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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