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%*。