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%#。