随着科技迅猛进步，人工智能领域的竞争愈发紧张。在此背景下，企业普遍关注如何高效推进AI业务。火山引擎的举措因此显得尤为关键，其重要性日益凸显。
火山引擎全新架构理念
火山引擎感知到AI时代的到来，原有的架构已无法适应新需求。尽管云原生架构曾帮助企业构建庞大的业务系统，但目前AI技术更倾向于GPU计算。目前，AI云原生正以GPU为核心，对计算、存储和网络架构进行优化，比如GPU可以直接访问存储和数据库，从而减少I/O延迟。这一新理念的提出，为企业指明了在AI领域发展的新路径。
从企业实际应用的角度分析，传统架构的不足在处理大规模AI计算任务时愈发凸显。火山引擎作为一种以AI任务负载为核心的新兴模式，有助于企业更高效地发挥GPU在计算能力和数据传输方面的优势，从而满足AI技术的最新发展要求。
计算层面的新成果
火山引擎在计算领域取得了新的进展。其新一代GPU实例展现出卓越性能，借助vRDMA网络，实现了大规模并行计算以及P/D分离推理架构的兼容。这一成就具有深远影响，有效提高了训练和推理的效率，同时降低了相关成本。
以企业运用PCC技术为例，该技术确保了用户数据在云端推理过程中的端到端加密。同时，其推理性能表现出色。与明文模式相比，时延差异控制在5%以内。对于重视数据安全的企业而言，这一特性具有极大的吸引力。
火山方舟平台升级
火山方舟作为综合性的大模型服务提供平台，正持续进行版本更新。通过引入Cache和离线推理模式等新功能，以及推出全新的Prompt优解，该平台正加快大模型功能的实际应用进程。
从功能层面来看，该系统具备模拟人类进行反思、类比及错误归纳的能力，并能实现prompt的自动优化。对企业而言，这有助于以较低成本和较高效率获取高质量的prompt，进而促进企业更有效地运用大型模型，服务于业务的发展。
精细化低成本运营
火山引擎致力于实践“人人用得起，才是好模型”的理念。其推出的离线批量推理方案和上下文缓存功能具有重要意义。这些成果有助于用户实现更精细和低成本的操作。在企业AI应用的实际应用过程中，成本是至关重要的考虑因素。对于资金有限却希望开展AI业务的企业而言，这两项成果提供了有力的支持。
跨越AI应用落地鸿沟
火山引擎注意到，通用大模型与企业AI应用之间存在三重障碍。火山引擎推出的数据飞轮2.0版本旨在帮助填补这些障碍。该版本通过AI技术的创新，重新定义了企业数据智能，并在多元异构计算引擎的加速下，能够高效处理结构化和非结构化数据资产。
企业能够借此发掘潜在的数据资源，从而更高效地运用数据促进业务增长。从未来发展的视角来看，此举对于企业在人工智能应用布局以及组织结构调整等方面，具有重大的战略价值。
云安全保障
火山引擎对安全防护给予高度重视。其云安全服务遵循“提升智能安全性、使安全更加智能化”的原则。一方面，火山引擎确保AI基础设施拥有透明且可靠的防护措施；另一方面，借助安全智能体，火山引擎将字节跳动积累的安全知识应用于各企业。
当前众多企业对AI应用的安全隐患表示担忧，火山引擎实施的安全防护措施有效缓解了这些担忧，确保企业在AI技术探索中能够安心前行。
火山引擎的最新进展是否将促使更多企业加快人工智能领域的创新与变革步伐？我们期待读者们踊跃参与讨论，并对本文给予点赞与分享。
