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@#*@。