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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