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@*。