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%#*@@。