最近ChinaJoy的气氛如火如荼，大会上能看到不少新朋友和老朋友。在AIGC峰会上，葡萄君就注意到了一个背靠字节跳动的厂商，它让我很感兴趣。

　　大家可能听说过，它是一个云服务平台「火山引擎」。简单来说，他们的业务就是把字节这些年积累的技术、方法、工具等能力集成起来，输出给外部公司。而这次，他们首次面向游戏行业展示了一系列能力。我隐约感觉到，这可能会让许多团队的研运得到一定改变。

　　在CJ上，火山引擎面向游戏行业，提出了一个听起来很新鲜的解决方案，大概意思是：除了提供成熟稳定的基础云服务之外，他们还会通过与巨量引擎、抖音内容平台、字节互娱的生态联动，为游戏团队提供面向游戏全生命周期、全场景的解决方案，借此给游戏业务带来创新和增长这相当于在说，在游戏研运的全流程中，大多数环节他们都有能力帮忙优化。

　　此外，在AI、大模型等行业热点这块，火山引擎的游戏AI解决方案还能通过AI开放平台、机器学习开发平台、火山引擎方舟平台，分别释放开箱即用的AI原子化能力、算法和模型的一站式开发训练推理能力、大模型推理调用及大模型精调能力，让游戏玩法创新更有机会实现这相当于在说，他们甚至能结合AI能力，在上一段所说的基础上更进一步。

　　这样的说法，让我一时不太理解虽然现在AI技术大热，但在我印象中，敢这么提的平台好像还是第一次见。

　　在这种动作背后，他们究竟有什么底气?最近，我和火山引擎游戏行业解决方案负责人聊了聊，发现他们的能力确实与我们印象中的云平台有所不同。在了解之后，你或许会对这个平台，甚至是未来几年的行业发展有不一样的认知。

　　说实话，一开始看到火山引擎解决方案的内容时，我是很迷茫的，因为其中包含了太多业务场景、技术方案，以及各种面向专业人士的细节光是这一张图，就够我研究很久了。

　　如何能快速了解其核心竞争力，并且定位到自己需要的场景?如果你换个角度，从三个大层面来理解他们的能力，就会变得非常清晰：

　　第一层，是基础的云服务能力。这对云平台来说是最底层，也是最普遍的能力。而大部分团队对此需求也比较简单，无非两件事：稳定和高性价比。而火山引擎在这一层主打的优势，就是“极致的性价比”。这种性价比从哪来?其核心在于，字节本身在IT方面的规模和弹性。

　　一方面，相较于通常游戏公司的需求量来说，字节的IT体量是绝对管够的;另一方面，由于抖音的业务本身有较大的弹性，他们也不用担心需求淡季时的售卖率。两种因素相结合，才让火山引擎有能力“把价格打下来”。

　　第二层，是主要针对运营和投放等环节的数据驱动能力。在当下的行业环境中，虽然时不时有团队因为过于偏重数据、形成路径依赖而被吐槽，但大家想必也都明白一件事：从一定程度上来说，在长线运营中，数据驱动能力已经成了行业的一道硬门槛。

　　但相应地，具有这种能力的平台并不多。而这种形势，对火山引擎来说实在是正中下怀。因为早在做云服务之前，字节跳动就在数据驱动上有了多年沉淀的工具、数据，同时又是主场作战，天然就解决了一些第三方平台的痛点。

　　怎么理解这个主场优势?打个比方：如果抖音是大家最终投放和验证数据的战场，那么第三方数据平台相当于一个“练兵场”，厂商只能尽量把方案“练”好，再去战场上搏命;而火山引擎本身就是和抖音、巨量引擎打通的平台，自产自销之下，它的每一次练兵就相当于真刀真枪的厮杀。

　　第三层，是能应用于大大小小许多环节的AI能力。大家都知道，字节本身就在业务中大量应用了AI、算法相关技术，当这些经过打磨的外溢能力被开放在火山引擎上，就成了许多“原子化”的组件。

　　这些组件，在游戏研运全周期中的应用非常细碎，但也非常广泛。比如研发期的机器翻译、TTS语音合成技术、防拉⼈、动画资源⽣成;运营期的个性化推荐、反外挂、游戏内容风控、LTV预估等等。就连一些头部公司旗下游戏社区的内容推荐，也用到了火山引擎的推荐算法。而对游戏公司来说，能根据自身需求直接获取这些成熟的能力，就是一种极大的便捷。

　　而且在大模型时代到来之后，许多传统能力还可以用新技术翻新一遍。最简单的例子就是，TTS在如今可以利用大模型做得更加低成本、高效，同时输出结果更精细可控。

　　当然，在生成式AI方面，他们也有专门的布局：就在前不久，火山引擎发布了大模型服务平台「火山方舟」。这个平台不直接生产大模型，而是一些前沿AI团队的“舞台”比如百川智能、出门问问、复旦大学MOSS、IDEA研究院、澜舟科技、MiniMax、智谱AI等等企业或科研院所研究的大模型，都被火山引擎集成在了同一个平台上。

　　为什么大模型的发展需要建立平台?一方面，大多团队需要的只是几种模块化能力，比如利用AI绘画模型提升原画的创作效率。这样刁钻的需求很多，甚至同一种模型下还会有不同的细分方向。这时，模型平台能提供多种不同模型、满足不同需求的优势就凸显出来了。另一方面，平台作为中立的第三方，也可以对接二者、利用技术和审计来保证合作的安全顺利。

　　这三层能力综合起来，就让火山引擎成为了一个画风相当独特的平台。至少在这种架构之下，他们面对游戏产品会有三个相当关键的优势：

　　其一，相比传统的云服务平台，它能接一些别人不敢接的活，直接对项目的一些业务指标负责。

　　对于大部分服务商来说，对指标负责都是一件难事。打个比方：某公司向平台购买了一套智能推荐方案，在交易时大概率就是一锤子买卖平台通常不会为公司后续的使用效果负责，因为怎么用、提升了多少留存或转化，都是你自己的事。而火山引擎在提供这种方案时，往往都会去盯一些指标具体提升了多少，最终根据优化效果来结算。

　　敢用这种商业模式，他们在技术和优化能力上显然是相当自信的。更关键的是，在与巨量引擎相互打通，且能力互补的前提下，火山引擎已经拆分出一些详细的量化方案，形成正向循环。比如在分析一款产品的用户时，他们会结合平台端前链路、游戏端后链路的数据同时分析，借此直接优化投放，并且预测出将来的新进用户数据会有什么具体提升。这样一来，很多难以捉摸的指标就会变得更加清晰。

　　其二，它的能力可以覆盖游戏项目的全生命周期，在各个环节提供很细致的支持。

　　在AI应用这一层，不论是传统的API还是新兴的大模型，火山引擎提供的都是被掰开揉碎的、有针对性的能力，这让游戏公司可以在不同环节，按自己的需求即拿即用。而且更进一步，火山引擎的团队也可以出动专家，来帮你解决一些更定制化、更刁钻的需求。

　　拿运营方面举例，某头部SLG项目希望基于游戏内7天数据，预估游戏玩家的LTV值，从而分析出高价值玩家画像，制定后续的投放和运营策略。但他们自己经过计算后，发现误差竟然有60%。此后火山引擎派出了算法工程师小组支援他们，找出了核心的问题算法的结构与选型，于是从底层开始优化后，最终把误差降低到了20%以内。

　　如今大模型虽然发展神速、一天一个样，但是平心而论，大多数团队其实并没有快速应用的能力。其中不仅涉及到对模型本身的理解和研究，也关系到平台对模型标准化、流程化的进程。

　　就拿最常见的AI绘画来说，平台应该做的，一方面是尽可能在多元化上满足不同团队的需求，比如搜集不同画风、不同应用场景的大模型;另一方面，则是在通用性上做到最好，比如尽可能便捷的接入流程、稳定的生成性能。说白了，从平台上挑选模型来用，至少要比自己内部研究花更少的时间、有更好的成果。

　　在捋过一遍以上内容之后，我其实并不对火山引擎的决策和布局感到意外。倒不如说，在AI时代到来后，这种平台的出现是一种必然。因为游戏公司在研发和运营等方面，必然也会经历一轮AI的洗礼，全面结合更高效的方式来“重置”一次或多次。

　　这个进程，就好像曾经计算机出现后，会计行业的电算化一样换个近点的说法，游戏行业也早就经历了几轮类似的变革，比如用更加智能化、数据化的思维和管线做事。

　　在这种背景下，火山引擎的这些能力，是有利于AI真正在游戏行业落地的。因为AI本来就是一个需要高度开放的生态，才能自由生长的技术。只有在平台生态真正形成气候之后，AI应用才有机会形成大规模的流动、各种不同的尝试，进而慢慢积累到行业产生质变。

　　进一步来说，这也关系到一些创新能力的提升许多团队并非没有想法，而是手中的积木不够多，永远做不出超出能力限制的创新。而在将来，平台或许就会扮演这个提供积木的角色。当生态形成、AI的技术门槛被抹平，许多团队就会站在同一起跑线上。到那时，行业才可能迎来新一轮的浪潮。