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#@#。