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%#。