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*%@@#。