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*@@#。