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*@%。