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%*#*。