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#*%**。