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%*#。