百度李彥宏：《AI原生時代：「冷」思考和「熱」驅動》 

百度創始人、董事長兼首席執行官李彥宏近日出席了在深圳舉辦的2023年西麗湖論壇，他以《AI原生時代：「冷」思考和「熱」驅動》為題作了主旨報告。他認為不斷重複開發基礎大模型是對社會資源的浪費；由於沒有智慧湧現能力，專用大模型的價值非常有限；繁榮的AI原生應用生態，會驅動經濟增長。

AI原生時代需要大量AI原生應用

第一個冷思考，中國的大模型很多，但是基於大模型開發出來的AI原生應用卻非常少。據報導，截止10月份國內已經發佈了238個大模型，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。他認為，人類進入AI時代的標誌，不是產生很多的大模型，而是產生很多的AI原生應用。PC時代，基本上只有Windows一個作業系統，但是基於Windows系統開發的軟體有很多；移動互聯網時代，主流作業系統也只有安卓和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，類似作業系統，那麼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，不斷地重複開發基礎大模型是對社會資源的極大浪費。AI原生時代，需要100萬量級的AI原生應用，但是不需要100個大模型。

大模型產業化應將大模型套小模型

第二個冷思考，由於沒有智慧湧現能力，專用大模型的價值非常有限。很多行業、企業，甚至很多城市都在買卡、囤晶片，建立智算中心，想要從頭訓練自己的專用大模型。這樣煉出來的大模型是沒有智慧湧現能力的。因為，只有當模型的參數規模足夠大，訓練資料量足夠多並且能夠不斷投入，進行反覆運算，才能夠產生智慧湧現，大模型才能具有觸類旁通的能力。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，大模型更智慧，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，但其實調用量是很小的。文心大模型的調用量比這200多個大模型的調用量加起來還要多。

AI原生時代的三個「熱」驅動

在3個熱驅動中，李彥宏總結了3個關鍵字，即應用爆發、一把手工程以及經濟增長。

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。

百度率先發佈了基於文心大模型3.0的文心一言產品，之後快速反覆運算。迄今，文心4.0版本（文心一言專業版）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、數位人等多模態內容，可實現的創作體裁超過200種。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，就是基於大模型智慧湧現後產生的理解、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，他認為最好的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原生應用是基於這些大模型開發出來的。

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慧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，之後是中小企業，最後接受的才是大企業，因為大企業天然保守，對新生事物不敏感，不願意冒風險。

擁抱AI時代，為什麼需要一把手來驅動？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。比如對於互聯網企業來說，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。其實對於所有企業來說，更簡單、更直接的是對收入和利潤增長有沒有產生影響，對成本的降低有沒有產生影響。這才是問題的本質。小公司一把手什麼都管，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。

而百度堅決地對旗下各個產品線進行了AI原生的重構，給用戶帶來了前所未有的智慧體驗。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連結，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，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AI對業務關鍵指標的促進作用。更大想像空間在於，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。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，大幅度提升研發效率。而AI原生應用帶來的改變，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。AI產業是需求驅動，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慧原生應用，用市場手段推動產業發展。

AI時代的技術棧分為四層，也就是晶片層、框架層、模型層和應用層。這些層面都是需要AI應用來驅動的。只有通過更多的場景落地應用，才可以形成更大的資料飛輪，才能夠讓晶片做到夠用、好用。全球來看，AI原生應用正在成為主要的趨勢。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。

百度大模型外掛程式平臺上線，無論是個人還是企業，都可以通過這個平臺，把自己的資料和能力，快速地變成外掛程式。比如法律助手、簡歷助手、裝修助手、旅遊、辦公等助手類外掛程式。外掛程式是一類特殊的AI原生應用，不僅容易上手，還能讓企業在私有資料沒有洩露風險的情況下，更便捷地用到大模型的能力，大大降低了開發者門檻，有利於構建繁榮的AI原生應用生態。

API是AI原生應用調用大模型的主要方式。在製造、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。在百度智慧雲千帆大模型平臺上，已經有超過17000家企業在這裡開發產業模型和解決方案。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。