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%@#。