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##**。