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@*#。