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@@*#。