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@*。