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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