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@@@%#。