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#@。