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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