国产大模型，应该避免走入加拉帕戈斯时刻

与其卷基础大模型，不如先构建智能体赚钱活下去。

作者 | Cythia

编辑|郑玄

在中国，大模型技术进化加速度的同时，淘汰也加速度。

短短两年时间：大模型的战争，就从 GPT 一马当先，到国产大模型百模大战，再到行业格局固定，只剩大模型五虎和几个互联网大厂。

在此期间，伴随模型大小一同膨胀的，则是算力、人才、电力、数据中心无数基础资源的不断加码。于是，全球范围内，英伟达的股价一路披荆斩棘，一年暴涨 7 倍，市值超越苹果；各大机构大模型团队，从研究员到助理，从教授到学生，接到的猎头电话，频率甚至超过了来自移动联通的套餐升级问候……

然而，参数的加码是无限的，资源是有限的，热潮当中，长期无限制的基础模型竞赛，真的是一个正确的方向吗？

宏观经济中，作为借鉴过河的对象，日本早已成为全球范围内一块被摸圆的石头：尤其在商业社会，昭和年代之后，围绕日本为什么失去半导体、家电、电池等行业，一种名为「日本产业反思体」的文章迅速在全球走红，其受众群体之广泛，堪比企业家版《意林》。

对于历史的错过，有人将原因归咎于资本，有人将原因归咎于时代变化，但这始终解释不了为什么在电视、电脑、芯片、面板、互联网、电池这些截然不同的产业里，日本贡献了最多的诺贝尔奖，但在商业中，却总是陷入相似的加拉帕戈斯陷阱：

所谓加拉帕戈斯陷阱，指的是加拉帕戈斯群岛由于千万年来与世隔绝，产生了与大陆极为不同的稳定生态系统，可一旦面对来自外来物种入侵，就面临被淘汰的危险。

而在日本的商业社会中，日本电装最早在 1994 年发明二维码，结果发扬光大的却是中国的微信、支付宝；20 世纪日本人做出了全球保质期最久、最优秀的存储芯片，全世界却在韩国人的带领下爱上了良率不高却足够便宜的三星存储；再后来，新能源时代，日本人一步到位发展起了最清洁的燃料电池，但新能源汽车却在特斯拉的带领下，集体奔赴锂电池的星辰大海。

为什么明明技术遥遥领先，商业化却仍旧颗粒无收？

这个困扰日本产业发展几十年的问题，如今也值得被中国的大模型产业重视起来。

01

如何避免 AI 走入

加拉帕戈斯困境？

降低创新的

成本意味着什么？

如果只卷基础大模型是一条错路，那正确的方向在哪里？

研究了无数日本的产业兴衰之后，曾有专家总结，日本企业最大的问题，从来不是在于点错科技树，而是因为技术遥遥领先之后，没有带动更多玩家参与，让整个产业链的成本一同降低，从而成为加拉帕戈斯群岛中独自演化的「怪物」。

比如，互联网发明，万维网是一切的基础，但真正带领产业蓬勃发展的，则需要搜索、电商、短视频等万亿级下游应用。

大模型同理：少数玩家高端竞技之外，如何让大模型吸引更多生态玩家一同参与扩充应用市场，或许是这场旷日持久的大模型战争中最关键的赛点。

如何解决这一问题，在不久前的世界人工智能大会上李彦宏明确指出了百度的思路：智能体代表着 AI 时代的未来趋势，由于它门槛足够低，可以「让更多人进来。在此之后，整个社会的创新，就会像 90 年代中期时候的互联网网站，诞生数以百万计的网站大浪淘沙之后，指不定哪条路就跑通了，从而诞生 Google、Facebook 这样的 Super APP。

近十年，百度 AI 相关的研发投入超 1400 亿元，基于以上投入，百度同时也是全球为数不多的、有着应用、模型、框架、芯片四层全栈布局的 AI 公司，其文心大模型的日均调用量更是已经突破 6 亿次。以此为基础，百度还先后上线知识库、插件、自动追问、长期记忆、多尺寸模型，来完善智能体的生态。

目前，通过百度智能体，创建 AI 原生应用的开发将变得像拍短视频一样简单，甚至一句话就能创建智能体。哪怕一些复杂的智能体创建需求，用户也能像搭乐高一样，灵活调用、组合各种工具。

文心智能体平台截图

这种极低的创新成本，换来的是汹涌而来的生态玩家：截止目前，百度文心智能体平台吸引了 10 万家企业、60 万名开发者，覆盖了上百个应用场景。

比如主业是做教育培训的上海英孚教育，通过智能体打造了用户的专属英语顾问，不仅能「因材施教」为咨询客户推荐课程、外教，还能根据用户地址、需求，提供就近的培训地点，让企业的线索有效率大幅提升。

当然，降低门槛只是产业做大重要一环，但更重要的是，降低门槛之后，如何创造营收，让雪球越滚越大，让创新成为一个稳定自循环的生态。

03

为什么超级市场，

才是大模型生态的最后一环

尾声

做出全球领先的基础大模型，还是一句话创建智能体，用大模型变现？

两者相比，或许后者并不是一个如同奥特曼一样能站在世界聚光灯舞台上改变世界的炫酷行为，而是更像是商业社会中「低垂的果实」。

但事实上，只有通过百度智能体，让「人人可开发，人人可分发，人人可获益」，让整个行业上下游的开发者、联盟伙伴、厂商一同参与，一同受益，生态才会做大，大模型产业才能长久持续。

也只有在前行的路上，不断摘取「低垂的果实」，完成一个又一个从 0 到 1 的商业化落地，才是新兴产业从技术突破到真正落地，从 1 到 100 改变世界的必经之路。

*头图来源：视觉中国

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基础大模型与应用生态，

哪一个对 AI 产业的长期发展更为重要？

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