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@%。