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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