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**%##。