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%@#@。