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%**。