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@%#。