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%#@%。