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@@#%*。