新火種
2023-11-22 
李彥宏為大模型擠泡沫：AI時代下有應用才有未來
撰文 | 李信馬
題圖 | 百度李彥宏
我們的大模型，是不是太多了？
今天的西麗湖論壇上，百度創始人李彥宏，在演講中給國內的大模型熱潮“潑了冷水”。今年上半年3月，百度才剛發布了第一個國產大模型文心一言，而到了10月末，據報道國產大模型的數量已經達到了238個。
對此，李彥宏評價道：“不斷地重復開發基礎大模型是對社會資源的極大浪費。”
為什么這么說，難道是先上車的人準備焊死車門嗎？讓我們冷靜思考下，當下，大模型數量的增長速度令人震驚，但這能意味著，我們就有了世界最一流的大模型實力了？顯然，數量不是一個有效的衡量指標。談起大模型，科技圈的第一反應還是 ChatGPT，而238個大模型，絕大多數都是“無名之輩”。
時至今日，我們對大模型的認知也更加清晰，如果將其當成一個聊天工具，或者是單獨的產品，那就大錯特錯了——它的確可以做聊天工具，但最能發揮其價值的定位，是成為類似操作系統一樣的技術底座，來支撐海量的應用。
兩者的生態位甚至都是對位的，向下是芯片層（大模型會多一個框架層），向上是應用層。如果沒有足夠的應用，那么大模型能產生的價值，甚至可能都不夠其算力的成本。
而對于操作系統，我們就很熟悉了。PC時代，微軟的windows一家獨大；移動互聯網時代，蘋果iOS和安卓系統兩分天下，華為頭破血流才讓鴻蒙系統突圍而出。這樣的競爭，會比我們預想的更殘酷，未來就是一場現實版的“大逃殺”或者“吃雞游戲”，存活的名額可以有幾個，但絕不會太多。
如此看來，我們的大模型，真的太多了，多到令人心疼——多少成本、多少人的時間和精力，注定要打水漂啊？
游戲里，從兩手空空到贏得游戲的關鍵，是不停的搜索物資，來幫助在戰斗中不斷取勝。而大模型的“物資”，就是應用，通過應用，再帶來用戶和收入，生態才能發展壯大。一部功能機和一部智能手機，硬件價值可能差不多，但智能手機里的幾十上百個應用，卻是當代人日常生活不可或缺的。
國內大模型當下的問題，是大模型太多，而有價值的AI原生應用太少，就像空蕩蕩的店鋪里沒有貨物，白白浪費房租（算力）。相比之下，國外的AI原生應用已經有上千個了，目前最接近“現象級應用”這一評價的，就是微軟和OpenAI合作的Office365的Copilot，售價高達30美金/月。
不久前，在OpenAI的首屆全球開發者大會“OpenAI DevDay”上，GPTs商店橫空出世，其產品形態包括分成模式類似于蘋果的AppStore，也將大模型對應用的重視提高到了新的高度。“我們知道，人們想要更智能、更個性化、更可定制的AI，可以為你做更多的事情。最終，你只需向計算機說你需要什么，它就會為你完成所有這些任務。”OpenAI首席執行官Sam·Altman描述的未來，就是AI時代的場景。
如果今天，國內大模型創業的模式，還是做一個大模型，然后打榜，融資，提升性能，再找找落地場景，做項目準備上市的話，那這個思路已經落后版本太多了。我們在大模型技術上的落后，其實已經追趕的很接近，百度最新的文心大模型，在中文領域已經追上了GPT-4，當下版本的重心，就是要做應用。
圖片來源：百度
全球來看趨勢也是如此，AI原生應用進入了爆發的前夜。通過API，AI原生應用調用大模型，將在互聯網、制造、能源、電力、化工、交通等行業不斷落地，孕育新時代的百度、淘寶、美團、滴滴等。“大模型的產業化模式，應該是把基礎模型的通用能力和行業領域的專業知識相結合。也就是大模型套小模型，專用的小模型反應快，成本低，大模型更智能，可以用來兜底。”李彥宏說。
百度目前在做的，一是“革自己的命”，將所有的應用重做一遍，另一方面，上線了大模型插件平臺并對外開放，降低了應用開發和使用的門檻。據統計，在百度智能云千帆大模型平臺上，已經有超過17000家企業在開發產業模型和解決方案。
“直到今天，無論是中國也好，美國也好，我認為最好的AI原生應用還有沒出現。”做大模型還有沒有機會？有，但大模型的機會，并不只是大模型本身，更多的機會將來自其上的應用。AI原生時代，我們需要的是100萬量級的AI原生應用，而不是100個所謂的大模型。
以下是李彥宏在西麗湖論壇上的演講全文。
尊敬的各位領導、各位嘉賓，大家好！很高興來深圳參加西麗湖論壇。我想借此機會，跟大家分享我對大模型和AI原生應用的一些思考。我演講的主題是《AI原生時代：“冷”思考和“熱”驅動》。現在人工智能很熱，但我想首先分享兩個“冷”思考。
第一個，中國的大模型很多，但是基于大模型開發出來的AI原生應用卻非常少。有報道說，截止10月份國內已經發布了238個大模型，而6月份的時候這個數字是79個，相當于4個月就翻了3倍。但中國有多少AI原生應用呢？我想在座的各位，很少有人能說出一二個來。如果我們看國外，除了有幾十個基礎大模型之外，實際上，已經有了上千個AI原生應用，這是在中國市場上沒有的。而我認為，人類進入AI時代的標志，不是產生很多的大模型，而是產生很多的AI原生應用。為什么這么說？我們看PC時代，基本上只有Windows一個操作系統，但是基于Windows系統開發的軟件有很多；移動互聯網時代，主流操作系統也只有安卓和iOS兩家，而移動應用有800萬之多。大模型時代其實也是類似，大模型本身是一個基礎底座，類似操作系統，那么最終開發者要依賴為數不多的大模型來開發出各種各樣的原生應用。所以，不斷地重復開發基礎大模型是對社會資源的極大浪費。
AI原生時代，我們需要100萬量級的AI原生應用，但是不需要100個大模型。如果我們的產業政策能夠更加鼓勵基于大模型的AI原生應用，我們一定能夠構建起一個繁榮的AI生態，推動新一輪的經濟增長。
第二個冷思考，由于沒有智能涌現能力，專用大模型的價值其實非常有限。我看到一個現象，很多行業、企業，甚至很多城市都在買卡、囤芯片，建立智算中心，想要從頭訓練自己的專用大模型。殊不知這樣煉出來的大模型是沒有智能涌現能力的。因為，只有當你的模型的參數規模足夠大，訓練數據量足夠多并且能夠不斷投入，進行迭代，才能夠產生智能涌現，大模型才能具有觸類旁通的能力。也就是說，你沒教過的東西，它也會了。所以，大模型的產業化模式，應該是把基礎模型的通用能力和行業領域的專業知識相結合。也就是大模型套小模型，專用的小模型反應快，成本低，大模型更智能，可以用來兜底。
自從8月31號開放以來，文心大模型的API調用量，呈現了指數級的增長。國內有200多個大模型，上了這個榜單、進了那個排名，但其實調用量是很小的。文心大模型一家的調用量比這200多家大模型的調用量加起來還要多。
剛才說了兩個“冷”思考。作為一個在AI領域工作超過十年的從業者，我對大模型和AI原生應用的巨大價值和影響力，都深信不疑。所以我想說一說，AI原生時代的三個“熱”驅動。
第一，強大的基礎模型，會驅動AI原生應用爆發。中國有領先的基礎大模型，這是AI原生應用發展的堅實基礎，是底層的能力。3 月16日，百度率先發布了基于文心大模型3.0的文心一言產品，之后快速迭代。
上個月，我們又發布了文心4.0版本，在網站和APP上叫做文心一言專業版。4.0是迄今為止最強大的文心大模型，在理解、生成、邏輯和記憶各方面能力，都有了明顯提升。比如，在生成能力上，文心一言除了生成文字內容，還包括圖片、視頻、數字人等等多模態內容，可實現的創作體裁超過200種，你讓他寫一首李白風格的詩，寫出來就像李白，你讓他寫一首杜甫風格的詩，寫出來就像杜甫，涵蓋了幾乎所有的寫作需求。在邏輯和記憶能力上，相比之前的版本也有了成倍的提升。而AI原生應用，就是基于大模型智能涌現后產生的理解、生成、邏輯和記憶能力而開發出來的應用。這些能力是過去的時代所不具備的，因而才能打開無限的創新空間。作為基礎底座，大模型可以支撐無數AI原生應用的開發。但是，直到今天，無論是中國也好，美國也好，我認為最好的AI原生應用還有沒出現。就像移動時代誕生了像微信、抖音、Uber這樣的“mobile-native”的應用一樣，AI原生時代一定會有優秀的AI原生應用是基于這些大模型開發出來的。而深圳有著豐富的場景和深厚的產業基礎，在AI原生時代深圳一定會再次成為創新創業的沃土。
第二，擁抱AI時代，需要由CEO、一把手來驅動。今天，大模型和生成式人工智能所帶來的機遇是堪比工業革命的大機遇，這一點已經成為行業的共識，每一家企業、每一個組織，都在思考如何擁抱這個新時代，如何利用這一新技術來提升自己的競爭力。如同任何新鮮事物都有一個接受過程一樣，最早接受的是C端用戶和創業企業，之后是中小企業，最后接受的才是大企業，因為大企業天然保守，對新生事物不敏感，不愿意冒風險。我見到很多企業，上上下下都非常重視這次機會，但是對問題的本質理解不深，CEO把這個任務交給IT負責人，IT負責人和工程師天天被那些所謂的“震撼發布”、“史詩級的更新”、“iPhone時刻”、“炸裂”這些說法所忽悠，都想去自己搞個基礎模型，或者按照網上傳播的評測方法來挑選一款評分高的大模型，大家就以為這就是擁抱AI時代了，殊不知大模型本身不僅不產生任何價值，還造成了對公司資源和社會資源的巨大浪費。
擁抱AI時代，為什么需要一把手來驅動？因為只有CEO才會關心新技術對自己業務的關鍵指標是不是產生了正面作用。比如對于互聯網企業來說，大模型有沒有對你的DAU、時長、用戶留存這些指標產生正面的影響。其實對于所有企業來說，更簡單、更直接的是對你的收入和利潤增長有沒有產生影響，對你成本的降低有沒有產生影響。這才是問題的本質。小公司一把手什么都管，就更容易開發出適合自己的原生應用，大公司分工明確，CEO如果不主動引領這個變革，就很容易被帶偏。
在百度我們堅決地對旗下各個產品線進行了AI原生的重構，給大家帶來了前所未有的智能體驗。比如，新搜索具有極致滿足、推薦激發和多輪交互的特點，當用戶提出一個問題時，新搜索不再是提供一堆鏈接，而是通過對內容的理解，生成文字、圖片、動態圖表等多模態的答案，讓用戶一步獲得滿足。再比如，以前準備一場演講，要耗費好幾天時間制作講稿和PPT，剛剛也講了，寫文章3000字可能一分鐘就完成了。現在，百度文庫可以在1分鐘內生成一個20幾頁的PPT，包括圖表生成，格式美化等，成本幾乎是零。新文庫也實現了從內容工具到生產力工具的轉變。因為有了這樣的原生化改造，文庫的付費率有了明顯的提升，這就是我說的AI對業務關鍵指標的促進作用。更大想象空間在于，大模型催生出過去從來沒有過的AI原生應用。百度也在孵化全新的AI原生應用。比如智能代碼助手Comate。今天百度有上萬個工程師，百度現在每新增100行代碼，就有20行是AI生成的，而且這個比例還在快速增長中。這樣的AI原生應用，通過人機協同，幫助我們大幅度提升研發效率。而AI原生應用帶來的改變，我認為，才剛剛開始。
第三，繁榮的AI原生應用生態，會驅動經濟增長。好的應用會帶動市場，倒逼市場變化。類比來看，中國新能源車在全球的市場份額達到65%。這主要是因為國家政策的扶持拉動了應用端，拉動了市場的需求，比如對于新能源車的車輛購置稅減免，不限號不限行等等這些手段，都有效拉動了新能源汽車產業的快速增長。AI產業也是需求驅動，所以應該是在需求側、應用層發力，就像補貼新能源汽車用戶一樣，鼓勵企業調用大模型來開發人工智能原生應用，用市場手段推動產業發展。
我之前說，AI時代的技術棧分為四層，也就是芯片層、框架層、模型層和應用層。無論是芯片也好、框架也好、模型也好，都是需要AI應用來驅動的。只有通過更多的場景落地應用，才可以形成更大的數據飛輪，才能夠讓芯片做到夠用、好用。全球來看，AI原生應用正在成為主要的趨勢。微軟其實并沒有自己的基礎大模型，它是跟OpenAI合作的，但是它有最成功的AI原生應用，大家知道就是Office365的Copilot，30美金一個月。百度從做AI的第一天起，就非常重視生態的建設，目前已經擁有了超過800萬AI開發者。
不久前，百度上線了大模型插件平臺，無論是個人還是企業，都可以通過這個平臺，把自己的數據和能力，快速地變成插件。比如法律助手、簡歷助手、裝修助手、旅游、辦公等等助手類插件。插件是一類特殊的AI原生應用，不僅容易上手，還能讓企業在私有數據沒有泄露風險的情況下，更便捷地用到大模型的能力，大大降低了開發者門檻，有利于構建繁榮的AI原生應用生態。
API是AI原生應用調用大模型的主要方式。在制造、能源、電力、化工、交通等實體產業，都將成為大模型和AI原生應用極為重要的落腳點，也將成為推動數實融合的主陣地。今天，在百度智能云千帆大模型平臺上，已經有超過17000家企業在這里開發產業模型和解決方案，除了剛才提到的行業，也包括教育、電商、短視頻、游戲等多個行業。未來，每一家企業跟自己客戶打交道的方式，都會轉變為AI原生應用，這將大幅度提升企業的競爭力。無論是企業競爭力的提升，還是個人工作效率的提升，都是經濟增長的驅動力。AI應用生態的繁榮就會成就經濟繁榮。
“紙上得來終覺淺，絕知此事要躬行”。我講了這么多大模型和AI原生應用，就是希望每個人都行動起來，去使用它、了解它、體驗它、投入到AI原生應用的創新中，共同創造一個百花齊放、無限可能的AI原生時代。
謝謝大家！
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