原文來(lái)源：硅星人

圖片來(lái)源：由無(wú)界 AI生成

12月中旬的周末,，北京處在一場(chǎng)持續(xù)的寒潮里,。每天的最高溫度在-5度以下，積雪變成冰層結(jié)在路面上,，車輛很少。我出門前問(wèn)了問(wèn)文心一言今天該如何出門,，它說(shuō)盡量選地鐵,，因?yàn)槲掖蟾怕蚀虿坏杰嚒?/p>

打車有點(diǎn)晚了。12月16日在751的大煙筒旁邊,，有一場(chǎng)大模型的創(chuàng)業(yè)大會(huì),。大模型仍然很熱，聚集了上千名創(chuàng)業(yè)者，還有幾十位企業(yè)CEO來(lái)了現(xiàn)場(chǎng),，臺(tái)下是更多的想找一個(gè)跨向AI時(shí)代的正確姿勢(shì)的開(kāi)發(fā)者,。李彥宏也去了,。

在ChatGPT發(fā)布一年之后,，文心一言升級(jí)到了4.0版本,，它現(xiàn)在在網(wǎng)站和APP上叫做文心一言專業(yè)版,，比起最初的版本，現(xiàn)在它能夠完成一些多模態(tài)的任務(wù),，在邏輯和推理能力上已然不可同日而語(yǔ),。而這一年時(shí)間里，整個(gè)中國(guó)大模型的業(yè)態(tài)也發(fā)生了巨大變化,，ChatGPT的驚艷變成一場(chǎng)場(chǎng)躬身入局,。到了12月的這場(chǎng)降溫里，我們似乎正在經(jīng)歷一場(chǎng)大模型過(guò)熱,。

截止今年10月,，Hugging Face上已經(jīng)有接近3萬(wàn)個(gè)文本生成模型可供下載,，國(guó)內(nèi)發(fā)布的大模型數(shù)量已經(jīng)達(dá)到238個(gè),。6月份的時(shí)候這個(gè)數(shù)字是79個(gè)，相當(dāng)于4個(gè)月就翻了3倍。但人們到現(xiàn)在仍然只記得那不超過(guò)10個(gè)大模型的名字,。

一個(gè)圍繞大模型的新產(chǎn)業(yè)正在形成,，但李彥宏發(fā)現(xiàn)這個(gè)新產(chǎn)業(yè)里大部分人都用錯(cuò)了力，這讓大模型進(jìn)入一場(chǎng)資源盲目浪費(fèi)的怪圈,。

更直觀明了的創(chuàng)新路徑,，原本應(yīng)是在模型上開(kāi)發(fā)AI原生應(yīng)用,，或者是用模型改造自己的現(xiàn)有產(chǎn)品，這卻在瘋狂燒錢,、跑分的大模型熱中被忽視了。應(yīng)用才是大模型的價(jià)值所在,，就像我們最初是從ChatGPT的驚艷故事里認(rèn)識(shí)了OpenAI和它的大模型，而不是相反,，或者從任何榜單跑分上,。

李彥宏有些“著急”,，關(guān)于大家仍然在卷基礎(chǔ)模型，而還沒(méi)有開(kāi)始卷AI原生應(yīng)用這件事。

現(xiàn)在不是大力出奇跡的階段了

這也不是李彥宏所經(jīng)歷的第一次AI浪潮,。AlphaGo在2016年左右引發(fā)了全世界的關(guān)注,，隨后計(jì)算機(jī)視覺(jué)的火熱又孵化出了一大批新的創(chuàng)業(yè)公司。但此前的百度一直保持著定力，飛槳的框架在形成，文心大模型在2019年拿出了第一個(gè)版本,，但百度過(guò)去這十幾年從來(lái)沒(méi)有做過(guò)任何和用人工智能來(lái)下圍棋有關(guān)的事,，而對(duì)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)帶來(lái)的人臉識(shí)別或者智能巡檢的想象空間,，李彥宏又有所保留。

“即便你能夠下得過(guò)全人類的圍棋冠軍,，但這件事能產(chǎn)生的價(jià)值是很小的,。而人臉識(shí)別或者智能巡檢這樣的場(chǎng)景又很分散，各種各樣的場(chǎng)景你都要單獨(dú)去做一套,，一旦場(chǎng)景分散了,，就意味著很難有標(biāo)準(zhǔn)化的產(chǎn)品出現(xiàn),。”

圖源：百度

李彥宏從未像這次生成式AI的出現(xiàn)一樣興奮,。

“這次大模型技術(shù)浪潮，我覺(jué)得不一樣之處就在于它的通用性,。我們講叫“智能涌現(xiàn)”,，沒(méi)有教過(guò)的它也學(xué)會(huì)了。有了這個(gè)特點(diǎn)之后,，當(dāng)你有一套基礎(chǔ)技術(shù)能夠做得非常好,、非常領(lǐng)先的時(shí)候，它在各種各樣的場(chǎng)景都能夠迅速做出有價(jià)值的應(yīng)用來(lái),。這是AI過(guò)去70年從來(lái)沒(méi)有過(guò)的事情,，所以它是完全不一樣的機(jī)會(huì)?！?/p>

技術(shù)終究是為應(yīng)用服務(wù)的,，而花費(fèi)大量資源來(lái)打榜，甚至過(guò)分聚焦模型的基礎(chǔ)能力都在某種程度上偏離了這樣的原則,。

“模型技術(shù)的先進(jìn)性與否,，更多的要看這個(gè)模型在什么應(yīng)用場(chǎng)景下，能干什么,。把這個(gè)東西想清楚了之后,，才能夠去評(píng)判模型的好壞。有時(shí)候我覺(jué)得模型好壞的評(píng)估能力是一個(gè)大模型公司的核心競(jìng)爭(zhēng)力,。你知道什么叫好,，什么叫不好，你才能夠做出好的來(lái),，如果你都不知道,，你要靠第三方給你做評(píng)價(jià)，給你打個(gè)分,，這個(gè)事兒是不靠譜的,，你自己都不知道你在干啥？”

一篇論文做過(guò)統(tǒng)計(jì),，美國(guó)所有大學(xué)的GPU數(shù)量集結(jié)起來(lái),，都訓(xùn)練不出一個(gè)GPT-3.5。OpenAI用巨大的資源成本完成了生成式AI從0到1的探索,，而在一年之后,，李彥宏認(rèn)為對(duì)于大部分大模型產(chǎn)業(yè)的參與者來(lái)說(shuō)，現(xiàn)在已經(jīng)過(guò)了“大力出奇跡”的階段了,，甚至更多走向它的反面,。

“大模型到最后價(jià)值會(huì)落在應(yīng)用上,。這跟所有商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)規(guī)律都是一樣的，誰(shuí)的效率高誰(shuí)勝出,。你可以融資,，我也可以融資，最后我用10塊錢做出來(lái)100分的效果,，你用10塊錢做出來(lái)120分的效果,，久而久之你就贏了?！?/p>

這也是百度內(nèi)部在大模型應(yīng)用研發(fā)時(shí)所堅(jiān)持的一條效率路線,，李彥宏拿百度文庫(kù)的PPT生成能力舉了個(gè)例子。

需求從具體場(chǎng)景中出現(xiàn)之后開(kāi)始向下傳遞,，然后文心大模型必須為這個(gè)需求去做優(yōu)化,，優(yōu)化的時(shí)候遇到文心大模型調(diào)用成本的問(wèn)題，再倒逼深度學(xué)習(xí)框架飛槳去配合模型層做調(diào)優(yōu),，甚至需要調(diào)整芯片層去適配框架層的調(diào)優(yōu),。這樣一層一層端到端優(yōu)化下來(lái)，現(xiàn)在百度文庫(kù)PPT生成的推理成本基本上降低到3月份文心一言發(fā)布時(shí)的1%,。

“從原來(lái)一天只敢調(diào)用一萬(wàn)次,，到現(xiàn)在敢一天調(diào)用100萬(wàn)次，這是完全不一樣的感覺(jué),。而我覺(jué)得這是未來(lái)競(jìng)爭(zhēng)的主線,。”

以應(yīng)用為導(dǎo)向的,，都有機(jī)會(huì)

“我們需要100萬(wàn)量級(jí)的AI原生應(yīng)用,，但是不需要100個(gè)大模型?！崩顝┖暝?1月提出過(guò)這樣一個(gè)判斷,，一個(gè)月后這種感覺(jué)更強(qiáng)烈了。

PC時(shí)代,，基本上只有Windows一個(gè)操作系統(tǒng),，但是基于Windows系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的軟件有很多；移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,，主流操作系統(tǒng)也只有安卓和iOS兩家,，而移動(dòng)應(yīng)用有800萬(wàn)之多。如果把大模型看作類似操作系統(tǒng)的基礎(chǔ)底座,，那這個(gè)故事的終局可能只有一兩個(gè)名字，以及無(wú)數(shù)在中途折戟的玩家,。

李彥宏認(rèn)為大模型時(shí)代將會(huì)延續(xù)這樣的特征,。人類進(jìn)入AI時(shí)代的標(biāo)志,，不是產(chǎn)生很多的大模型，而是AI以各種應(yīng)用為載體自然的進(jìn)入人類生活,。

李彥宏認(rèn)為發(fā)展出好的應(yīng)用有三個(gè)關(guān)鍵因素：

• 相關(guān)產(chǎn)業(yè)政策來(lái)鼓勵(lì)基于大模型的AI原生應(yīng)用開(kāi)發(fā),。
• 現(xiàn)有企業(yè)利用大模型來(lái)對(duì)它的業(yè)務(wù)核心關(guān)鍵指標(biāo)產(chǎn)生正向作用。
• 第三是超級(jí)應(yīng)用的出現(xiàn),，但在什么時(shí)候,、哪個(gè)領(lǐng)域出現(xiàn)，需要更多創(chuàng)業(yè)公司多努力,，做各種各樣的嘗試,。

就像移動(dòng)時(shí)代誕生了像微信、抖音,、Uber這樣的“mobile-native”的應(yīng)用一樣,，AI原生時(shí)代一定會(huì)有優(yōu)秀的AI原生應(yīng)用是基于這些大模型開(kāi)發(fā)出來(lái)的。在ChatGPT出現(xiàn)一年之后,，無(wú)論是中國(guó)也好,，美國(guó)也好，最好的AI原生應(yīng)用還沒(méi)出現(xiàn),。

而新的殺手級(jí)AI原生應(yīng)用可能是一個(gè)全新的場(chǎng)景或創(chuàng)意,，也可能先從對(duì)現(xiàn)有產(chǎn)品的AI原生化改造開(kāi)始，這方面Adobe和微軟已經(jīng)有了值得借鑒的成果,。

Midjourney,、Stability AI這樣帶著生成式AI的設(shè)計(jì)工具并沒(méi)有讓老牌的Adobe式微。后者在今年10月拿出了世界上第一個(gè)專注于生成矢量圖形的生成式AI模型,，并且一口氣宣布了Creative Cloud的100多項(xiàng)重大AI創(chuàng)新和更新,，從今年3月推出Firefly圖像模型的第一個(gè)測(cè)試版本到現(xiàn)在，Adobe的股價(jià)在不到一年時(shí)間里從300美元的水平起跳,，幾乎翻了一倍,。

微軟是一個(gè)不做大模型的公司，但卻做出了現(xiàn)階段最成功的AI原生應(yīng)用Copilot,，并且已經(jīng)開(kāi)始向用戶收費(fèi),，定價(jià)30美元一月，比整個(gè)OpenAI全年的收入要大很多倍,。目前微軟的市值已經(jīng)到了2.8萬(wàn)億,，五倍于OpenAI。

圖源：澎湃新聞

“大廠會(huì)拿走大多數(shù)的紅利,。”對(duì)于現(xiàn)在仍然無(wú)法完全把握的AI變革和新的AI原生應(yīng)用的機(jī)會(huì),，李彥宏有這樣一個(gè)判斷,。

“這里所說(shuō)的大廠不是單指互聯(lián)網(wǎng)大廠,，而是現(xiàn)有幾乎所有成型行業(yè)自己的大廠，這些當(dāng)下生產(chǎn)力落后的公司一旦轉(zhuǎn)過(guò)彎來(lái),，能夠很好利用大模型能力的話,，他們獲得價(jià)值增益的總和一定是最大的?！?/p>

但這并不代表創(chuàng)業(yè)公司沒(méi)有機(jī)會(huì),，“創(chuàng)業(yè)公司做出三五個(gè)Super APP是非常有可能的，做出幾百個(gè)幾千個(gè)非常有價(jià)值垂類的應(yīng)用也是非常有可能的,?！?/p>

而在這場(chǎng)尚未被定義的競(jìng)爭(zhēng)中，從前做產(chǎn)品的成功經(jīng)驗(yàn),，大廠的光鮮背景或是深厚的技術(shù)背景,，可能都不是通向那個(gè)成功的AI原生應(yīng)用的決定性因素。

“學(xué)習(xí)能力是最重要的”,，李彥宏表示,。

“我認(rèn)為未來(lái)真正成功的AI原生應(yīng)用產(chǎn)品經(jīng)理，很可能不是某一類人,，而是各類人的綜合,。我見(jiàn)到過(guò)的一些比較優(yōu)秀的人，他學(xué)習(xí)的專業(yè)可能不是計(jì)算機(jī)科學(xué),，但他學(xué)習(xí)能力往往很強(qiáng),，有產(chǎn)品的感覺(jué)，有市場(chǎng)的感覺(jué),，同時(shí)又不怵技術(shù),。這種類型的人是最有可能成為成功的產(chǎn)品經(jīng)理的。

李彥宏分享了一個(gè)他在百度內(nèi)部對(duì)產(chǎn)品經(jīng)理的看法細(xì)節(jié)：

“我有時(shí)候會(huì)聽(tīng)到百度的產(chǎn)品經(jīng)理說(shuō),，我們現(xiàn)在技術(shù)很厲害,，我們的技術(shù)發(fā)展也很快，我一定要把百度最優(yōu)秀的技術(shù)及時(shí)用到我的產(chǎn)品當(dāng)中去,。

我說(shuō),，不行啊，大模型能力迭代太快了,，我們現(xiàn)在最優(yōu)秀的技術(shù)也是很不成熟的技術(shù),，一個(gè)月之后它就已經(jīng)落后了。

所以產(chǎn)品經(jīng)理自己要先明確業(yè)務(wù)需求是什么,，然后去逼著技術(shù)團(tuán)隊(duì)把這個(gè)需求給我滿足了——一定要給我做出來(lái),，你現(xiàn)在沒(méi)做出來(lái)，OK，但是你要多長(zhǎng)時(shí)間之內(nèi)把它做出來(lái),，能提這樣要求的PM才是合格的PM,。”

用具體的需求去引領(lǐng)看起來(lái)“全知全能”的大模型往更有價(jià)值的方向進(jìn)化,，AI原生應(yīng)用所有的機(jī)會(huì)和顛覆性都在這里。