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*@#。