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%*。