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#%*#%。