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*%。