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%%。