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@#@。