刚上 AI 大模型的牌桌，字节跳动就要掀桌子了。
近日，字节跳动自研豆包大模型家族产品首次亮相，包括通用模型 pro、通用模型 lite、语音识别模型、语音合成模型、文生图模型等九款模型。
" 豆包家族 " 并不是第一次发布，而是整合升级了此前字节跳动的云雀大模型和一系列细分模型，统一为一个体系。
据了解，豆包家族将通过字节跳动云计算业务火山引擎正式 " 营业 "，值得注意的是，在现场火山引擎的大模型服务全矩阵图中，底层的大模型服务已经由此前的多个第三方大模型（MiniMax、百川等），全部替换为了豆包家族。
2024 年大模型落地元年，大模型将在越来越多的企业场景中，从 PoC（验证性测试）走到真实的生产系统。
" 不过，落地过程中，仍面临着模型效果不够好、推理成本高、落地应用难等挑战。" 火山引擎总裁谭待表示。
激烈的竞争和迫切的需求之下，各家大模型和云厂商都拿出了自己的杀手锏。
随着豆包家族的就位，火山引擎也打出了一张自己的 " 杀手锏 " ——降价，将大模型的计价从以 " 分 " 计带到以 " 厘 " 计的阶段。
以豆包通用模型 pro-32k 版为例，模型推理输入价格仅为 0.0008 元 / 千 Tokens，而市面上同规格模型的定价一般为 0.12 元 / 千 Tokens，是豆包模型价格的 150 倍。
也就是说，豆包通用模型比行业便宜 99.3%。
据火山引擎公布的价格计算，一元钱就能买到豆包主力模型的 125 万 Tokens，大约是 200 万个汉字，相当于三本《三国演义》。
谭待认为，降低成本是推动大模型快进到 " 价值创造阶段 " 的一个关键因素。
事实上，在云计算领域，以价换规模，是近两年来云厂商们的主流做法。
火山引擎作为云计算领域的后来者，从成立之初就一直致力于成为国内的第四朵云，但时至今日，火山引擎在云市场份额统计表中仍属于 Other。
现如今，在大模型刚刚落地应用初期，火山引擎就直接开 " 卷 " 价格战，想要以大模型落地来抢占云计算市场份额。
就像谭待对光锥智能表示：" 大模型尚未真正大规模落地，只要把价格降下来就还有机会。火山引擎最重要的，就是如何把最佳实践做好、市场做大。"
豆包大模型
产品思维下的大模型矩阵
字节跳动产品和战略副总裁朱骏
棒球帽、T 恤和短裤，字节跳动产品和战略副总裁朱骏的这身日常着装，像是刚从公司开完上一个日常沟通会，就上了火山引擎的发布会。
他还用自己没有西装的梗，让大模型做了一张宣传照，批评现在大模型的华而不实。
朱骏的不拘一格，也是字节文化的体现，在拘谨的 ToB 赛道里格外显眼。朱骏的实用主义和产品价值观也在豆包家族上体现的淋漓尽致。
在朱俊看来，大模型不只是服务器上的一堆代码，而是需要找到最适合的应用形态，以足够自然的交互形式，才能够让更多用户用起来。
相比于其他厂商，字节跳动做大模型的思路，是以做产品的思维，先推动豆包产品用户规模的增长，从而带动大模型能力的提升。
这个思路非常实际，近期一众 ToC 的大模型应用，也都在疯狂砸钱做增长。同时，在具体产品应用方向上，则更贴近用户。
此前，字节跳动的通用大模型并不叫豆包，而是叫 " 云雀大模型 "。去年，字节跳动内部准备开发大模型产品时，需要为产品取名，最终被命名为豆包。
朱俊现场讲述了最后取名为豆包的三个原则：拟人化、离用户近，以及个性化。
从改名这件小事，其实我们就能够看出字节跳动在大模型落地过程中，现阶段的主要打法之一，是基于大模型的能力，构建更像人，也更懂人的智能体，并使其成为人类的 AI 助手。
如北京一个五年级的小学生，通过火山引擎旗下的扣子开发平台，开发出了一个青蛙外教智能体。现在，这个小朋友不仅自己使用青蛙外教学习英语，还分享给她的同学和朋友们一起使用。
去年，飞书也上线了基于豆包大模型开发的智能伙伴，目前每天都有大量的企业员工通过飞书的智能伙伴进行工作总结、会议纪要和知识辅助。
朱骏也表示：当前虽然技术在快速演化，但用户核心的需求没有改变，包括高效获取信息、工作提效、自我表达、社交娱乐等等。
与此同时，为了满足不同场景中对智能体的不同需求，此次豆包大模型是以家族矩阵式亮相，不同的大模型，可以满足不同的场景需求。
豆包大模型有两款通用大模型，其中豆包通用模型 pro 是主力模型，具备理解、生成、逻辑、记忆等强综合能力，支持 128k 长文本精调，且支持问答、总结、分类、创作等丰富的场景。
在长文本理解的场景中，豆包可以总结分析上传三篇论文中的亮点，还可以让它触及和论文相关的题目，来考察其是否对文档、论文等有非常清楚的理解。
" 豆包 pro 模型非常强大，但在有些场景里，用户对延时和成本会非常敏感，这个时候，豆包通用模型 lite 是大家更好的选择。" 谭待如此说道。
豆包通用模型 lite 是更具性价比的通用模型，千 Tokens 成本降低 84%，延迟降低 50%，它支持闲聊、天气及实时信息查询、音乐视频播放、导航等场景，效果领先传统语音处理 50% 以上。
如智能汽车的座舱交互，就是一个非常适合 lite 模型的应用场景。通过豆包 lite，汽车厂商可以在低延迟下实现对话，支持闲聊、搜索、娱乐、导航、车控等多个座舱智能助手场景，效果要比传统语音处理高 50% 以上，让汽车变得更 " 聪明 "。
除了通用大模型外，火山引擎还发布豆包角色扮演模型、语音系列模型、文生图模型、Function call 模型、向量化模型等其他细分领域模型。
其中，角色扮演模型支持角色高度定制，能够基于上下文感知自适应用户扮演或陪伴需求，且具有强剧情推动能力，能够持续引导聊天。
豆包语音系列模型中：
豆包语音识别模型具有高准确率和个性化特征，支持多语种识别；
豆包合成模型具有自然、多情绪和多演绎特征；
豆包声音复刻模型支持 5 秒复刻，跨语种迁移，与原声具有高相似度。
按照以往字节跳动产品发布的情况来看，基本都是已经在内部经过多个业务线进行测试，并已经相对成熟的产品，才会拿到市场中做泛化应用，如飞书、火山引擎。
字节跳动去年开始加速大模型的研发，谭待现场表示，过去一年中，字节内部 50 多个业务已大量使用豆包进行 AI 创新，包括抖音、头条、番茄小说等多个产品。
据朱骏透露，豆包上已有超过 800 万个智能体被创建，月度活跃用户达到 2600 万。
同时，火山引擎也以邀测的方式，和不同行业的头部客户对基于豆包大模型进行深度共创，包括手机、汽车、金融、消费、互娱等等领域。
" 好的技术，一定是在大规模应用，在不断应用情况下不断打磨才能形成的。大模型也一样，只有在真实场景中落地，用的人越多，调用量越大，才能让模型越来越好。"
官方数据显示，经过一年时间的迭代和市场验证，豆包大模型正成为国内使用量最大、应用场景最丰富的大模型之一，目前日均处理 1200 亿 Tokens 文本，生成 3000 万张图片。
" 这么大的使用量，这么多的场景，让我们觉得一切已经就绪。"谭待的这句话，无疑表露了字节跳动大模型要向企业端落地应用的决心。
除了价格
火山引擎还有什么牌？
豆包家族的首次亮相，可以看作是字节跳动大模型发展的转折点，即经过内部 AI 产品赛马之后，字节收拢了经过产品验证的大模型能力，并通过与火山引擎的结合，开始全面做增长。
于火山引擎而言，相比较目前主流云厂商们来说，受制于字节本身大模型开发节奏问题，火山引擎在自研大模型的应用上的步伐，始终迟了一步。
迟来的开局，B 端业务的 " 慢 " 特点，让火山引擎没办法像短视频一样，快速实现弯道超车。但从豆包的能力，和火山引擎当前大模型落地的思路来看，其与行业头部的差距，正不断缩小。
" 一定要降低门槛去做。" 谭待对光锥智能说明了火山引擎推动大模型向 B 端落地应用的策略，降低门槛，不光是价格上的降低，更重要的是能够大模型能够更简单快速的实现落地应用。
AI 应用开发平台 " 扣子 "，是火山引擎加速大模型快速落地应用的关键抓手。目前主流云厂商和大模型企业，都在推 AI 应用开发平台，比如阿里云的魔搭、百度的千帆等等。
扣子，也可以理解为是智能体定义平台，无论是否有编程基础，都可以在扣子上快速搭建基于大模型的各类 Bot，并将 Bot 发布到各个社交平台、通讯软件或部署到网站等其他渠道。
此次大会上，火山引擎也发布了扣子专业版，相比于面向 C 端的扣子平台，企业版会根据企业的需求，以扣子平台为基础做进一步封装。
据介绍，扣子专业版会额外提供企业级 SLA 保障，并且还有很多高级特性，包括自定义精调模型、自定义算力单元等，能够让企业在应用扣子便利性的同时，也能够保障它的高性能和它的定制化，让企业能够高效便捷地开发专属智能体。
现场，扣子产品经理潘宇扬表示，目前扣子平台已经有了海底捞、超猩猩、招商银行、猎聘等多位 B 端客户。而扣子之所以能够被这些企业所应用，主要还在于基于 C 端积累的优势，即使用门槛低，一句话或一张图就可以组成一个 Bot，并且这个 Bot 更了解用户。
一方面，扣子平台可以提供长期记忆、数据库、文件盒子等功能，可以让 Bot 记住用户喜好，并做个性化推荐。另一方面，其可以提供插件、触发器、知识库等能力，可让 Bot 不断获取新的信息，从而更了解用户周边世界。
" 大模型的到来，让开发变得更加简单。通过 AI 原生开发平台，我们有机会让每个人、每家企业都成为 AI 的开发者。" 谭待说道。
AI 应用开发平台和云底层基础设施，要同步升级，火山引擎才能赶上大模型时代的快车。
自从去年发布 MaaS 服务平台火山方舟以来，火山引擎就希望通过推动基础设施的方式，加速大模型在行业的落地。
在豆包大模型亮相后，火山方舟也推出 2.0 版，发布了 3 个重要插件，包括联网插件、大模型内容插件、知识库插件等，帮助企业大模型实现应用落地。同时，方舟 2.0 还全面升级了系统承载能力、安全保护能力和算法服务能力。
借大模型
抢云计算市场
大模型带来的全新 AI 时代，正在成为云计算市场中的最大变量。
自成立之初，火山引擎就一直希望成为国内 " 第四朵云 "。火山引擎借大模型，能否实现弯道超车？
从战略打法来看，火山引擎放出了三个大招：
第一就是低价。于当下企业而言，算力成本、推理成本十分高昂，而做企业市场，企业的痛点就是第一驱动力，因此火山引擎以低价为引子，切入企业市场。
火山引擎直接将豆包大模型的价格低于行业 99%。
不过，谭待也表示："To B 的业务要求长期的定力，用亏损换收入是不可持续的，未来我们也会持续通过技术降低成本以降低价格。"
低价是吸引企业客户的一个手段，但并不能成为影响企业选择火山引擎的唯一因素。
因此，火山引擎的第二个战略打法，就是聚焦字节的核心产品生态资源上，以 C2B 的形式，更好的推动模型在各行各业的落地应用。
本次会上，光锥智能发现火山引擎大模型服务全景图，其大模型服务主要聚焦三类应用场景，包括 ToC 的终端应用、ToB 的场景应用以及行业应用。
其中，在ToB 场景应用上，火山引擎也推出具有字节特色的产品，即搭载豆包大模型的智能创作云 2.0 版本，这是一个批量生成视频的智能 SaaS 平台，主要帮助电商卖家批量生成商品素材。
通过大模型的支持，用户只需要输入简单的营销描述，智创云 2.0 就能生成视频文案、脚本和相关素材，并通过模板与混剪能力的搭配，帮助客户在电商、生活服务等场景快速创作营销视频。
另外，在面向ToC 的终端应用上，除了早就推出的豆包和扣子，也新加入了 4 个垂类领域的 AI 平台，分别面向智能学习、生成式 AI、AI 互动娱乐和 AI 分身。这 4 个垂类领域，也跟字节的核心业务优势息息相关。
C2B 虽然能够给火山引擎带来一定的生态资源优势，但对于云计算市场而言，更简单粗暴且真正有用的策略，在于买卡卖算力。
据光锥智能了解到，受大模型浪潮影响，字节的云计算业务火山引擎的营收增长也比较可观。得益于字节前期储备了大量英伟达的 GPU，很多大模型创业公司都愿意主动加入到火山引擎的生态中，从而拉动了火山引擎的增长。
同时，在底层基础设施上，火山引擎也推出了针对大规模 AI 场景的混合云产品 veStack 智算版。
据介绍，veStack 智算版提供了从 IaaS 到机器学习平台全栈的智算解决方案，可支持万卡集群、3.2T 高性能无损网络；并且能提供端到端工程优化的 97.78% 训练加速比，分钟级故障发现和自愈恢复；支持十余种主流 GPU 卡的主流型号，能够去兼容各种各样的异构算力。
通过 veStack 智算版，企业能够非常容易地搭建超高稳定性、超高效率的 AI 基础设施，能够大幅提升自己的算力效率，能够轻松地实现对万卡集群的管理。
不过，虽然第一波先靠卖算力赚到第一桶金，但对火山引擎来说，未来靠使用这些大模型公司的算法而再次为云计算业务付费的客户，才是更吸引人的。
同时，于云厂商们来说，生态联合会比单打独斗更能够为企业提供一体化服务，加强云厂商与企业之间的粘性。
因此，此次火山引擎也发布了 " 万有计划 " ——豆包企服联盟，这是 " 万有计划 " 针对大模型应用的一个专项计划，豆包企服联盟将提供一揽子的支持措施，帮助 SaaS 企业实现自身的 AI 升级，最后这些 SaaS 企业与火山引擎一起为客户提供更多开箱即用的 AI 应用。
现阶段，火山引擎已经从底层基础设施，到中间工具链、开发平台，再到上层 AI 应用，以及最终的生态体系，搭建了全栈 AI 服务体系。AI 大模型时代的来临，给云厂商们提供了第二增长曲线，于火山引擎而言，则是其是否成为国内第四朵云的机会。