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#*#@。