲜明的需求下，三年前进入中国公有云服务市场的火山引擎，其特点和路径越发鲜明。
4月18日，火山引擎总裁谭待在2023春季FORCE原动力大会中的一些观点和数据非常值得注意：
1、在当下大模型企业中，10家大模型企业，有7家选择了火山引擎的服务。
2、对中台的反思，本质是因为数据需要流动而非僵固的状态。
3、火山引擎宣布了与字节跳动的国内业务进行大规模并池，最高程度降低企业级客户云服务成本的80%。
本篇文章分析了火山引擎发布的多款产品背后的战略逻辑，解析了谭待和火山引擎对中国公有云服务市场的最新思考。
图注：火山引擎总裁谭待
原力FORCE与全栈云产品线探索
火山引擎选择“FORCE、原力”作为大会品牌，寓意：助力企业客户云上增长。谭待在演讲中提到：“火山引擎的定位是敏捷迭代、数据驱动和体验创新——云上增长的三个核心要素，也是企业增长需要构建的三个核心能力。”火山引擎发布的所有产品，也是围绕这三个要素出发的。
1、敏捷迭代
大模型时代，训练和托管大模型都会带来大量的成本开销，继而带来巨大的价值不确定性。选择上云，是这个问题的最优解。其次，要根据企业自身特点设计好对应的分布式云架构。企业级客户“用好云”的核心是做好多云策略，平衡好中心云和边缘云的负载。谭待从火山引擎客户这里得到的反馈是，对云厂商来说，最重要的就是要给客户适合的方案，并且在价格方面有优势。
火山引擎在这一点上做到了三方面：
一是资源复用。目前，字节的国内业务拥有过亿核CPU资源池、数十EB的企业存储。以此为基础，火山通过充分和字节进行并池和混布，分钟级可调度十万级核CPU，实现更极致的弹性和性价比；
二是全面云原生化。字节内部计算体系已经实现超过95%的容器化，并且基于云原生实现了超大规模的存储池化。这些技术能帮助客户通过云原生进一步用好云的弹性，并且通过业务混布提升资源利用率。
三是坚持全栈自研。包括自研服务器、自研OS、自研虚拟网络、自研mGPU技术等，将部署密度提升超过500%，为上层应用带来更高的资源利用率。
新品发布包括：
（1）火山引擎全栈自研的一个新核心组件——火山引擎DPU，采取从硬件到软件的全栈自主研发理念，并基于DPU实现了新一代RDMA网络，以及软硬一体的Hypervisor层，使得整体网络性能升级到5000万pps转发能力，20us延迟。在内部已经实现上万台DPU的部署，并且将持续提升渗透率。
（2）DPU+Intel 全新一代SPR CPU平台、DPU+AMD全新一代Genoa CPU平台、DPU+Nvidia A800 裸金属实例三款产品，使得火山引擎将全面基于DPU构造大规模算力中心，形成DPU+CPU+GPU的混合算力体系。并在整机性能、单核性能、小规格实例方面提升效能。
（3）火山引擎SPOT实例可以实现常规云计算竞价实例的特性，并且能够通过与字节潮汐资源的混布，进一步降低运营成本，价格最高减少80%。
（4）在多云使用场景下，企业做好分布式云，需要解决好三个问题：一是从单一公共云架构向多公共云架构升级，降本增效。二是从传统私有云架构向混合云架构升级，既能保障数据安全也能享受云的弹性。三是基于“算力靠近数据”的理念，形成覆盖1-40ms不同延时的架构方案，包括现场边缘、近场边缘和云边缘的体系化架构。
谭待认为，“火山引擎的优势在于最懂多云和分布式云架构。这是因为，字节跳动成立11年以来，内部使用过全球每一朵公有云服务和边缘云服务，形成了一整套完整的分布式云管理体系和架构实践。”
这一部分，火山引擎发布了四款产品：
首先是分布式云原生平台。该平台通过火山引擎自研的大规模集群联邦系统——KubeAdmiral，提供面向多云/混合云/边缘云场景的云原生管理能力，可以连接并管理用户任何地域、任何基础设施上的Kubernetes集群。不论企业的应用是构建在火山引擎云上、第三方云上、IDC 私有云上，还是边缘云上，都可以实现集群资源与权限的统一管理，实施应用跨集群分发和故障迁移，达到跨云一致体验。
其次是多云CDN管理平台。该平台是基于字节数百Tbps带宽，十多家CDN厂商实操经验构建而成的；为企业客户在多云场景下提供CDN智能容灾、质量优化、成本管理、运维优化等综合管控能力，帮助企业用好多云CDN。当前，火山引擎已经为行业内多家客户提供了相关服务，邀测结果表明，该平台能有效降低运维管理投入的50%，并进一步降低CDN支出成本的10%。
第三是全栈多云安全平台。该平台为企业提供SaaS化的多云安全管理服务，本身具备轻量化、跨云支持和利旧兼容等特性。同时，它还能够在多云环境下统一管理资产、服务、告警、身份四要素，帮助企业高效、统一的实现多云安全运营，多云安全运维和多云数据共享。并一站式解决护网、合规、数据防泄露等问题。
第四是混合云平台veStack。该平台面向公有云和私有云长期并存的场景，实现更高的资源利用率、敏捷性，以及通过与火山公有云的同源设计，实现云上云下能力统一、体验统一、管理统一。
此外，veStack也支持多种异构存储协议，兼容一云多芯，支持海光、鲲鹏等国产芯片服务器，符合金融、政企客户等行业要求。
（5）面对多云多模型，火山引擎推出面向推荐场景的高速训练引擎等产品。
（6）火山引擎支撑了其在智能驾驶、AI制药和大模型领域客户需求的机器学习平台。
此处5、6产品，我将在第二个小标题中详细分析，拆解火山引擎目前在AI、大模型领域的思考。
2、数据驱动
《基业长青》的作者吉姆·柯林斯：企业的永续经营依赖于公司飞轮的持续转动。
谭待在这次公开演讲中也提到了最近比较火热的话题——数据中台。
“最近这段时间，经常能看到有文章批评数据中台的无用，也能听到一些公司建设数据中台的失败案例。”
“我们认为，这里面最大的问题，就是只有活的数据，只有用起来的数据才是有价值的数据；而数据中台只是数据建设的一部分，并不能解决这个问题。”谭待认为。
去年，结合对字节数据驱动成功经验的总结，火山引擎提出了数据飞轮这个更完整的模式。“数据飞轮”包含三个环节：数据生产、数据应用、数据消费。数据消费是数据飞轮建设的核心，通过数据消费可以驱动业务应用，打造数据应用的闭环；通过数据消费驱动数据建设，才能有的放矢地建立数据平台。要将数据生产、数据应用、数据消费这些环节连接起来，相互促进才会越转越顺。
围绕数据飞轮，火山引擎已经推出一系列产品。数据应用方面包括：火山A/B测试、增长分析、CDP、智能数据洞察等。这一类产品能够帮助企业在用户营销、私域运营等应用场景更好地发挥数据价值。在数据建设和引擎层面，通过EMR、ByteHouse、DataLeap等产品帮助企业构建数据底座，降本增效。
字节跳动副总裁杨震原也在演讲中强调：“火山引擎要做的，就是把平台的工作做好。大家可以看到，数据处理的整个过程、模型训练、评估到上线，再到A/B测试，全平台有统一的集成。算法工程师不需要反反复复去沟通各种环节，串联各种业务，他可以更聚焦在自己的工作上。”
数据驱动方面，火山引擎推新升级的新品包括：
（1）云原生湖仓产品LAS。LAS直接基于云原生容器构建，支持Hudi存储引擎和统一元数据管理，并提供兼容SQL和Spark的全面计算引擎，以建数据基础设施。火山引擎LAS有三个核心优势：极致性能、Serverless 全托管、降本增效。
（2）Serverless版本Flink计算服务。该服务属于实时计算方面，完全基于云原生构建：脱胎于抖音内部超大规模实践，日常峰值 QPS 达100亿，稳定性提升51%；通过Serverless，实现弹性扩缩容和在离线业务混部，资源利用率提升40%；并且能够统一调度，满足流批一体等多种计算模态。通过LAS和Serverless Flink，企业可以更加高效、经济的建设自身的数据底座。
（3）管理驾驶舱Plus。其实现了从“看数”到“辅助决策”的增强进化，管理者对战略目标、数据实时观测、交互，进行全面移动化。
3、体验创新
为提升用户视频化体验，火山引擎发布和升级了6款产品及解决方案：火山引擎云游戏产品、创意互动Vlog、AR互动营销方案，WebRTC 传输网络、数字人产品以及音视频云端一体解决方案veVOS。这六款产品，其实是火山引擎音视频技术能力的冰山一角。
同时，为企业提供一站式 IT 管理与办公安全平台——飞连，飞连的三块核心内容是：身份，网络，终端一站式管理，让员工随时随地安全接入办公网络；云，网，端融合，帮助企业构建安全无缝的统一办公网；以及整合全套办公安全能力，解决混合办公中各种安全隐患。火山引擎官方数据，飞连已覆盖100万台终端设备，小米为其客户。
小米在现场的用户视频中反馈：“希望 IT 基建在解决管理复杂性难题的同时，真正帮助数字化业务发展。依托飞连，我们提升了网络接入与办公终端安全性，从 IT 基建的层面，打造了一个更能支撑小米业务发展的安全办公空间。”
在小米原有能力的基础上，小米引入飞连，围绕身份、网络、终端的办公网三大核心体系打造了All in One产品架构与解决方案，用一体化管理平台实现数据打通与综合研判，很大程度上提升了安全响应准确度，同时又提供了客户端自动化 IT 工具与应用，让 IT 服务突破线下地理空间限制，来保障全体员工的办公体验。
我非常赞同小米的发言人在视频中的一句表达：智能化运营、外部协同，这都表现数字办公正在与业务加速融合，对业务的支撑能力也在不断加强。而这种能力建设不再是单点、分散的，而应该是一场与IT基建一起的底层能力升级。
不做大模型，做大模型企业的算力“底座”
大模型也是此次火山引擎大会上媒体关注的重点。对于7成大模型厂商都在使用火山引擎云服务，官方也给出了明确的统计方法：根据市面上的调研报告，把其中做大模型的公司作为分母，把其客户作为分子，得出7成的数据结论。
在产业趋势上，谭待提到了他看到的两个非常显著的现象：
第一，多模态基础大模型的风起云涌。随着ChatGPT 、GPT4的推出，国内的大模型创新公司也在奋力追赶。在这方面，火山引擎支持了Minimax、智谱、昆仑万维等大模型服务商，在模型训练和应用领域的快速发展。事实上，国内绝大部分大模型创业公司，也都在深度的使用火山引擎；
第二，大模型在垂直行业的加速应用。在智能驾驶领域，与智能驾驶服务商、造车新势力和主机厂进行了广泛合作，同时基于公共云进行了超大规模的自动驾驶算法训练。在生物科技领域，与行业客户进行了生信PaaS的联合共创，推动生信科研加速发展。在金融领域，与不同类型的金融机构进行FinOps、智能风控、个性化推荐等云上AI创新。
针对多模时代，火山引擎推出两款升级产品：
第一是面向推荐场景的高速训练引擎。个性化推荐是移动互联网最重要的交互方式。但随着数据沉淀，越来越多的企业面临大规模稀疏模型的训练性能问题，导致模型更新缓慢，影响线上效果。这也是火山引擎推出高速训练引擎要解决的问题，高速训练引擎具备以下优势：
首先，采取软硬一体优化设计，支持100GB-10TB+超大模型的高效训练；
其次，实现高可用PS-Worker架构，支持 PS、Chief、Worker 全方位容错；
第三，数据安全：企业只需要传输高度脱敏后的训练样本，保障数据安全；
最后，高性价比：支持多种模型瘦身技术、多种GPU模式，训练加速比10倍以上，综合成本可降低25%~67%。
第二是在机器学习产品方面。去年7月，火山引擎正式发布机器学习平台，达到0碎片的极致性能和优秀的开发体验，至今已经服务了诸多智能驾驶、AI制药和大模型客户。今天也正式带来三个重要升级点：
第一，全新的实验管理-模型效果对比功能：仅需极少的代码改动，用户就可以通过该功能实时跟踪和对比训练效果，观察趋势，加速模型迭代；
第二，全新支持了弹性实例：实现灵活资源调度，随用随取，成本节省达70%；
第三，针对大模型训练场景进行了全面优化（这也是最重要的）：目前，平台可以支持万卡级别大模型训练场景，微秒级超低延时网络，让大模型训练更稳更快。
谭待在媒体群访时表达：“火山引擎在面对AI和大模型时代的思路是，首先服务好国内大模型创业的公司，比如MiniMax，等他们把大模型做好之后，会和他一起共同开展对外的服务。”
谭待强调：“火山引擎自己是不做大模型的。”
大模型的背后是大算力，以及工程能力解决好千卡、万卡并行计算和网络能力。这些依赖于机器学习支撑。
谭待认为，火山机器学习平台一个很大的优势在于其“内外同款”。
“比如在内部抖音，因为它在推荐广告上也有很大规模的训练场景，所以我们在这些场景里面做了非常多的打磨，再加上我们对外不只是大模型，在生物制药，在自动驾驶，其实规模都很大。这种情况下我们积累在一起以后，我们这些实战的经验是非常重要的，你这个平台好不好，关键是你有没有在真实的这么大的规模中去做过打磨。”
谭待也回答To B新势力，是不是大模型企业一定要绑定公有云：“从概率上来说一定是越大的算力公有云的优势越明显，因为首先公有云的好处是按照你的需求去使用，按时间、按负载。而你的算力需求越大的时候，你的启动门槛越高，你通过公有云的这个商业模式，实际上能让你的启动成本非常低，启动成本低了之后你就不用冒太多风险。”
字节投入云服务的决心以及战略目标
企业服务、To B服务跟To C服务很不一样，在这一点上火山引擎和字节跳动是有横向体感的。
“To B服务是要一个漫长的实践过程，但它积累起来以后会有很强的连续性。所以在短期考虑的还是怎么面向客户创造更多的价值，把组织能力、产品能力做好，在中短期这是我们最关心的事情。”
“长期来看，要回归商业本质，云计算要成为一个盈利的业务，但这个也不是特别担心，因为我们去看全球领先的云计算公司他们的盈利性非常好，所以这其实是一个很好的赛道。”谭待也针对关于火山引擎ROI和持续投入的提问，如是回答。
本次发布会发布了十余款技术和产品，我也向谭待请教了“如何看待整体产品矩阵发布背后的统一逻辑”的问题。
谭待回答To B新势力：火山引擎slogan叫云上增长行动力，我们对外的产品理念一直围绕着云上增长的三个核心要素。
第一个是敏捷迭代。敏捷迭代包括了刚才说的云IaaS、PaaS的能力，特别是多云、分布式云，怎么样管理好在多云上的负载。在中心云、分布云上，今天发布了一系列多云分布式管理的平台，所以这是跟敏捷迭代相关的，以及最关键的通过机器学习平台做好云上的智能创新。
第二个是数据驱动。数据驱动我们讲了数据飞轮，数据飞轮核心是数据消费，数据消费一方面是构建数据应用能力，这里面就是A/B测试、CDP、GMP这些事情。另一部分是构建数据平台的闭环，那就是大数据的组件，所以今天也发了这些相关的产品。
最后一个是体验创新。体验创新就是我们怎么通过更好的技术，去打造更清晰、更互动、更沉浸的视频体验，这有赖于视频云。为给用户带来视频体验创新，特别是这次发布的云游戏、WebRTC传输网络、音视频云端一体解决方案veVOS等6大产品。
体验创新既要关注外部对用户的创新，也要关注内部运营、内部员工的体验。所以我们推出飞连这个产品，因为未来的企业更多的会采用混合办公的模式，你怎么样构建好适合于混合办公的IT基础设施。
所以不管是今天还是未来，我们都会围绕着刚才说的敏捷迭代、数据驱动和体验创新这三个要素来去构建我们的产品服务体系。
在生态布局方面，火山引擎生态副总裁赵文婕在演讲中提到：“2023年，火山引擎会重点聚焦云+数据，和伙伴在金融、大消费和汽车等行业持续共建，争取尽可能多的解决客户实际的业务问题。”
在SaaS生态方面，目前，火山引擎已经和60多家精选伙伴构建了深度合作关系，在抖音电商、抖音生活服务、营销等场景共创，并且在半年多的时间内，服务了1000多家客户。
对于火山引擎未来一年的战略目标。谭待总结：
“每年战略目标都比较类似，首先是要把产品的竞争力不断往上做。你要对更多的行业有更深的了解，有标杆的case，更大规模的复制，你要给客户创造更大的价值。这些都做到了，结果可能就是你整体的业绩能持续的增长。所以大的方向是不变的，当然我们的价值理念刚才也说了，敏捷迭代、数据驱动、体验创新。所以战略一定是要看得更长期，只不过是不同阶段有不同的目标。”
目前，谭待认为，火山引擎成立三年，还处在早期阶段，需要用几十年的眼光来衡量这一赛道。
关于并池，此前我也通过视频号做了报道。
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