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#*#@%。