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**。