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%@。