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*%。