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#%。