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**。