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*%#。