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%####。