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*@%**。