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**。