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#@#%*。