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@%#。