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@###。