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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