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@*。