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%%。