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**%#。