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%*。