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##@**。