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、抖音內容平台、字節互娛的生態聯動，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——這相當於在說，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开放平台、機器學習开發平台、火山引擎方舟平台，分別釋放开箱即用的AI原子化能力、算法和模型的一站式开發訓練推理能力、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——這相當於在說，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，敢這么提的平台好像還是第一次見。

在這種動作背後，他們究竟有什么底氣？最近，我和火山引擎遊戲行業解決方案負責人聊了聊，發現他們的能力確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，一开始看到火山引擎解決方案的內容時，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爭力，並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“極致的性價比”。這種性價比從哪來？其核心在於，字節本身在IT方面的規模和彈性。

一方面，相較於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，由於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於偏重數據、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，在長线運營中，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並不多。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，同時又是主場作战，天然就解決了一些第三方平台的痛點。

怎么理解這個主場優勢？打個比方：如果抖音是大家最終投放和驗證數據的战場，那么第三方數據平台相當於一個“練兵場”，廠商只能盡量把方案“練”好，再去战場上搏命；而火山引擎本身就是和抖音、巨量引擎打通的平台，自產自銷之下，它的每一次練兵就相當於真刀真槍的廝殺。

第三層，是能應用於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开放在火山引擎上，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、動畫資源成；運營期的個性化推薦、反外掛、遊戲內容風控、LTV預估等等。就連一些頭部公司旗下遊戲社區的內容推薦，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」。這個平台不直接生產大模型，而是一些前沿AI團隊的“舞台”——比如百川智能、出門問問、復旦大學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。

爲什么大模型的發展需要建立平台？一方面，大多團隊需要的只是幾種模塊化能力，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，他們面對遊戲產品會有三個相當關鍵的優勢：

其一，相比傳統的雲服務平台，它能接一些別人不敢接的活，直接對項目的一些業務指標負責。

對於大部分服務商來說，對指標負責都是一件難事。打個比方：某公司向平台購买了一套智能推薦方案，在交易時大概率就是一錘子买賣——平台通常不會爲公司後續的使用效果負責，因爲怎么用、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標具體提升了多少，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。比如在分析一款產品的用戶時，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，並且預測出將來的新進用戶數據會有什么具體提升。這樣一來，很多難以捉摸的指標就會變得更加清晰。

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致的支持。

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开揉碎的、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項目希望基於遊戲內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，於是從底層开始優化後，最終把誤差降低到了20%以內。

其三，這樣的平台尤其適合中小遊戲團隊快速提升能力、避免重復造輪子。

如今大模型雖然發展神速、一天一個樣，但是平心而論，大多數團隊其實並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標准化、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，至少要比自己內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”

在捋過一遍以上內容之後，我其實並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，必然也會經歷一輪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，遊戲行業也早就經歷了幾輪類似的變革，比如用更加智能化、數據化的思維和管线做事。

在這種背景下，火山引擎的這些能力，是有利於AI真正在遊戲行業落地的。因爲AI本來就是一個需要高度开放的生態，才能自由生長的技術。只有在平台生態真正形成氣候之後，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產生質變。

進一步來說，這也關系到一些創新能力的提升——許多團隊並非沒有想法，而是手中的積木不夠多，永遠做不出超出能力限制的創新。而在將來，平台或許就會扮演這個提供積木的角色。當生態形成、AI的技術門檻被抹平，許多團隊就會站在同一起跑线上。到那時，行業才可能迎來新一輪的浪潮。

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