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***@#。