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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