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#@。