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*%%。