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@@。