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**@@。