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#@#。