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%@#。