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%%#。