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**。