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@**@。