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@**。