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%%%%。