火山引擎谭待:大模型的超低定价,来自对技术的信心

发布时间:2024-11-01 02:17:02 来源: sp20241101

  “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。 【编辑:唐炜妮】