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@*%。