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**#*。