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%**。