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*##。