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%*@*。