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%@@%@。