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*@#%@。