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%*#。