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@%%#。