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%#%@#。