“中國的大模型很多，但是基于大模型所開發出的AI原生應用卻非常少。”
11月15日，深圳2023西麗湖論壇上，百度創始人、董事長兼首席執行官李彥宏對國內AI市場給出的研判。
作爲《時代》周刊所評選的全球AI領袖企業創始人，李彥宏留給人們的印象，一直是人工智能行業最堅定的支持者。
過往幾個月裏，身處AI賽道廣闊前景之中“振奮感”，幾乎貫穿了他的每一場公開演講。即便是私下裏爲《智能革命》一書作序，他也毫不掩飾對于行業的期待：
“全世界都在爲即將到來的人工智能革命感到興奮。”
而在剛剛結束的西麗湖論壇上，面對國內大模型領域的“過熱”現象，這個小小的傳統被打破了，取而代之的則是一盆迎面的“冷水”。
正如他在演講開頭，抛出的那句直切主題的開場白一樣：人工智能很熱，但我想首先談幾個‘冷’思考。”
1、熱過的大模型，何時“退燒”？
大模型賽道很火爆，這是過去的大半年裏，各界人士都能直觀感受到的現象。
然而，只有行業中感知最敏銳的那批人才能意識到，當下的大模型賽道，不僅廣受關注，而且已經有了明顯的“過熱”迹象。
當下，人工智能行業“模型層—中間層—應用層”的宏觀架構之中，大模型已經躍馬當先，成爲了占據絕對資源優勢的主角。
“人工智能每收獲1塊錢投資，就有6毛錢流向了大模型。”
這個類比並不誇張，數據統計現實，2023上半年，國內人工智能領域共發生161起投融資事件，其中超過半數投融資直指算力設施和大模型業務，而涉及具體應用側面的，不足四分之一。
從發布大模型的時間節點來看，國內的大模型訓練起步，平均要晚于美國3年左右，然而據钛媒體《2023AI大模型應用中美比較研究》報告顯示，單從數量來看，截至2023年7月底，國內市場已經累計問世了超過130個大模型，甚至超越了同期的美國市場。
大模型超量湧現的另一邊，正如李彥宏所提到的那樣：
“很多行業、企業，甚至很多城市還在買卡、囤芯片，建立智算中心，想要從頭訓練自己的專用大模型。”
這種反常的“過熱”背後，是越來越多從業公司、投資者和企業品牌的集體“迷失”。
對于從業公司來說，大模型之于AI行業，猶如操作系統之于互聯網産業，是不折不扣的“基礎設施”，無論是短期紅利還是長期前景，都非常可觀。
而對于投資人來說，入股算力中心、開發大模型也是“更保險”的商業行爲，一方面，AI的中間層和應用層還沒有跑出類似ChatGPT、文心一言這樣的頭部企業，缺乏現有案例參考，另一方面，相較于看不見的原生應用，買實體芯片、建算力中心更能直觀的看見資金流向，從而幫助平衡投資風險。
最後，很多企業對此更是理解不深，順著媒體和輿論的炒作，以爲擁抱人工智能就是引入大模型，最終誤入歧途，造成了對公司資源和社會資源的巨大浪費。
回望過去，各方複雜的博弈與思考，鑄就了如今大模型的“過熱”現象。
長期來看，這一現象所帶來的危害已經逐步顯露：
人工智能産業架構中，相較于模型層的落後，應用層本來可以成爲國內市場彎道超車美國的機遇，然而當前過熱的大模型賽道，虹吸了過多本該投放于應用層的資源，來“重複造輪子”，拖累了應用層的木桶板。
對此，李彥宏同樣深有感觸：
“人類進入AI時代的標志，是出現大量的AI原生應用，而不是出現大量的大模型。”
從這個角度來說，國産大模型，或許是時候該吃上一劑“退燒藥”了。
2、AI原生帶來的改變，才剛剛開始
類比互聯網産業，操作系統所衍生的紅利，固然成就了微軟這一矽谷巨擘，但硬件層的英特爾、英偉達，軟件層的亞馬遜、谷歌、Meta、Netflix，以及産品終端的蘋果、三星、華爲等企業，同樣向世界诠釋著其他産業層級所蘊含的豐厚機遇。
同樣的，人工智能産業要想收獲長足發展，也必須要實現各個層級的均衡發展，多點開花。
當前階段，意識到這一點的矽谷，已經開始了“各就各位”的新發展階段，圍繞相對成熟的大模型工具，開始朝細分方向衍化新應用。
參考美國的人工智能市場發展階段，“AI原生應用”的崛起，需要兩個前置條件：
·底層的基礎設施——大模型已經具備了較爲成熟的能力
·頭部大模型已經實現了市占率領先，圍繞大模型的內卷告一段落
對應OpenAI的高市占率，在國內大模型市場，以文心一言爲代表的頭部大模型，已經成爲了開啓“AI原生時代”的關鍵鑰匙。
從技術水平來看， 新發布的文心4.0在理解、生成、邏輯和記憶四大能力上，已經迎來顯著提升；正如李彥宏所提到的那樣，“4.0是迄今爲止最強大的文心大模型”。
具體而言，在生成能力上，文心一言除了生成文字內容，還包括了圖片、視頻、數字人等多模態內容，可實現的創作體裁超過200種，涵蓋了幾乎所有寫作需求。在邏輯和記憶能力上，相比之前的版本也有了成倍提升。
另一側的市場占有率上， 文心大模型更是“遙遙領先”。
截至10月中旬公布的數據，文心一言面向全社會開放以來，用戶規模已經達到7000萬，開發者5.4萬，場景4300個，應用825個，插件超過500個。具體到調用量數據，也如李彥宏所說“可能比國內200多家加起來的調用量還大”，並且還在不斷呈現指數級的增長趨勢。
從這個角度來說，伴隨著文心一言等頭部大模型的逐步成熟化，國內大模型市場千帆競逐、野蠻生長的初級階段，已經從事實上宣告結束。
基于這一背景條件，對于國內當前的人工智能市場來說，圍繞文心一言等頭部大模型，開啓應用層的“AI原生時代”，已經是“正當其時”。
這也是爲什麽，李彥宏在演講的開頭重點呼籲：
“如果我們能夠更加鼓勵基于大模型的AI原生應用，就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。”
3、繁榮AI應用生態下的“百度解法”
在中國的科技大廠中，百度是最早一批確立AI爲核心戰略的企業，在過去諸多公開場合中，李彥宏對AI的熱情貫穿始終，百度也在“一號位”的帶領下，率先自上而下完成AI重構。
但正如李彥宏在演講中所說的：“我認爲直到今天，中國也好，美國也好，最好的AI原生應用還沒出現。”
這句研判並非沒有根據。紅杉資本在其刷屏報告《生成式AI進入第二階段 》中提到，當前市場正在進入“第二幕”，一切的炒作最終會被真正的價值和完整的産品體驗所取代。
從全球範圍來看，無論如微軟、谷歌這樣的科技巨頭，還是OpenAI這樣的獨角獸，都在利用AI原生應用夯實自身的護城河，這已是確定性的趨勢。微軟雖然自己不下場最大模型，但借助和OpenAI的聯盟，已完成Office全家桶的AI化，另一邊的OpenAI則在最近的開發者大會上，直接推出了GPT Store，呼籲個人與開發者打造自己的專屬GPTs。
也正是這種對技術價值的長期研判，催生出李彥宏的呼籲：“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”。
當價值錨定，剩下就是如何去做，如何真正開啓一個健康、繁榮的“AI原生時代”？
事實上，李彥宏與百度想的也非常清楚：這不是一道靠一家或兩家企業完成的選擇題，而是一道需要多方合力共同參與的開放題。
首先，擁抱AI時代，必須是一項“一把手、一號位”工程。 在李彥宏看來：“大企業天然保守，對新生事物不敏感，不願意冒險”。他提到一些行業亂象，比如，很多企業只認爲擁抱AI是IT部門的事，要麽天馬行空地想要從0到1自己去大煉基礎模型，要麽就只看評測榜單選一個模型，最終的結果只會造成資源浪費。
如何避免內耗，發揮AI真正的價值，李彥宏給出的解法是企業的“一號位”。這一點也並不難理解。一方面，沒有人比一號位更關注新技術對業務關鍵指標所起的作用，另一方面，只有自上而下的意志傳達，形成統一共識，才能實現合力。
李彥宏是這麽說的，百度也是這樣做的。 正如上文所提到的，百度率先自上而下完成AI重構的中國企業，不僅是各産品線的AI原生化重構，更是上下意志的統一。
其次，技術必須服務需求，從具體的行業場景與業務場景找痛點，與技術做結合。 現在很多企業都在陷入一種算力恐慌，但正如李彥宏所說的“無論是芯片也好、框架也好、模型也好，都需要AI應用來驅動。”
換言之，只有通過更多的場景應用，才能驅動算力和數據步入正循環軌道。
最後，更好的生態才能催生更多的創新。 中國的大模型廠商不能閉門造車，讓AI真正實現普惠必須降低門檻，爲更多企業、開發者與個人提供更便捷的工具鏈與解決方案。
“百度從做AI的第一天，就非常重視生態的建設”。李彥宏這樣說。目前，百度飛槳已擁有800萬AI開發者，不久前，百度發布的文心一言插件生態平台“靈境矩陣”，相當于爲大模型提供了“手和腳”，插件以一種以輕量化的形式，降低了使用門檻，讓用戶科技結合自身的業務場景與需求，快速創新，進而真正發揮讓大模型的通用能力真正落地于場景。
插件生態之外，對于一些企業級與行業客戶而言，如何讓大模型更好地落地産業，關鍵要讓大模型用的順手、用的長久，百度智能雲千帆大模型平台就通過更完善的大模型産品、工具和服務，目前已有超17000家企業在這裏開發産業模型和解決方案。
對李彥宏與百度來說，他們足夠熟悉AI，也靠著多年的AI蓄力等來了如今的蛻變重生，在西麗湖上的這份冷思考與熱驅動，某種程度上，是李彥宏的真心話，也是百度經曆過AI時代完整周期的經驗總結與價值理解。
正如Robin在演講最後所提到的那樣：
“希望每個人都行動起來，去使用它、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。 ”
