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*@。