火山引擎，不走寻常路的底气

导语：

在大模型热的当下，火山引擎选择了一个与众不同的角度——为需要训练大模型的企业提供最好的机器学习平台。

这包括，支持万卡级大模型训练、微秒级延迟网络，让大模型训练更稳更快。

而对于“火山引擎做不做大模型”这个问题，火山引擎的总裁谭待回答的很巧妙：“国内有数十家做大模型的企业，大多已经在火山引擎云上。我们将接入多家大模型，为企业和消费者提供更丰富的AI应用”。

一切的一切，都显示出，火山引擎是一个不走寻常路的云计算企业。

1、超级业务产生的超级云

4月18日的火山引擎在其举办的“原动力大会”上，推出了许多充满吸引力的新增产品和服务列表。

这包括但不限于，火山引擎展示了云技术、云服务和云场景方面的最新探索、应用与实践，在敏捷迭代、数据驱动、体验创新层面发布了新品。

2020年6月22日，火山引擎才正式上线。而且，笔者一直没有搞清楚的是，它为啥不干脆就叫“字节云”，以至于在不了解的人面前需要频频解释——火山引擎，就是字节云。

但是，不足3年时间，就拿出如此丰富的产品线，这是否过于奇幻？

至少，2020年加入火山引擎时，谭待看到了希望所在。

加入之前，他关注的两个点，都从字节跳动副总裁杨震原那里得到了满意的回答：

第一：专心做toB的业务；

第二：字节在云计算领域积累的能力，都可以适时对外开放；

“如果单纯从字节云目前的市场份额来看，的确还是在前五之外。但我是用另外一种计算方式来看待这个问题的”，谭待告诉笔者：“如果把字节自身业务所用的云计算的基础设施、云原生能力，以及对云的理解都算上，那么我们可能已经是国内云市场隐形的前3名，而这个行业的铁律就是，超级规模产生超级云。”

“云这件事情极其依赖规模，所以你看，并不是所有的巨头都有云业务，本质还是规模不够大”，谭待说：“规模可以锻炼调度能力、摊薄平均成本，更重要的是极限条件下可以打磨出云的边界。所以国内真正能做大的云企业，一只手就数得出来，而我认为字节有独特的竞争力和机会。”

在字节启动一个新的项目相当于一次内部创业，谭待等人在2020年疫情严峻的几个月里，用飞书文档的方式写出了火山引擎的第一版bp，并在见面困难重重的情况下开始了第一轮面试，火山引擎就此诞生，并一步步的走向开放。

其实，在火山引擎成立之前，就有一家著名的手机厂商找到字节跳动，希望对浏览器和应用商店的算法做一些优化，在其中运用字节的个性化推荐算法。字节跳动略为迟疑地接下了这一“份外之事”，却意外获得了良好效果。

这次合作深深启发了字节跳动——多年来，字节跳动凭借着直面用户的理念、数据驱动的工作模式获得了健康持续的增长，如果把这背后沉淀出的技术能力对外输出，能够对行业产生巨大的价值。

而火山引擎的正式立项，则证明其走上了商业化落地的快车道。

2、不仅仅是“字节同款”这么简单

在官方介绍中，对“火山引擎”是这么解释的——是字节跳动旗下的云计算服务平台。依托于字节跳动技术能力、增长理念与运营方法论，为企业客户提供技术服务。

有人认为，这里面最大的魅力，在于“依托于字节跳动技术能力、增长理念与运营方法论”这句话，更有赞美者直接称火山引擎的产品是“字节同款”，贬低者则称之为“富二代”、“拼爹”。

的确，依赖于数据驱动的字节跳动创造了一个世界级的成长奇迹，以至于外界对其成功的秘奥，无不希望一窥究竟。

在行业里更有一批字节的铁粉，例如理想汽车的创始人李想，在引入字节的协同工具飞书后，不忘在各种场合安利，溢美之词溢于言表，比如——“我们研究了各种各样先进组织，最后找到了一个离我们很近的——字节公司”，他还指出——飞书作为一款承载了先进管理理念的协作工具，在信息流通效率和组织文化建设方面都给理想带来了不少改变……

所以，笔者又对谭待提出了两个灵魂之问。

第一个问题是，这样不会把字节的核心机密泄露出去？

谭待对此的看法是，基本不会。

“字节的发展有很多因素，包括领导力、内容、运营、技术甚至是时机和运气，这种成功在我看来不是通过几项技术的输出就可以复现的”，谭待说。

在谭待看来，好的技术会自然的流动。比如百度的搜索做得最好，但现在能应用搜索技术的公司也不少；字节的推荐做得好，但现在大部分互联网公司都会或多或少的用推荐技术……而且，技术还会随着技术人员的开花散叶而自然流动，也会随着开源文化去流动，所有的好公司仅就技术方面，彼此之间都会存在你中有我、我中有你的情况。

所以，我们现在在字节云的客户列表中，也可以看到一些与字节存在泛竞争关系的企业。

这就好比，目前比亚迪是中国汽车卖的最好的企业，但这并不妨碍比亚迪也对外销售自己的电池——刀片电池的确是比亚迪的核心技术之一，但并不是比亚迪成功的唯一要素，所以比亚迪可以放心大胆地卖自己的电池——当然，笔者认为，这还是需要敢于做技术输出的企业有极大的自信。

第二个问题则是，字节会按照什么样的标准去释放技术？

谭待的回答则是，好的技术、优秀的技术，特别必须是在字节的内部PK中取胜的技术。

事实上，在toB的企业中，一直存在两种路线。

第一种路线是，一套技术栈自用，一套技术栈外售。

出现第一种情况的企业，一般来说历史都比较悠久，比如bat，它们是从非云时代过来的，然后一点点的上云，有很长的一段“两条腿走路”的特定历史阶段。所以，最后也自然形成了自用和外售的两条技术-研发-管理路径。

这样的优点是，管理起来比较轻松，内外分明。缺点则是，在后期往往会在很多技术路线上出现分叉，在必要的时候需要强力整合；有时候也会出现，外部客户看中了某项内部能力，经过讨论这个能力是可以外放的，但需要测试和产品化，这往往容易失去先机。

另一种路线是，从一开始，所有的技术栈就只有一个，对内和对外的技术不仅是同款，而且是同源的。这样最开始的代价是管理成本比较高，因为整个架构是天然去中心化的、分布式的，而不是科层式的。这就需要有一整套配称的协同机制，而字节跳动就是这种模式的典范。（由此多说一句，飞书的发展其实是为了满足这种管理的需求才产生的）

所以才有一句话——没有一个字节的高管知道自己的所有员工坐在哪里。

但这并非终极，谭待指出，真正能够拿出去商品化的产品，“它首先是在字节的内部pk中取胜的。字节在技术和研发的管理上，能够实现‘小前台、大中台’，前提是中台的能力够强。而这来自于机制的设置——字节比较早的就实现了内部结算的机制。”

“我们所有的技术和产品，实际上都是可以在内部平台上‘买到’的，而且实打实的要做内部结算的。这比任何考核都公平，也都严酷。只有那些真正在内部广受欢迎的、过硬的技术才能卖出去，所以它在市场上出现以前，其实就已经经过我们内部市场的检验了”，谭待说。

3、彩蛋

事实上，当一个客户从火山引擎买走某项技术或者功能时，往往会得到一些附赠的“彩蛋”，从而使这笔交易变得极富性价比。

比如，“埋点”就是用好推荐技术的重要know-how。

所谓的“埋点分析”，是在需要采集数据的“操作节点”上，对特定的事件进行捕获、处理和分析，进而分析全量行为，满足了企业对海量数据的去粗取精，实现产品、服务快速优化迭代的需求。

比如，同样是播放一段视频，到底是用户点击“收藏”的价值更大，还是用户停留的时长价值更大？这很难说，所以某种意义上讲，埋点是一种重要的技巧，而且很难标准化。

那么，这时候如果字节的工程师愿意去提供一些埋点的技巧，那么对中小企业来说，可能是它们运营很久也无法捕获到的一些特定的、重要的知识。

再举一个例子，BI（Business Intelligence）即商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确地提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。

字节跳动作为一家数据驱动的公司，拥有大量的好用的数据工具，更重要的是形成了一种依赖数据进行业务推进的文化，在这里每天有6万员工会使用BI工具驱动自己的工作。

“很多用户渴望这样的一种能力，但这种能力不是仅仅买一些工具就可以实现的。比如，你的组织力是否能够让三分之一的员工养成使用BI的习惯和文化？或者，你的数据底座是否支持你实时的提取数据并有效的分析”，谭待说：“所以我们卖给客户的不只是工具，工具是实践能力的固化，但还要理念契合才会驱动这种能力，所以客户从我们这里也会得到理念的启发。”

所以，字节之所以能不断的吸引新的用户，不仅仅是因为工具做的足够好，而且还在于用好这种工具需要的理念传承，也能在无形中帮助用户有新的启发，而这是无价也无形的“彩蛋”。

当然，这些无形的财富，必须通过具体的产品才能传承，于是在火山引擎的产品列表中，就有了“数据飞轮”这个产品。

简而言之，这就是外界最想要的、基于字节跳动10年实践打造的用于实践数据驱动的工作台，它实际上解决的是：“以数据消费促数据生产，以数据消费助业务发展”这样一个核心命题。

但是，构建数据飞轮有两个关键要素，一是数据飞轮本身的“数据驱动”理念，一个则是合适的产品服务，让模式落地。因此，火山引擎也是从数据产品和咨询服务两大方面切入，帮助企业落地数据飞轮，并真正转起来。

从去年发布数智平台VeDI开始，火山引擎就在持续开放字节跳动内部数据技术与工具能力，并不断推出产品，如帮助企业进行 Serverless 智能湖仓构建，通过极致性能和Serverless全托管等能力，为企业带来数据基础设施建设的降本增效；推出管理驾驶舱Plus，快速响应管理者去看实时数据和事实决策的需求。

而类似这样的产品，在4.18的发布会上，还有不少。

4、从同源、同款到同池

另一个让笔者感到震撼的是，4月18日，火山引擎宣布与字节国内业务大规模并池，实现内外资源的大规模内外实时复用。

这意味着，火山引擎可在特定时间内向企业客户快速交付超大量规模资源，调度可达分钟级10w核CPU，保障敏捷弹性和更极致的降本增效。

谭待表示，目前字节国内拥有上亿核CPU集群、数十EB的企业存储，拥有庞大的云计算能力。而此次火山引擎与之并池，将提升火山引擎的云计算规模和能力，为合作伙伴带来更为优质的云服务能力。

应该说，这比会上的另一个焦点——为大模型提供算力平台，更令笔者震撼。

它的关键在于，字节跳动在理念上的突破，以及其社会意义和未来指征。

多年以前，笔者访问滴滴出行的时候，曾经遇到一个问题——每天的早晨和傍晚，都有无数人因为打不到车和加价问题而骂滴滴，但在上午和下午，又有大量的车辆空驶。

这个陷入死循环的问题，让滴滴的高管去找到了经济学家周其仁。

周其仁指出了问题的所在，这是运输行业乃至服务业的一个经典问题——企业如果按需求波峰去采购固定运力，则必然亏损；如果按波谷去采购运力则必然无法满足需求。

周其仁给出的是经济学界已有的答案——弹性运力，这个答案是后来一系列的拼车、顺风车等等业务开展的基础。

在我们生活的数字世界里，问题同样存在。企业用高价购买的算力，在波峰时不够用，在波谷时很浪费。所以，某种程度上，云计算赋予的这种敏捷、弹性的能力，从微观上是一个对用户很有性价比的解决方案，从宏观上是对日益稀缺的资源的良好复用。

但在事实环境中，特别是在中国，很少有企业敢于真正的把所有的数据都放在公有的云上，尽管混合云的部署成本更高，甚至有违云计算的本意。

而字节的做法，从技术层面讲，证明了其云计算的能力，包括自研的服务器、自研的OS等。其自研虚拟网络，可将传输延迟降低50%；自研mGPU，将部署密度提升超过500%，为上层应用带来更高资源利用率。

同时也说明了，字节作为诞生在云原生时代的企业，基础架构是基于云原生的理念发展起来的，内部计算体系容器化超过95%，只有如此，才能实现内外资源大规模的共池、流转和调度。

但这些与其社会意义相比，就显得过于具体。

小说家丹·布朗在其作品《地狱》中塑造了一个生物学怪杰的形象，此人因为相信地球人口突破80亿后会迅速导致地球毁灭，而不惜开发一种使人类绝育的病毒……

小说毕竟只是小说，但它指出的问题不容忽视——既随着人口的不断增长，我们将越来越面临资源稀缺的问题，无论是脑机接口、元宇宙还是生物编辑技术，其实都是或多或少在某种意义上为了求解这个问题。

根据国际数据公司（IDC）的预测，到2025年，全球数据量将达到175ZB，而且近90％的数据都是非结构化的。这些数据需要大量的计算能力才能被分析和处理，因此需要消耗大量的能源。同时，随着AI算法不断升级和发展，它们的复杂性和计算量也在不断增加。

据估计，目前AI的能源消耗占全球能源消耗的约3％。根据一份报告，到2025年，AI将消耗15％的全球电力供应。这意味着，AI的快速发展将对能源消耗和环境产生巨大的影响。

而AI仅仅是庞大数据世界的一部分，从某种程度上说，如果我们不采取更激进的节约资源的机制，我们通过数字化、智能化创造的社会效益，可能会为其环境压力所抵消，甚至更糟。

而火山引擎的“并池”做法的社会意义在于，通过对技术的极致追求，实现了资源的最大化可复用，从而为我们探索一个更富有共享精神和集约效益的未来，创造了一个具有精神象征意义的里程碑，其动机可能是商业的，但其效益是社会的。

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