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*%@。