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%@。