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%*@#%。