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##。