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%@#*%。