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*@@。