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#@#。