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@#@。