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##*。