谈AI，就服李彦宏

“人一到群体中，智商就严重降低”。社会心理学经典著作《乌合之众》的这句金句，套用到人们追逐时代风口时的表现，也同样成立。任何一个新概念来临，都会很多企业蜂拥而至。而种种追风的背后，往往是企业“不甘人后”、担心“错过风口”的心理的在作祟。

只是，在思考时代风口如何“为我所用”前，可能很多企业会因为嘈杂的舆论而丧失了理性，甚至“忘记了为什么出发”。例如，2022年底国内掀起的一股“AI大模型”热潮，就正在重演这样的场面。

尤其是在“百模大战”之下，AI大模型的落地应用、以及商业化之路依然十分迷茫。因此，很多企业在对待这个新鲜事物时，也开始显得无所适从。

不过，近日李彦宏在深圳西丽湖论坛的一番演讲，却令人耳目一新，甚至可谓“一语惊醒梦中人”。有网友甚至表示：听了李彦宏这番话，才知道我们对大模型都想错了。

①

“百模大战”激战正酣，但或许卷错了方向

在这次演讲中，李彦宏开门见山地表示：“中国有领先的基础大模型，这为AI原生应用提供了坚实的基础，是底层驱动力。”

言外之意，基础大模型是AI原生应用的底层驱动力，但是不能代表AI原生应用。所以企业都将目光瞄准AI大模型，而忽略了AI原生应用，无异于南辕北辙。

实际上，基础大模型的研发，属于人工智能细分的垂直领域，既需要技术、财力、人力做后盾，也需要有对应的原生应用，完善其产业生态。因此，入局门槛必然很高，而且实现商业化的成功率也将会很低，最终恐怕只有少数头部企业，能够依靠实力胜出。

对此，李彦宏将AI基础大模型与PC及移动互联网时代的操作系统对比，进行了分析。要知道，PC时代的各种软件都是基于Windows系统开发，而移动时代，也是以安卓和iOS两家的操作系统为主进行移动应用软件（APP）的开发。也就是说，在行业壁垒相对较高的操作系统领域，要么一家独大，要么双雄并立，并不存在百花齐放百家争鸣的情形。

实际上，早期参与操作系统研发的，远不止这几个玩家。例如，科技巨头企业华为推出鸿蒙系统多年，至今仍旧难以形成气候，在短期内也无法与安卓及IoS系统三分天下，便是最佳的印证。

而经过几轮市场博弈后，成功的操作系统之所以凤毛麟角，也足以印证，操作系统的研发、运营门槛极高，对形成产业生态的挑战很大。

对比之下，AI基础大模型的研发与推广，与彼时的电脑、智能手机操作系统如出一辙。因此，各大企业扎堆去研发“AI大模型”，无异于是在一窝蜂去研发“操作系统”，最终的结果如何，也可想而知。

而最终能够成功的，必然是以百度为代表的，具有硬核AI科技实力的少数巨头企业。正如李彦宏所言：最终成为开发者依赖的大模型的机会，可能就屈指可数。

相反，如果各大企业都将目光转向AI原生应用，却大有可为。李彦宏也用800万的移动应用来举例，说明AI原生应用的想象空间之大。

与此同时，目前国内知名的基础大模型很多，但是超级AI原生应用却寥寥无几，也充分说明AI原生应用尚且处于市场空白地带。对此，李彦宏也表示：“全球来看，AI原生应用正在成为主要趋势。微软没有自己的基础大模型，但是通过与OpenAI合作，却有最成功的AI原生应用，大家知道就是Office365的Copilot ，收费30美元/月。”

由此可见，公司是否拥有基础大模型，并非研发AI原生应用的必要条件。反之，加码AI原生应用，则势必会如同当年智能手机普及的那个年代，让企业坐上时代快车。

众所周知，在移动互联网大潮来临后，很多互联网创业者通过开发移动应用，并进行市场推广，从而建立了一个庞大的商业帝国。例如，抖音、微信、Uber、滴滴、拼多多等。

另外，从推动社会进步的角度来看，缺乏AI基因以及资本的创业者，如果参与到基础大模型的研发中，还会面临很高的技术门槛与成本门槛。一方面会因为成功率极低，而给创业者带来巨大的风险；另一方面，“重复造轮子”还会给社会资源带来巨大的浪费。

与一些初创AI企业所不同的是，百度正式入局AI赛道，可以追溯至百度从2010年开始布局AI。在这十年间，百度先成立自然语言处理NLP部门，随后，又相继成立了深度学习研究院（IDL）、大数据实验室BDL、硅谷人工智能实验室SVAIL等。

2016年，人工智能向市场彰显其在未来的重要性，百度开始加大投入、重点布局AI，百度的研发费用由2010年的79亿元，上升到了2020年的人民币195亿元，研发占收入的比重也在不断提升。

由此可见，经过10余年的沉淀，百度此番押注AI大模型垂直领域是有备而来，且底蕴深厚。可以预见，在AI原生应用越来越多后，百度也将最有资格成为AI大模型时代的“操作系统”。

正如李彦宏本次演讲时所言：“AI原生时代，我们需要100万量级的AI原生应用，但是不需要100个大模型。如果我们的产业政策能够更加鼓励基于大模型的AI原生应用，我们一定能够构建起一个繁荣的AI生态，推动新一轮的经济增长。”

也就是说，AI大模型走向应用，需要匹配的丰富的客户资源、应用场景，才能商业化落地。而为了单一场景、单一应用去研发基础大模型，或得不偿失，用李彦宏的话说，就是“专用大模型的价值非常有限”。

而且，“百模大战”看似热闹非凡，但是真正同时具备大模型技术迭代、商业化落地条件的企业，却屈指可数。因此，卷“基础大模型”本身，毫无意义。而在此基础上，研究AI原生应用却大有可为。

②

市场需要什么样的大模型？

百度AI大模型“众望所归”

既然市场上的“AI大模型”很多，那么作为消费市场，什么样的大模型才最有实际价值？据观察，以下几个关键元素，是决定一款“AI大模型”产品能够获得市场青睐的关键元素。

首先，作为技术密集型行业，只有技术足够硬核的企业才是AI大模型的主导者。可以预见，AI大模型技术将会随着市场需求的变化，频繁地升级迭代。因此只有技术足够硬核的企业，才能充分释放AI人工智能的强大功能与应用价值，从而确保在更新迭代的过程中，后劲十足。

对此，李彦宏表示：“我还看到一个现象，就是很多行业、企业，甚至城市都在买卡、囤芯片，建智算中心，想从头训练自己的专用大模型。殊不知这样炼出来的大模型是没有智能涌现能力的。”

所谓的涌现能力，李彦宏的理解是，只有当你的参数规模足够大，算法、数据训练都做对的时候，并且能够持续投入，不断迭代，才能够产生智能涌现，大模型才具有触类旁通的能力。也就是对于机器人而言，你没教过的东西，它也会了。

反观百度，在AI技术、算法、数据训练等方面，可谓万事俱备。例如，早在今年3 月16日，百度率先发布了基于文心大模型3.0的文心一言产品，之后便以周为单位不断迭代，目前已更新至文心4.0，这也是迄今为止最强大的文心大模型，具有理解、生成、逻辑和记忆四大核心能力。

其次，当需要AI大模型及相关应用的企业越来越多时，市场也对AI大模型的通用性、开放性，也提出了更高要求。实际上也唯有如此，才能为更多产业、行业以及企业所用。

不过，目前市面上的大模型虽然有数百家，但是受限于其场景不够丰富、功能不够强大、开放性不足等因素，而“使用率”较低。反馈到AI大模型技术平台上，就是调用量不足。

正如李彦宏所言：大模型的产业化模式，应该是把基础大模型的通用能力和行业领域的专有能力相结合。也就是大模型套小模型，专用的小模型反应快，成本低，大模型更智能，可以用来兜底。

数据表明，8月31号开放以来，文心大模型的API调用量，正在呈现指数级的增长趋势。对此，李彦宏很信心十足地表示：国内有200多个大模型，很多上了这个榜单、那个排名，其实都没有什么使用量。而文心大模型一家的调用量，恐怕比所有那200家加起来的调用量还大。由此可见，大模型的市场价值或许在于，在强悍的技术以外，能够服务多少客户、覆盖多少应用场景 、解决多少实际问题。

实际上，自百度文心大模型发布后，百度AI大模型已逐步在为各大产业赋能。据李彦宏介绍，在百度智能云千帆大模型平台上，目前有超过17000家企业在这里开发产业模型和解决方案，除了制造、能源、电力、化工、交通等实体产业，也包括教育、电商、短视频、游戏等多个行业。

李彦宏预言，未来每一家企业跟自己客户打交道的方式，都将被改造为AI原生应用，这将大幅度提升企业的竞争力。而无论是企业竞争力的提升，还是个人工作效率的提升，都是经济增长的驱动力。而AI应用生态的繁荣，将会成就经济繁荣。

再次，市场也迫切呼唤不一样的AI大模型以及丰富多彩的AI原生应用，而不是同质化的大模型。

目前，很多大多数AI大模型所针对的场景以及解决的问题，是通过大模型进行内容创作、智能化客户服务等，可谓千篇一律。

而在AI大模型越来越同质化之时，人们也会发现，一些尚未覆盖部分需求与场景的AI大模型，却人迹罕至、无人问津。例如，在一些服务相对繁重的传统行业、较为复杂的应用场景，就存在着巨大的市场空白，在李彦宏看来，这也是未来的商业机会。

所幸的是，百度在完成基础AI模型的基础架构后，开始反其道而行之，逐步“重仓”AI原生应用，已经为行业做出“榜样”，并逐渐成为真正的行业领头羊。

③

百度打样，为AI大模型的真正价值“正名”

技术的价值在于应用，更在于将其商业化，AI大模型同样也不例外。李彦宏认为，大模型和生成式人工智能所带来的机遇，是堪比工业革命的大机遇，理应释放其社会价值。

因此，在本次演讲，李彦宏也表达了一种观点：AI大模型这种具有“革命性”意义的技术落地，需要公司一把手躬身入局、亲自下场，拿出战无不胜必胜的姿态、攻无不克的信心。

而拥抱大趋势，更不只是停留在口号或者形式上。不过，目前很多企业通过“自上而下”的管理方式，让基层的工程师一头扎进基础大模型的研究，无异于埋头苦干、甚至流于形式、浮于表面，最终的落地效果恐怕也会差强人意。

李彦宏认为，大模型本身不仅不产生任何价值、对现有业务的成长毫无帮助，甚至还会造成了对公司资源、社会资源的巨大浪费。

事实证明，在外界对AI大模型的认知不一、媒体声音又十分嘈杂之时，确实有一些企业会陷入迫切想要拥抱AI，却不知如何低成本、高产出切入赛道的焦虑状态。

因此，唯有公司一把手驱动，从新技术是否对自己业务的关键指标产生了正向作用出发，来思考AI大模型的应用方式，才能将其落地。

以已经掌握AI大模型核心技术的百度为例，百度从过去布局AI到如今大规模应用AI大模型，都是百度CEO李彦宏亲自“站台”，因此也在百度移动生态、文库、地图、小度音响、智能驾驶等自家产品上，推出丰富多样的AI原生应用，并将其应用价值，通过市场反馈得到了验证。

例如，百度就坚决地对旗下各产品线进行了AI原生化重构，给大家带来了前所未有的智能体验。比如，新搜索具有极致满足、推荐激发和多轮交互三个特点，当用户提出一个问题时，新搜索不再是提供一堆链接，而是通过对内容的理解，生成文字、图片、动态图表等多模态的答案，让用户一步获得满足。

再比如，以前准备一场演讲，要耗费好几天时间制作讲稿和PPT。现在，百度文库可以在1分钟内生成一个20几页的PPT，包括图表生成，格式美化等，而且几乎是零成本。新文库也实现了从内容工具到生产力工具的转变。因为有了这样的原生化改造，文库的付费率有了明显的提升，这就是我说的AI对业务关键指标的促进作用。

实际上，这些AI大模型应用，只是冰山一角。据了解，目前百度已发布十余款AI原生应用。而且，早在百度从做AI的第一天，就非常重视生态的建设，目前已经拥有了800万AI开发者。而据百度CTO王海峰在 2023 年世界互联网大会乌镇峰会上披露，文心一言用户规模现已达到 7000 万，场景 4300 个，应用2400余个。

不久前，百度还上线了大模型插件平台，无论是个人还是企业，都能通过这个平台，把自己的数据和能力，快速变成插件。比如法律助手、简历助手、装修助手、旅游、办公等等插件。

据李彦宏介绍：“插件是一种特殊的AI原生应用，不仅容易上手，还能让企业在私有数据没有泄露风险的情况下，更便捷地用到大模型能力，大大降低了开发者门槛，有利于构建繁荣的AI原生应用生态。而API是AI原生应用调用基础大模型的主要方式。”

通过这些“接口”，百度AI大模型也可以轻松与制造、能源、电力、化工、交通等实体产业对接，从而让这些行业成为大模型和AI原生应用极为重要的落脚点，也将成为推动数实融合的主阵地。值得一提的是，在2023年百度世界大会上，百度千帆还推出了自己的“App Store”——AI原生应用商店，为基于文心大模型开发的应用提供了交易平台。

这也意味着，百度AI大模型将通过“以点带面”的方式，进一步释放产业价值。而通过开放AI大模型的插件、API接口、原生应用，也可以让每个行业、每家企业直接“拿来主义”、各取所需，从而减少大模型投入的成本与风险，在节约社会资源的同时，也将为AI大模型行业的发展推波助澜。

未来展望

通过李彦宏的讲话，即使是置身事外的行业人士，或许也可以看出，目前各个行业“一窝蜂”涌向大模型，虽然拥抱时代趋势的整体方向未错，但是入局“姿势”，却未必是正确的。

正如李彦宏所言，AI大模型未来的“内卷”方向，或许不是人人都去研究AI技术、研究基础大模型本身，更不是为某个行业去研发价值十分有限的专用大模型，而是基于市场需求、实际场景，进一步丰富原生应用，从让AI大模型技术真正的为产业、行业、企业所用。

所幸的是，在这个浮躁喧哗的新型赛道，李彦宏的这番话醍醐灌顶，其掷地有声的行业观点，也将让被“如何正确入局AI大模型”这个问题困扰已久的很多企业，茅塞顿开。而在此基础上，企业如何结合发展现状拥抱AI大时代、应用AI大模型，并带来商业价值的问题，也将迎刃而解。

作者：尼古

编辑：尼克

免责声明:本文基于已公开的资料信息或受访人提供的信息撰写，但科技四少及文章作者不保证该文章提及或者展示关联等信息资料的完整性、准确性。在任何情况下，本文中的信息或所表述的意见均不构成对任何人的投资建议。