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#*#*@。