争做大模型应用“引领者”，豆包大模型如何成为企业 AI 转型关键驱动力？

在这个以人工智能为驱动的崭新时代，大模型作为推动各行各业创新和变革的关键力量，正以前所未有的速度加速渗透进各行各业的每一个角落。从智能制造到智慧医疗，从金融服务到消费零售，大模型在不同的业务场景中均展现出巨大的潜力和价值。 

然而，大模型的应用前景虽被广泛看好，但在实际的业务场景落地中，企业却面临着诸多严峻的挑战。无论是简单的模型效果、高昂的应用成本还是复杂的执行过程，都成为了大模型应用道路上的拦路虎。 

正是在这样的背景下，由字节跳动旗下云服务平台火山引擎面向企业提供的“豆包大模型”以及相关解决方案，为企业在大模型应用的道路上拨开云雾，提供了强有力的支持，成为企业实现AI 转型的得力助手。

大模型应用推广的“喜与忧”

当前，大模型应用迅速赢得各个行业的青睐，关键就在于其强大的服务能力和广泛的适用性。

以自然语言处理领域为例，大模型能够理解和生成人类语言，为客户服务、智能问答等提供了高效、精准的解决方案。而在电商领域，大模型可以实时理解消费者的咨询，快速给出准确且详细的回答，大大提升了客户满意度和购物体验。

与此同时，大模型应用的前景备受看好，还在于其拥有不断演进和创新的技术能力。随着数据量的不断增加和算法的不断优化，大模型的性能将持续提升，能够处理更加复杂的任务和问题。同时，大模型与其他新兴技术的融合，如物联网、5G 通信等，将进一步拓展其应用场景和价值。

但在这看似光明的前景背后，大模型应用却隐藏着一系列现实的问题亟待解决。

首先，模型效果不达预期，就是一个普遍存在的问题。

许多企业在投入大量资源构建大模型后，发现其在实际业务中的表现并不理想。例如，在金融行业的信用评估模型中，可能因为数据的偏差或模型的复杂性导致错误的评估结果，从而给企业带来潜在的金融风险。大模型效果如果达不到预期，不仅浪费了企业大量的时间和资源，还可能导致企业错过市场机遇，甚至出现重大安全风险. 

其次，应用成本高昂也是大模型应用的一大障碍。当企业计划引入大模型以实现转型时，由于推理服务等成本较高，企业无法以较低成本进行多次试错。对于众多企业而言，他们更需要的是低成本的推理服务。

例如一家处于发展中的互联网企业，打算借助大模型优化用户推荐算法，但较高的推理服务成本，容易使其在初次尝试效果不佳后，便选择放弃使用。只有降低大模型在企业转型业务尝试中的服务成本，使企业能够低成本试错，大模型才有可能得到更加广泛有效的应用。

落地执行难度大同样也是大模型应用面临的一个现实问题。如果把大模型比作一个强大的“大脑”，那么要想让其在企业的实际业务中成功落地，仅仅依靠这个“大脑”是远远不够的，还需要与之相匹配的“手和脚”，也就是配套的插件资源和易用的工具，才能让大模型在企业的具体业务中落地应用。

事实上，当前市场上的插件种类有限，无法完全覆盖企业多样化的业务需求。每个企业的业务流程、数据结构和应用场景都不尽相同，因此企业对插件和工具的需求也需要高度定制化。市场上虽然存在许多通用的工具和服务，但往往难以直接满足企业的特定需求。企业需要投入大量资源进行定制化插件开发，这不仅增加了成本，还延长了落地周期。

此外，如果配套的插件和工具难以使用，用户体验不佳，也会极大地影响其在企业中的接受度和应用效果。企业需要设计直观、简洁、易上手的用户界面和操作流程，从而快速上手并充分利用这些工具。

除此之外，大模型的应用还需要考虑数据隐私、安全合规等多个方面的问题，这也将增加了大模型落地的难度和风险。

豆包大模型：更强模型、更低价格、更易落地 

为了解决企业面对大模型应用出现的种种挑战，由字节跳动旗下云服务平台火山引擎面向企业提供的豆包大模型以及相关解决方案应运而生。通过不断进行优化和验证，目前豆包大模型应用已经广泛覆盖各类业务场景，并且使用量呈现出“井喷式增长”的趋势。

7月25日，火山引擎2024“AI创新巡展”首站成都站公布了字节豆包大模型的最新进展：截至7月，豆包大模型日均Tokens使用量已突破5000亿，平均每家企业客户日均Tokens使用量较5月15日模型发布时期增长22倍。

豆包大模型不仅使用量实现高速增长，其模型性能同样表现出色。在字节跳动内部50+个真实业务场景和每日数千亿tokens的打磨之下，⾖包⼤模型在多项权威公开测评中性能表现已经名列国内第一。

而在如此优异的性能表现下，豆包大模型的价格居然还能做到极具性价比。其主力模型在企业市场的定价为 0.0008 元/千 Tokens，处理 1500 多个汉字仅需 0.8 厘，比行业便宜 99.3%。按照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，大约相当于 200 万个汉字，相当于三本《三国演义》的字数。

火山引擎大模型服务算法架构师孙帆对此强调，技术创新是豆包大模型得以降低运算成本的关键。“豆包大模型能够提供这么低的价格，是因为火山引擎有着充沛的GPU算力池，并且能够通过潮汐、异构混部等方式，实现资源的高效利用。同时，火山极致的弹性调度，可在分钟级实现千卡扩容，能够有效支撑突发流量和业务高峰。 

如今，随着一站式大模型服务平台火山方舟全面升级到 2.0 版本，其为豆包大模型提供服务与支持，包括模型精调、推理、评测等全方位功能，以帮助豆包大模型在不同行业和场景中更好地应用和落地。

⽕⼭⽅⾈2.0主要是围绕1个核⼼+4个⽀撑保障模型服务落地。1个核⼼是指⼤使⽤量推动下，模型效果更好，系统承载⼒更强，模型性价⽐更⾼。4个⽀撑是指算法服务、3+X插件能⼒，开放性和安全信任。 

以插件能力为例，⽕⼭⽅⾈2.0提供头条抖⾳同款3⼤插件——联网插件、内容插件和 RAG 知识库插件，并且还另外新增了网页解析和计算器等插件，进一步扩宽模型能力的边界，支持企业多样的应用需求。通过多样化的配套插件和服务，豆包大模型便能够满足不同行业和业务场景的特定需求，降低使用门槛，提高响应速度和准确性，增强用户对大模型的满意度和依赖度. 

例如，在电商行业中，特定的数据分析插件能够快速处理海量的销售数据，为企业提供精准的市场趋势预测；在教育领域，个性化的学习服务插件可以根据学生的特点定制专属的学习方案。这些例子都充分体现了豆包大模型配套插件和服务的重要价值。

火山引擎副总裁张鑫总结指出，豆包大模型家族具有三个显著的特点。“首先是功能强大，在我们自身50+业务和每天数千亿tokens的锤炼下，豆包不管在opencompass等多个权威机构测评，还是参加国内高考等场景中，我们的表现都名列行业前茅。第二是成本最低，我们充分理解企业处于大模型的快速尝试期，因此我们将价格降低到原来行业的1%以内，让企业可以用极低的成本快速试错。第三是最易落地，豆包模型包含了语言、语音、文生图、工具调用等多模态能力，适应不同行业和不同场景的需求。”

（火山引擎副总裁张鑫）

可以说，豆包大模型及相关解决方案的设计理念，确实凸显了其在当前大模型技术领域的独特竞争力和市场定位。通过“更强模型”、“更低价格”和“更易落地”这三个核心特点，豆包大模型不仅展示了其技术上的深厚积累和优势，还充分考虑了市场需求和企业的实际应用场景，为行业树立了新的标杆。

豆包大模型助力企业AI转型 

在AI转型的浪潮中，字节跳动豆包大模型正逐渐成为企业不可或缺的重要工具，为企业实现大模型应用注入强大动力。

比如在消费行业，作为国内知名的奶粉品牌飞鹤，通过深度融合豆包大模型，⻜鹤搭建起智能问答机器⼈和完善知识库，打造鹤⼩⻜企业形象，提升⽤⼾体验和业务管理效率。其中，在销售预测、供应链物流方面，预测准确率提⾼85%，消费者问答场景响应率提升100%，消费者问答场景准确率提升95%，充分展示了豆包大模型在助力企业数字化转型道路上的有效成果。

在金融行业，海尔消金通过与⽕⼭引擎的合作，加速了⼤模型技术在公司业务中的应⽤落地能⼒，提升客⼾服务的数智化⽔平和竞争⼒，进⼀步践⾏数字⾦融、普惠⾦融的理念。据了解，由于豆包大模型的加入，海尔消⾦实现 90% 以上的业务场景智能化，⼤幅提⾼了业务⾃动化⽔平和个性化服务的能⼒，将普惠金融的理念深植于每一次服务之中，推动了金融行业的数字化转型步伐。

在医疗行业，北京协和医院信息中⼼利⽤⾖包⼤模型和私有化部署的 HiAgent 智能体创作平台，通过 RAG （增强检索⽣成）技术框架与专项优化，搭建了智能运维助⼿与 HIS 指南针，针对常⻅ IT 问题可以提供智能、准确的回复，⽀持 HIS 操作智能问答，结合图⽂直观展⽰，这一创新应用不仅提升了医疗服务质量，还优化了医院运营流程，为医疗行业的数字化转型树立了新标杆。

而在科研教育行业，南开⼤学运⽤⽕⼭引擎的 AI ⼤模型技术，实现了个性化学习路径推荐、快速科研⽂献搜索分析及智能化服务管理，显著提升了教学质量、科研效率和管理服务⽔平。此举不仅打造了智慧校园新典范，也推动了教育行业的数字化转型。

显然，各行各业正加速大模型应用的落地。他们利用豆包大模型优化业务流程、提升运营效率、满足客户需求和推动行业创新，实现业务的智能化。

拥抱大模型，拥抱 AI，就等于拥抱未来。在技术持续发展、应用场景不断拓展的趋势下，豆包大模型必将在更多领域释放更大价值。企业也应积极顺应这一技术变革，充分利用其优势，实现可持续发展和竞争优势，在 AI 转型的道路上稳健前行。

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作为今日头条青云计划、百家号百+计划获得者，2019百度数码年度作者、百家号科技领域最具人气作者、2019搜狗科技文化作者、2021百家号季度影响力创作者，曾荣获2013搜狐最佳行业媒体人、2015中国新媒体创业大赛北京赛季军、 2015年度光芒体验大奖、2015中国新媒体创业大赛总决赛季军、2018百度动态年度实力红人等诸多大奖。

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