AI“百模大戰”現狀：大模型太多，原生AI應用太少_風聞

在日前的西麗湖論壇上，百度創始人兼CEO李彥宏發表了演講，他指出中國的大模型眾多，但AI原生應用的發展尚顯不足。基於大模型開發出來的AI原生應用具有巨大的發展前景。

截至今年10月，國內已經發布了238個大模型，而在6月份這個數字還只是79個。相比之下，海外市場已經湧現出上千個AI原生應用。然而在中國，儘管大模型的數量在不斷增加，但真正的原生應用卻寥寥無幾。

大模型是AI原生應用的底層驅動力，但是不能代表AI原生應用。基礎大模型的研發，屬於人工智能細分的垂直領域，既需要技術、財力、人力做後盾，也需要有對應的原生應用，完善其產業生態。因此，入局門檻必然很高，而且實現商業化的成功率也將會很低。

李彥宏強調，基礎大模型就像PC時代和移動時代的操作系統的地位一樣，為開發者提供了開發各種原生應用的機會。如果中國產業政策能夠鼓勵基於大模型的AI原生應用的發展，那麼一定能夠構建起一個繁榮的AI生態，並推動新一輪的經濟增長。

AI技術棧分為四層：芯片層、框架層、模型層和應用層。最上面一層是原生應用，而其他三層都需要AI應用驅動。只有通過更多的場景落地應用，形成更大的數據飛輪，才能讓芯片更加適用、好用。目前全球範圍內，AI原生應用已經成為主要趨勢。

全球來看，AI原生應用正在成為主要的趨勢。比如，微軟跟OpenAI合作的，目前最成功的AI原生應用Office365的Copilot，用户需要支付30美元一個月。

此外，李彥宏還提到了百度新搜索的特點，包括極致滿足、推薦激發和多輪交互等。這些新功能都是基於AI原生應用實現的，可以為用户帶來更好的使用體驗。他還展示了百度文庫的功能，可以在一分鐘內生成一個20多頁的PPT，包括圖表和格式美化等，成本幾乎為零。這顯示了AI技術在提高生產力方面的潛力。

為了更好地適應AI原生時代，百度對旗下各個產品線進行了AI原生的重構。新搜索具有極致滿足、推薦激發和多輪交互的特點。例如，用户只需輸入關鍵詞，搜索結果就會根據用户的需求和興趣推薦相關的內容，同時還可以通過多輪交互進一步細化用户的需求。此外，新搜索還支持語音搜索和圖像搜索等功能，更加方便用户的使用。

除了新搜索外，百度還推出了新文庫和新代碼助手等AI原生應用。新文庫具有從內容工具到生產力工具的轉變，用户可以在文庫中創建、編輯、分享文檔，同時還能夠通過智能推薦功能發現更多相關內容。新代碼助手則是一款智能編程助手，它可以幫助程序員快速生成代碼，同時還可以檢查代碼中的錯誤並提供解決方案。

在近期，百度近期正式上線了大模型插件平台，這一創新性的平台為個人和企業用户提供了將數據和能力轉化為插件的機會，如法律助手、簡歷助手、裝修助手等。

插件被視為一類特殊的AI原生應用，不僅易於上手，還能幫助企業在確保私有數據安全的前提下，更便捷地利用大模型的能力。此舉無疑降低了開發者門檻，為構建AI原生應用生態注入了新的活力。目前，百度擁有超過800萬的AI開發者，這一數字預計在未來還將繼續增長。

API成為了AI原生應用調用大模型的關鍵方式。在製造業、能源、電力、化工、交通等實體產業中，大模型和AI原生應用找到了極為重要的落地場景，同時也成為推動數實融合的主戰場。百度智能雲千帆大模型平台已吸引了超過17000家企業參與產業模型的開發和解決方案的制定。

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。李彥宏在演講中提到，根據數據統計，文心大模型一家的調用量就已經超過了另外200多家大模型的調用量總和。

更大的想象空間在於大模型催生出過去從來沒有過的AI原生應用。

李彥宏表示，未來將會有更多的AI原生應用出現，這些應用將會改變人們的生活和工作方式。百度也在孵化全新的AI原生應用，例如智能代碼助手Comate。Comate可以幫助程序員快速生成代碼，同時還可以檢查代碼中的錯誤並提供解決方案。它還能夠根據用户的反饋不斷優化自身的功能，提高編程效率。

除此之外，百度還積極推廣人機協同的理念。李彥宏提到，通過人機協同的方式，可以幫助大幅提升研發效率。這意味着人類工程師將能夠更高效地與AI進行合作，充分發揮各自的優勢，實現更高效的工作方式。例如，在開發過程中，工程師可以通過與AI進行對話，獲取更多有關代碼的建議和指導，同時也可以將更多的時間和精力投入到創新和優化工作中。

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以下是11月15日百度李彥宏的主題為《AI原生時代：“冷”思考和“熱”驅動》的演講全文：

《AI原生時代：“冷”思考和“熱”驅動》

（2023年11月15日，深圳）

尊敬的各位領導、各位嘉賓，大家好！很高興來深圳參加西麗湖論壇。我想藉此機會，跟大家分享我對大模型和AI原生應用的一些思考。我演講的主題是《AI原生時代：“冷”思考和“熱”驅動》。現在人工智能很熱，但我想首先分享兩個“冷”思考。

第一個，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。有報道説，截止10月份國內已經發布了238個大模型，而6月份的時候這個數字是79個，相當於4個月就翻了3倍。

但中國有多少AI原生應用呢？我想在座的各位，很少有人能説出一二個來。如果我們看國外，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，這是在中國市場上沒有的。而我認為，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。為什麼這麼説？我們看PC時代，基本上只有Windows一個操作系統，但是基於Windows系統開發的軟件有很多；移動互聯網時代，主流操作系統也只有安卓和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，類似操作系統，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，我們需要100萬量級的AI原生應用，但是不需要100個大模型。如果我們的產業政策能夠更加鼓勵基於大模型的AI原生應用，我們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。

第二個冷思考，由於沒有智能湧現能力，專用大模型的價值其實非常有限。我看到一個現象，很多行業、企業，甚至很多城市都在買卡、囤芯片，建立智算中心，想要從頭訓練自己的專用大模型。殊不知這樣煉出來的大模型是沒有智能湧現能力的。

因為，只有當你的模型的參數規模足夠大，訓練數據量足夠多並且能夠不斷投入，進行迭代，才能夠產生智能湧現，大模型才能具有觸類旁通的能力。也就是説，你沒教過的東西，它也會了。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，大模型更智能，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，上了這個榜單、進了那個排名，但其實調用量是很小的。文心大模型一家的調用量比這200多家大模型的調用量加起來還要多。

剛才説了兩個“冷”思考。作為一個在AI領域工作超過十年的從業者，我對大模型和AI原生應用的巨大價值和影響力，都深信不疑。所以我想説一説，AI原生時代的三個“熱”驅動。

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。3 月16日，百度率先發布了基於文心大模型3.0的文心一言產品，之後快速迭代。

上個月，我們又發佈了文心4.0版本，在網站和APP上叫做文心一言專業版。4.0是迄今為止最強大的文心大模型，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、數字人等等多模態內容，可實現的創作體裁超過200種，你讓他寫一首李白風格的詩，寫出來就像李白，你讓他寫一首杜甫風格的詩，寫出來就像杜甫，涵蓋了幾乎所有的寫作需求。

在邏輯和記憶能力上，相比之前的版本也有了成倍的提升。而AI原生應用，就是基於大模型智能湧現後產生的理解、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，直到今天，無論是中國也好，美國也好，我認為最好的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。而深圳有着豐富的場景和深厚的產業基礎，在AI原生時代深圳一定會再次成為創新創業的沃土。