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#*。