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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