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%%**。