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*#。