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%@@。