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%*。