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@*。