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%#。