大模型“厘时代”来临，AI应用爆发倒计时

引言：

当新年临近，人们忙着置办年货时，人工智能领域却掀起了一场“价格战”。继大语言模型之后，视觉理解模型也正式步入“厘时代”。12月18日，火山引擎总裁谭待在2024冬季FORCE原动力大会上宣布，豆包视觉理解模型的输入价格降至每千tokens三厘，较行业平均水平骤降85%。这不仅仅是价格的调整，更是AI技术普及的号角，预示着AI应用爆发的倒计时已经开启。

主体：

一、价格战背后的技术博弈

表面上，这似乎是一场简单的价格战，但深入分析，我们看到的是一场围绕技术、成本和用户体验的综合博弈。与大语言模型相比，视觉理解模型需要更庞大的计算资源和数据，应用场景也更加多元，对用户体验的要求也更高。因此，这场竞争的核心并非单纯的价格比拼，而是在保证用户体验的前提下，如何通过技术创新来降低成本。

二、云原生架构的AI转型

过去十年，云原生架构以CPU为核心，通过容器、微服务等技术实现了应用与底层基础设施的解耦，极大地推动了云计算的发展。然而，随着AI大模型的兴起，GPU逐渐成为计算的核心，传统的云原生架构在AI场景下暴露出诸多不足。数据需要先经过CPU处理，再传输到GPU进行计算，这种绕行方式不仅增加了延迟，也造成了GPU算力的浪费。此外，AI的训练和推理对高速互联、在线存储和隐私安全也提出了更高的要求。

火山引擎云基础产品负责人罗浩指出，AI场景下的云原生架构需要更短的访问路径，避免绕行，并确保计算、存储和数据分发的性能达到极致。这促使他们对云原生架构进行了升级，演进成“AI云原生架构”。

三、AI云原生：一场“大工程”

“AI云原生”并非一个新概念，而是一项复杂的工程。其核心目标在于解决AI应用大规模落地时面临的效率和成本问题。这不仅关乎算法和模型设计，更涉及存储、网络等基础设施的优化。

存储优化： 针对大模型推理过程中产生的海量数据，火山引擎重写了KV Cache体系，允许GPU直接访问远程高速内存，绕开了传统的CPU内存访问路径，大大提高了数据传输效率。
网络优化： 传统的TCP协议已无法满足AI应用对网络性能的高要求。火山引擎创新性地采用了vRDMA（虚拟远程直接内存访问）技术，实现了GPU之间的数据直接传输，降低了延迟，提高了效率，并带来了成本上的大幅节约。

四、AI技术普惠：成本降低是关键

这些技术上的突破，最终体现在成本的降低上。火山引擎新推出的EIC弹性极速缓存，使大模型推理时延降低至1/50，成本降低20%。这些数字的意义，在智能驾驶等领域的商业合作中得到了充分体现。

四维图新智驾感知算法负责人唐文博表示，端到端大模型在智能驾驶领域的应用，对存储系统的并发性能、IO能力和存储规模提出了极高的要求。同时，训练通常需要大规模的GPU集群，对计算集群和存储集群的物理距离也有严格要求。火山引擎的AI云原生架构，为解决这些问题提供了有效的方案。

结论：

大模型定价进入“厘时代”，不仅仅是一场价格战，更是AI技术普及的开始。通过技术创新，降低成本，优化用户体验，AI正在加速走向千家万户。火山引擎的AI云原生架构，为AI应用的爆发奠定了坚实的基础。未来，随着技术的不断进步，我们有理由相信，AI将会在更多领域发挥重要作用，深刻改变我们的生活。

参考文献：