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*#。