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%%#。