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*%@#*。