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#%%。