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*%*。