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*%*@。