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%%#@。