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%@@@*。