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##。