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##@。