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***。