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%*@。