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*%##%。