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@%%。