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%%。