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@##@。