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#*#。