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%*@@#。