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@#@#*。