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*%%。