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%*#。