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#*#。