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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