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@*%%%。