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%@#。