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*@。