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#@#。