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*%@。