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##*@。