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%*#%@。