火山引擎谭待:大模型的超低定价,来自对技术的信心
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本文转自:中新网
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“降价的基本逻辑是*#@,我们有信心用技术手段降低成本#%%,市场也需要更低价的大模型*%%%。”
5月15日#%,字节跳动豆包大模型在火山引擎原动力大会上正式发布%#@%#。火山引擎总裁谭待在接受媒体采访时@*,谈到了大模型的定价策略%*%%@。
豆包大模型的超低价格引发行业震动@%#*。据悉%*,豆包主力模型的推理输入价格只有0.0008元/千Tokens%@%@,比行业便宜99.3%%@#%。对此@*,谭待坦言%*,“降价是用技术优化成本来实现的*#。如果只是补贴%%@*,用亏损换收入是不可持续的%***%,火山引擎不会走这条路*@*%。”
据介绍#%,大模型推理成本的优化%*,技术上有很多手段%*。首先是模型本身#%*,模型结构、训练方法都可以持续改进**%*,包括业界很关注的MoE(混合专家模型)#%*#,就是优化推理成本很好的解决方案@#。
其次是工程上的优化#*。大模型的调用量越大%@*,优化推理成本的空间也越大##。以前的模型都是单机推理*%##*,大模型用的是分布式推理%%。所以如果能把各种各样的底层算力用得更好@@#%,推理成本就会大大降低@@@#*。
谭待进一步解释说%@**%,豆包大模型平均每天处理1200亿Tokens文本、生成3000万张图片##%#,这里有不同的负载*%,可以把不同任务混合在一起@%,互相错峰@##%,通过智能调度把它们的利用率都跑得很高@*#,就能极大地提升资源利用率#@,实现整体成本的优化#%*。
另外以字节内部业务为例%***,飞书的主要流量高峰在工作时间*#*,抖音在下班后休闲时间的流量更高%*#*#,这些不同业务的大模型推理@#%#*,也能根据业务特点错峰使用%@@,就可以降低成本%@*#*。
对于“大模型开始价格战”的说法%%%,谭待认为@%@#@,大模型市场仍在发展初期##*,远远没到激烈竞争的阶段%#**@。“池塘有多大%%**,鱼就有多大#%%,现在整个池塘还在培养的过程##@*@。”
“一个人现在创业%%##,如果要花1万块钱调用大模型@*@,可能会觉得有点贵*%。我们把价格降到1%都不到*@#,100块钱就能用起来****%,他的想法也就更容易尝试**#@。”谭待表示@%@,企业的AI转型充满不确定性%%#*#,试错成本要尽量低%@%@@,才能更快更多地实现大模型的应用落地**@,从而让整个行业受益#*%。
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