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**%。