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#%%。