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#@*@。