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@@##。