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*%#。