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@@*##。