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%%@@。