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##@。