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**%。