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#*%@@。