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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