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%@。