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*@%#%。