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%@@@。