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@#@。