火山引擎谭待：大模型的超低定价，来自对技术的信心

　　“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##@%。