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@*%%@。