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*@。