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%@#@@。