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#*。