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*%。