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#*%。