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*%*@。