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@%#。