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@%。