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#%。