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#%。