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#*@。