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#*。