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**。