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@#%。