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%***。