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@#%@。