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@*#@%。