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*@*。