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#@@。