每經記者 王紫薇    每經編輯 劉雪梅    

火山引擎的AI助手也來了。

9月19日，火山引擎宣布在其數智平臺VeDI(Volcengine Data Intelligence,一款企業級數據產品)上正式推出“AI助手”。

《每日經濟新聞》了解到，火山引擎AI助手中的工具通過接入人工智能大模型，即字節本身的云雀大模型，以及火山方舟MaaS（Model as a Service,模型即服務）平臺上合作伙伴的大模型得以實現。

值得關注的一點是，此次會上發布的產品覆蓋數據生產與消費的全鏈路場景。火山引擎方面對此表示，AI助手旨在幫助企業提升數據處理和查詢分析的效率。

數據飛輪將是大模型在企業市場應用落地的一個重要方向 圖片來源：企業供圖

火山引擎總裁譚待表示，數據飛輪將是大模型在企業市場應用落地的一個重要方向。

“大模型可以在toB、toC都有很大變化，怎么找到這個方向，哪些優化是有價值的，（最終）還是要回到數據驅動上，這也是現階段數據產品很重要的原因，通過模型本身讓數據產品使用門檻更低，能創造更多價值。”他說。

《每日經濟新聞》記者同時了解到，這些工具目前處于邀請客戶深度共創階段，前期還不會大規模放開。

自ChatGPT橫空出世以來，國內互聯網大廠陸續跑步進入大模型熱潮之中，但字節擁抱大模型前思慮良久，思考的結果是火山引擎將全鏈路擁抱AI。此次會上，譚待表示，“其他產品，我們在未來其他火山會議上也會逐步對外披露。”

可以確定的是火山引擎發布的產品，仍以服務B端為主。

業務與數據團隊的AI“對齊”時代

據了解，此次發布的兩款數據產品——大數據研發治理套件DataLeap、智能數據洞察DataWind主要解決了互聯網大廠在運轉中常出現的一個痛點：業務團隊與數據團隊時常需要花大量時間與極高溝通成本在數據上“拉通對齊”。此外，對于中小企業來說，AI助手能解決企業內部運營等崗位對專業研發人員的依賴。

這兩款產品可以覆蓋數據生產與消費的全鏈路場景，包括數據資產查詢、開發運維和分析洞察。

數據資產的查詢和開發是數據消費的基礎。以往，數據資產的檢索和開發非常依賴專業人員，但大模型檢索解放了人力，縮短了時間，對于企業來說，降低了挖掘數據價值的門檻。

除了降低門檻之外，這兩款產品還解決了企業在高速發展后，專業人才在跨領域工作上的技能打通問題。

記者了解到，非研發人員利用DataLeap-找數助手，通過對話式的查詢方式，能高效準確找數，實現員工自助數據消費第一步；基于DataLeap-開發助手，使用自然語言，就可以自動生成、優化SQL（Structured Query Language，數據庫語言）代碼，以及對話式咨詢SQL使用問題等。

也就是說，即使是不會寫代碼的運營人員，和大模型對話也能做好業務運營數據的取數、看數和歸因分析。

這些工具已經在字節內部實踐。字節跳動數據平臺負責人羅旋在會上展示了電商業的使用場景——

運營人員問：“最近7天好物直播間的經營狀況，要用哪些表？”DetaLeap會根據業務的知識庫，推薦與經營狀況相關的表，并解釋每張表對應的數據維度。

更重要的是，運營人員沉淀數據資產不再需要研發人員配合，DataLeap可以生成對應經營狀況的數據需求代碼、一鍵解析生成的代碼，調用SQL工具做表的檢查，點擊確認AI自動修復，進一步優化數據資產。

在數據分析環節，AI助手主要解決了“專業數據洞察人員”的需求。DataWind則根據數據資產，完成數據可視化查詢與分析等一系列業務探索，解決過去分析洞察上需要大量專業知識的痛點，縮短數據分析周期。

“目前，字節跳動內部80%的員工可以直接使用數據產品，可管理、運營的數據資產覆蓋80%的日常分析場景。”羅旋表示。

不過，火山引擎發布的AI助手在前期不會大規模放開。

原因在于，“AI本身也在快速發展過程中，產品仍不能算是成熟的狀態，火山引擎希望一點點逐漸打磨產品。希望有一些客戶能夠深度跟我們共創，更成熟以后，再大規模對外公開。”譚待說。

不all in大模型，做靠近業務的解決方案

對于企業大數據分析的需求，不少大模型玩家也在給出解決方案。

互聯網服務和基礎設施公司Snowflake（NYSE:SNOW,158.63美元/股，總市值523.00億美元）專注于“數據即服務”，近日也將生成式人工智能引入其數據云平臺；9月8日，亞馬遜云科技宣布提升Amazon Elastic File System（Amazon EFS）讀取和寫入性能，以及Amazon Elastic Block Store（Amazon EBS）的可擴展性和性能，為人工智能、大數據分析等需求服務。而在4月，亞馬遜云科技已推出實時AI編程助手Amazon CodeWhisperer，并同時推出了所有開發人員免費使用的版本。

有行業人士指出，火山引擎此次推出的大模型更像是有著AI內核的PaaS和SaaS的工具結合。譚待對此直言不諱，表示這些產品里面大部分確實是SaaS的形態，也有一些會是PaaS的形態。

而對于與SnowFlake的區別，字節跳動數據平臺負責人羅旋回應記者提問時表示，火山引擎此次推出的數據飛輪產品更接近業務，而SnowFlake本質上更多是數倉的引擎。

“我們切入的角度不一樣，我們更強調業務，比如AB測試在SnowFlake是完全沒有對標的。”羅旋說。

可以看到，作為字節內部較早承載大模型試驗的業務板塊，火山引擎在大模型上的發力點，緊緊圍繞著自身業務，也就是服務B端客戶，幫助B端客戶和潛在客戶解決他們可能遇見的問題。

比如，譚待會后談及大模型表示：“目前的算力還是在訓練上，但是長期來看，更大的瓶頸是在推理上。推理就是有波峰波谷，怎么把推理的成本降低，怎么把利用率提升，是一個很重要的事情。”

今年4月，火山引擎自研DPU等系列云產品，并推出新版機器學習平臺，目的之一就在于提升算力的資源效率。

事實上，字節在大模型上的進展頗為低調，其旗下的云雀大模型首次被報道，是今年8月31日，這個名字首次出現在了首批通過《生成式人工智能服務管理暫行辦法》備案的企業名單中。

在此之前，字節低調地于8月17日公測了基于云雀大模型開發的AI對話產品“豆包”，該應用有網頁端、iOS和安卓客戶端，預置了英語學習助手和寫作助手兩個功能。其他再無消息。

而另一邊，則是行業內玩家蜂擁而入大模型熱潮。

9月7日，騰訊自主研發的通用大語言模型“混元”亮相，并宣布將邁入“全面擁抱大模型”時代；9月5日，科大訊飛的認知大模型訊飛星火面向全民開放；7月13日，京東推出言犀大模型，率先布局產業應用。并同時發布了言犀AI開發計算平臺。在此之前，百度、阿里、科大訊飛、華為等企業紛紛發布了自己的大模型。

譚待說，大模型的重要性業界都有共識。“大模型本身就可以在很多場景里面發揮作用……C端的產品陸續可以看到一些變化，但這跟火山關系不會特別大。”他說。