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**。