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%%@*。