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#*@%。