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##。