最近 ChinaJoy 的氣氛如火如荼，大會上能看到不少新朋友和老朋友。在 AIGC 峰會上，葡萄君就注意到了一個背靠字節跳動的廠商，它讓我很感興趣。
大家可能聽說過，它是一個雲服務平台——「火山引擎」。簡單來說，他們的業務就是把字節這些年積累的技術、方法、工具等能力集成起來，輸出給外部公司。而這次，他們首次面向遊戲行業展示了一系列能力。我隐約感覺到，這可能會讓許多團隊的研運得到一定改變。
在 CJ 上，火山引擎面向遊戲行業，提出了一個聽起來很新鮮的解決方案，大概意思是：除了提供成熟穩定的基礎雲服務之外，他們還會通過與巨量引擎、抖音内容平台、字節互娛的生态聯動，爲遊戲團隊提供面向遊戲全生命周期、全場景的解決方案，借此給遊戲業務帶來創新和增長——這相當于在說，在遊戲研運的全流程中，大多數環節他們都有能力幫忙優化。
此外，在 AI、大模型等行業熱點這塊，火山引擎的遊戲 AI 解決方案還能通過 AI 開放平台、機器學習開發平台、火山引擎方舟平台，分别釋放開箱即用的 AI 原子化能力、算法和模型的一站式開發訓練推理能力、大模型推理調用及大模型精調能力，讓遊戲玩法創新更有機會實現——這相當于在說，他們甚至能結合 AI 能力，在上一段所說的基礎上更進一步。
這樣的說法，讓我一時不太理解——雖然現在 AI 技術大熱，但在我印象中，敢這麽提的平台好像還是第一次見。
在這種動作背後，他們究竟有什麽底氣？最近，我和火山引擎遊戲行業解決方案負責人聊了聊，發現他們的能力确實與我們印象中的雲平台有所不同。在了解之後，你或許會對這個平台，甚至是未來幾年的行業發展有不一樣的認知。
01 三層能力：一個畫風獨特的雲平台
說實話，一開始看到火山引擎解決方案的内容時，我是很迷茫的，因爲其中包含了太多業務場景、技術方案，以及各種面向專業人士的細節——光是這一張圖，就夠我研究很久了。
如何能快速了解其核心競争力，并且定位到自己需要的場景？如果你換個角度，從三個大層面來理解他們的能力，就會變得非常清晰：
第一層，是基礎的雲服務能力。這對雲平台來說是最底層，也是最普遍的能力。而大部分團隊對此需求也比較簡單，無非兩件事：穩定和高性價比。而火山引擎在這一層主打的優勢，就是 " 極緻的性價比 "。這種性價比從哪來？其核心在于，字節本身在 IT 方面的規模和彈性。
一方面，相較于通常遊戲公司的需求量來說，字節的 IT 體量是絕對管夠的；另一方面，由于抖音的業務本身有較大的彈性，他們也不用擔心需求淡季時的售賣率。兩種因素相結合，才讓火山引擎有能力 " 把價格打下來 "。
第二層，是主要針對運營和投放等環節的數據驅動能力。在當下的行業環境中，雖然時不時有團隊因爲過于偏重數據、形成路徑依賴而被吐槽，但大家想必也都明白一件事：從一定程度上來說，在長線運營中，數據驅動能力已經成了行業的一道硬門檻。
但相應地，具有這種能力的平台并不多。而這種形勢，對火山引擎來說實在是正中下懷。因爲早在做雲服務之前，字節跳動就在數據驅動上有了多年沉澱的工具、數據，同時又是主場作戰，天然就解決了一些第三方平台的痛點。
怎麽理解這個主場優勢？打個比方：如果抖音是大家最終投放和驗證數據的戰場，那麽第三方數據平台相當于一個 " 練兵場 "，廠商隻能盡量把方案 " 練 " 好，再去戰場上搏命；而火山引擎本身就是和抖音、巨量引擎打通的平台，自産自銷之下，它的每一次練兵就相當于真刀真槍的厮殺。
第三層，是能應用于大大小小許多環節的 AI 能力。大家都知道，字節本身就在業務中大量應用了 AI、算法相關技術，當這些經過打磨的外溢能力被開放在火山引擎上，就成了許多 " 原子化 " 的組件。
這些組件，在遊戲研運全周期中的應用非常細碎，但也非常廣泛。比如研發期的機器翻譯、TTS 語音合成技術、防拉⼈、動畫資源⽣成；運營期的個性化推薦、反外挂、遊戲内容風控、LTV 預估等等。就連一些頭部公司旗下遊戲社區的内容推薦，也用到了火山引擎的推薦算法。而對遊戲公司來說，能根據自身需求直接獲取這些成熟的能力，就是一種極大的便捷。
而且在大模型時代到來之後，許多傳統能力還可以用新技術翻新一遍。最簡單的例子就是，TTS 在如今可以利用大模型做得更加低成本、高效，同時輸出結果更精細可控。
當然，在生成式 AI 方面，他們也有專門的布局：就在前不久，火山引擎發布了大模型服務平台「火山方舟」。這個平台不直接生産大模型，而是一些前沿 AI 團隊的 " 舞台 " ——比如百川智能、出門問問、複旦大學 MOSS、IDEA 研究院、瀾舟科技、MiniMax、智譜 AI ……等等企業或科研院所研究的大模型，都被火山引擎集成在了同一個平台上。
爲什麽大模型的發展需要建立平台？一方面，大多團隊需要的隻是幾種模塊化能力，比如利用 AI 繪畫模型提升原畫的創作效率。這樣刁鑽的需求很多，甚至同一種模型下還會有不同的細分方向。這時，模型平台能提供多種不同模型、滿足不同需求的優勢就凸顯出來了。另一方面，平台作爲中立的第三方，也可以對接二者、利用技術和審計來保證合作的安全順利。
02 綜合優勢：打通前後鏈路的 " 任督二脈 "
這三層能力綜合起來，就讓火山引擎成爲了一個畫風相當獨特的平台。至少在這種架構之下，他們面對遊戲産品會有三個相當關鍵的優勢：
其一，相比傳統的雲服務平台，它能接一些别人不敢接的活，直接對項目的一些業務指标負責。
對于大部分服務商來說，對指标負責都是一件難事。打個比方：某公司向平台購買了一套智能推薦方案，在交易時大概率就是一錘子買賣——平台通常不會爲公司後續的使用效果負責，因爲怎麽用、提升了多少留存或轉化，都是你自己的事。而火山引擎在提供這種方案時，往往都會去盯一些指标具體提升了多少，最終根據優化效果來結算。
敢用這種商業模式，他們在技術和優化能力上顯然是相當自信的。更關鍵的是，在與巨量引擎相互打通，且能力互補的前提下，火山引擎已經拆分出一些詳細的量化方案，形成正向循環。比如在分析一款産品的用戶時，他們會結合平台端前鏈路、遊戲端後鏈路的數據同時分析，借此直接優化投放，并且預測出将來的新進用戶數據會有什麽具體提升。這樣一來，很多難以捉摸的指标就會變得更加清晰。
其二，它的能力可以覆蓋遊戲項目的全生命周期，在各個環節提供很細緻的支持。
在 AI 應用這一層，不論是傳統的 API 還是新興的大模型，火山引擎提供的都是被掰開揉碎的、有針對性的能力，這讓遊戲公司可以在不同環節，按自己的需求即拿即用。而且更進一步，火山引擎的團隊也可以出動專家，來幫你解決一些更定制化、更刁鑽的需求。
拿運營方面舉例，某頭部 SLG 項目希望基于遊戲内 7 天數據，預估遊戲玩家的 LTV 值，從而分析出高價值玩家畫像，制定後續的投放和運營策略。但他們自己經過計算後，發現誤差竟然有 60%。此後火山引擎派出了算法工程師小組支援他們，找出了核心的問題——算法的結構與選型，于是從底層開始優化後，最終把誤差降低到了 20% 以内。
其三，這樣的平台尤其适合中小遊戲團隊快速提升能力、避免重複造輪子。
如今大模型雖然發展神速、一天一個樣，但是平心而論，大多數團隊其實并沒有快速應用的能力。其中不僅涉及到對模型本身的理解和研究，也關系到平台對模型标準化、流程化的進程。
就拿最常見的 AI 繪畫來說，平台應該做的，一方面是盡可能在多元化上滿足不同團隊的需求，比如搜集不同畫風、不同應用場景的大模型；另一方面，則是在通用性上做到最好，比如盡可能便捷的接入流程、穩定的生成性能。說白了，從平台上挑選模型來用，至少要比自己内部研究花更少的時間、有更好的成果。
03 結語：行業需要更多 " 積木 "
在捋過一遍以上内容之後，我其實并不對火山引擎的決策和布局感到意外。倒不如說，在 AI 時代到來後，這種平台的出現是一種必然。因爲遊戲公司在研發和運營等方面，必然也會經曆一輪 AI 的洗禮，全面結合更高效的方式來 " 重置 " 一次或多次。
這個進程，就好像曾經計算機出現後，會計行業的電算化一樣——換個近點的說法，遊戲行業也早就經曆了幾輪類似的變革，比如用更加智能化、數據化的思維和管線做事。
在這種背景下，火山引擎的這些能力，是有利于 AI 真正在遊戲行業落地的。因爲 AI 本來就是一個需要高度開放的生态，才能自由生長的技術。隻有在平台生态真正形成氣候之後，AI 應用才有機會形成大規模的流動、各種不同的嘗試，進而慢慢積累到行業産生質變。
進一步來說，這也關系到一些創新能力的提升——許多團隊并非沒有想法，而是手中的積木不夠多，永遠做不出超出能力限制的創新。而在将來，平台或許就會扮演這個提供積木的角色。當生态形成、AI 的技術門檻被抹平，許多團隊就會站在同一起跑線上。到那時，行業才可能迎來新一輪的浪潮。
