文心一言全面開放，屬於百度的“iPhone時刻”_風聞
解码工作室-08-31 17:46
大模型獲批，意味着文心一言將向所有用户全面開放，並在用户積累、數據獲取和產品迭代上佔有優勢。
李彥宏的表態也直截了當，當文心一言向數以億計互聯網用户大規模開放服務後，能夠獲得大量真實世界中的人工反饋，這將進一步改進基礎模型，並以更快速度迭代文心一言，創造更好的用户體驗。
與此同時，大模型也將逐漸從參數之爭演變到以AI應用和產業落地為主的生態之爭。而百度此前啓動的大模型領域首個創業大賽，據悉將在10月17日宣佈結果。
據稱百度內部對此非常重視，李彥宏甚至直接過問並指揮百度戰投與參賽者接洽，對優秀產品給予資源和資金支持。
受開放消息提振，百度今夜凌晨美股盤中一度漲超5%。給予資本市場信心的一方面是文心一言的開放，另一方面也有此前被視為文心一言直接競對的阿里通義千問、360智腦、訊飛星火等均不在首批獲批名單中。
某種程度上，這是對百度和文心一言的認可，但同時也是一種鞭策。
信心從哪來？
本質上，大模型就不是一個一蹴而就的事。
以百度為例，早在2019年就推出了知識增強的文心大模型1.0，2021年，百度又發佈了全球首個百億參數的對話大模型PLATO-XL。
文心大模型系列經過不斷迭代，為推出大語言模型“文心一言”打下了基礎。後來的故事大家都知道了，文心大模型在產品能力、生態能力方面處於國內第一梯隊的水平。
從模型來看，文心一言是高度本土化的大語言模型，更加匹配中文環境的使用習慣，作為百度基本盤的搜索業務，不僅能夠提供巨大的基礎數據，而且在中文搜索上具有顯著優勢。
而文心一言之所以能取得這樣的成績，自然離不開百度壓強式、馬拉松式的研發投入。
數據顯示，過去十年來，百度已投入了超千億的研發費用，研發費用率從15%提升至去年的22.4%。對比海外互聯網大廠，百度的研發投入佔比也為較高水平。在高強度的研發投入下，百度取得的成果也是顯著的。
如果仔細剖析這些成果，又是另外一層故事了。
任何一個行業都不能沒有創新，但並不是每一個行業都需要持續性的大規模研發投入。比如新能源汽車市場，寧德時代的研發費用就比小米還要低，這其中涉及到產業特徵、環境、創新週期等多重因素。
百度在研發上的持續投入，一方面是因為技術型企業本身就要保持不斷地迭代；另一方面也是因為前瞻性佈局。
百度佈局AI最早可追溯到2010年，在移動互聯網和智能手機尚未普及的年代佈局AI，沒有點魄力和前瞻性真的不行。
那麼這麼多年持續性的投入又給百度帶來了什麼呢？
表層上我們看到的是大模型、智能雲等產品，而本質上百度其實構建了一個圍繞技術迭代不斷創新的週期穿越能力。
這種能力在其它科技巨頭身上也有，比如亞馬遜的長期主義、微軟堅定不移的投資OpenAI，相較下來靠為大模型提供彈藥從而股價暴漲的英偉達多少有些躺賺的意思了。
而百度這種能力的的具象表現，可以用其改變和引領的四層技術棧變革舉例：芯片層、框架層、模型層和應用層，百度針對每一層都都有領先業界的關鍵自研技術。
在芯片層有崑崙芯、在框架層有飛槳、在模型層是文心大模型、在應用層是搜索等等。
並且這些產品或技術仍在不斷迭代進化，以文心一言為例，根據官方數據，自3月發佈以來，文心一言熟練掌握的創作體裁超過200個，內容豐富度是發佈初期的1.6倍，思維鏈長度是初期的2.1倍，知識點覆蓋達到初期的8.3倍。
其他方面，飛槳深度學習平台已凝聚800萬開發者，服務22萬家企事業單位；“飛槳AI Studio”（星河社區）已囊括609萬開發項目，成中國最大的AI社區；並且百度還推出了降低開發門檻的插件開發工具集（ERNIE Bot SDK），可支持信息服務類、工具類、基於大語言模型創新類等多種類型的插件開發，這些都是百度交出的實打實的成績單。
遠方：真正的“飛輪”
關於文心一言向公眾開放，其實背後的產業邏輯仍舊是時間成本問題。大模型與大模型之間的差異，如果去除設備、數據等不同因素，最主要的差異就在訓練的時間成本不同。
而在向公眾開放這件事上也是如此，大語言模型LLM特點是Generative pre-training（生成性預訓練），其目標是根據現有數據提高模型生成新且準確信息的能力。
這種方法包括兩個主要步驟：預訓練和微調。預訓練階段使用大量未標註數據訓練模型的生成能力，通常採用自監督學習技術，模型嘗試預測數據中的缺失信息或關係；微調階段則針對特定任務或數據集進行調整。
而越早開放，意味着大模型能夠學習更多，產品進步迭代也會更快。例如，從GPT-3.5到GPT-4的迭代時間只用了三個月。
但大模型真正的“飛輪”嚴格意義上來説並不是其本身，而是圍繞大模型即將誕生的“AI時代操作系統”，也可以理解為黃仁勳口中的“iPhone時刻”。
我們可以將其視作圍繞AI展開的操作系統或底層平台，類比移動互聯網時代誕生的操作系統iOS及安卓。不同之處在於，大模型並不是依靠硬件終端變化來實現代際變革，而是依靠人工智能技術為用户提供的實際便利場景去完成用户習慣的遷移。
具體來説，上述代際變革的實現依靠的是IT技術棧中的應用層。而在大模型平台化的邏輯下，有兩類廠商值得關注：
1 有一定技術實力能夠獨立開發大模型的科技巨頭，比如谷歌、百度、Meta、華為、阿里等，這類公司一般技術積累相對雄厚，應用場景也更加直觀。其通用人工智能領域的想象空間不會止於SaaS軟件服務，內容消費、社交娛樂等巨頭更擅長的領域會迅速接棒；
2 有能力快速接入大模型生態，將自身應用插件化/原生化的廠商：用户基礎大、有實際應用場景的公司會盡快接入，先發優勢下，這類廠商的估值將直接受益於大模型的波浪式創新。
而在可預見的未來，會有更多的外部成熟應用將向AI平台遷移，開啓“手轉AI”浪潮。
隨着外部成熟應用的交互圈層擴大，大模型與用户日常生活將結合得更加緊密，參考移動互聯網時代的端轉手趨勢，主流應用即將展開向AI平台的遷移，即探索AI 加持下自身應用的新場景。
今年的中關村論壇，李彥宏其實已經提到過，大模型會催生AI原生應用。百度也的確在這方面走的比較超前，正在用AI原生思維重構所有的產品、服務和工作流程。百度要做第一個把全部產品重做一遍的公司，不是整合，不是接入，是重做，重構。
這是整個業界都非常期待的，特別是其中一點，“不是整合，不是接入，是重做，重構”。從這點來看，百度應該是有過思考的，這個思路和AI原生所表達的一樣。
比如OpenAI正考慮為AI軟件創建一個應用商店，以及估值超2億美元的DoNotPay這樣的應用已經展現出繁榮的趨勢。好消息是，百度將在Baidu World 2023上發佈多款AI原生應用，並分享如何通過AI原生思維與產業界實現共贏。
而且，為加速實現大模型在產業端的應用落地，挖掘國內AI原生的產品，百度也已經宣佈將舉辦大模型領域首個創業大賽，將以百度全棧式技術優勢加持，同時設立基金規模10億元的文心投資基金，致力於推動大模型賦能千行百業。
尾聲
正如巴里施瓦茨在《選擇的悖論》中提到：“我們要面對的選擇不斷增加，需要評估的信息也在相應增長，我們發現自己越來越依賴那些二手資料，而不是一手的個人經驗”。
生成式AI正在扮演這樣一個角色。
今天往後，所有人都可以通過文心一言獲取最符合自己的搜索答案，未來也可以在百度網盤、百度文庫、小度等更多產品中使用到AI能力。
但這只是一個開始，AIGC真正的魅力在於生態的成型，更多的外部開發者甚至更多的普通用户，可以藉助文心大模型的能力構建屬於自己的產品或服務。換言之，AI將真正成為普世化、低門檻、高效率的生產力工具。
從這個角度看，文心一言向公眾開放或許是一個新時代到來的轉折點。
參考資料
[1] 八家互聯網大廠大模型，從通用模型到應用落地，零壹智庫
[2] ChatGPT對外開放插件，行業格局將迎來重塑，華西證券
[3] OpenAI擬打造AI應用商店，智能助理生態初現雛形，國盛證券
[4] 百度李彥宏：人工智能時代，IT技術棧發生了根本性變化，每日經濟新聞
[5] 海外ChatGPT/GPT-4 如何賦能應用，華泰證券
[6] 李彥宏提及的AI原生應用是什麼？知乎@wgwang