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%#。