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##%。