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*%。