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%@#*。