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@@#。