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@@。