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@@。