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#*@*@。