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%@@%。