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%#%@。