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%@。