李彥宏不寒磣：不賺錢，做大模型幹嗎？_風聞

在商言商，只要未被利益矇蔽雙眼，因商業利益而為自家產品、技術路線強硬站台，無可厚非。對李彥宏和他的百度來説顯然也是如此，其既不是發佈會上鼓吹的“讓人人都是開發者”的那樣高尚，也不是周鴻禕反駁中的“胡説八道和忽悠”。

作者|Cindy

編輯|劉珊珊

一位行業領袖對技術路線的斷言甚至是“拉踩”，其影響，或許將遠超公眾預判。

“開源模型會越來越落後。”Create 2024百度AI開發者大會上，一襲白衣的百度創始人、董事長兼首席執行官李彥宏，斷言稱，“大家以前用開源覺得開源便宜，其實在大模型場景下，開源是最貴的。”

這是數天內，Robin對開源大模型潑下的第二瓶冷水——此前4月11日，李彥宏在內部信中也稱，大模型開源意義不大。

作為國內大模型較早入局者，百度在去年3月發佈文心一言大模型，選擇走閉源路線。一年間，文心大模型已迭代至目前的4.0。

李彥宏觀點在行業內引發不小爭議，認為以他國內AI佈道者地位，不應如此武斷。畢竟，開源創新力量幾乎被每一位開發者公認，整個互聯網都建立在開源基礎上，才有瞭如今信息世界的暢通無阻。

因此也有多位現場媒體人猜測，李彥宏是否在暗指或diss行業其他閉源模型。

“百模大戰”如火如荼，行業大佬下場對壘成為常態。如百川智能創始人兼首席執行官王小川，今年3月因李彥宏“文心一言4.0在中文處理上已經超越了ChatGPT 4.0”的表態，與百度高管多次互嗆。

自稱“開源信徒”的360創始人周鴻禕，截至目前已連續兩次（4月13日、4月18日）在公開場合炮轟李彥宏言論，他表示沒有開源，就沒有Linux、沒有互聯網，“開源不如閉源好是胡説八道，是忽悠，連説這話支持閉源的公司都是靠開源才發展起來。”

值得一提的是，百川智能、360都是開源大模型。而大模型開閉源之爭，也早是業界兩大陣營爭論話題，從去年7月Llama 2宣佈開源可直接商用就已開始，並在最近馬斯克起訴OpenAI，要求OpenAI恢復開源並給予賠償後，掀起廣泛爭論。

一切技術路線爭議終點，是需要商業化掙錢。大模型加速商業化下半場，對“all in”人工智能的百度來説，作為國內最早利用通用大模型會員付費模式，向C端用户收費企業，依靠大模型搞錢想法之迫切顯而易見——此前內部信中，李彥宏説得很直接：閉源才有真正的商業模式。才能夠真正賺到錢的，能夠賺到錢才能聚集算力、聚集人才。

從這個角度看，不賺錢，還做大模型幹嗎？這並不寒磣。但問題是，僅選擇開閉源任一道路，是否在通向極端？開源是否真的落後於閉源？閉源是否能真正代表大模型“商業化”破局之道？

01

開源一直領先閉源？

在李彥宏看來，無論是技術還是商業模式上，閉源模型都會持續地領先，而不是一時領先。

開源和閉源區別上，TechTarget在一篇文章中解釋，開源意味着公開AI模型、訓練數據和底層代碼，閉源則隱藏或保護其中一項或多項。

可以簡單理解為，開源模型注重開放、共享和協作，推動大模型創新；閉源意味着源代碼僅供擁有它的公司修改和開發，但能更好保護商業利益和技術優勢。

從陣營來看，開源陣營遠比閉源龐大。目前國內外大模型行業，閉源主要以OpenAI GPT、百度文心一言為代表，開源則是Meta旗下Llama（羊駝）、馬斯克旗下 xAI 公司的 Grok-1，以及國內阿里通義千問、百川智能、360、崑崙萬維、智譜AI等。其中，有不少企業選擇“兩條腿走路”，既做開源又做閉源。

從普通用户應用/產品化影響力來看，閉源目前領先開源毫無疑問。李彥宏核心論斷之一也是，無論中美，當前最強基礎模型都是閉源。

當前“登上神壇”，讓很多大模型有絕望感覺的OpenAI，2019年發佈GPT-2時還是開源，此後從GPT-3開始轉變為閉源，推出“核爆”聊天機器人ChatGPT後，才震驚世界。

最初，OpenAI還公佈論文，但到GPT-3.5、GPT-4，連算法、路線、論文都“諱莫如深”。今年初推出Sora時，更是明確表示不分享技術實現細節，只提供模型設計理念及其“炫酷”效果展示。

毫無疑問，大模型賽道近兩年繁榮，很大程度上得益於OpenAI帶動——倘若沒有ChatGPT，不會有如此多科技企業加入大模型賽道，更不會有百花齊放、百家爭鳴的行業形態。

在國內，文心一言是閉源代表。根據李彥宏最新公佈的數據，文心一言用户數、API日均調用量均突破2億。百度在大模型賽道初步建立起自己AI生態。

今年格外火爆，引發大模型巨頭“圍剿”的初創公司月之暗面旗下產品Kimi，也是閉源大模型。

大模型爆炒背景下，以上簡單易用、面向To c的閉源大模型可謂盡人皆知，在當下成功佔據市場主導地位——但未來是否能保持當下優勢，尚未定論。

大獲好評的Llama 2後，開源逐漸成為大模型主流趨勢，其進化速度越來越快，迅速成為大模型競爭重要一極。

3月底，也就是Grok-1公開後幾天後，初創公司Databricks公佈旗下開源大模型DBRX，基於混合專家（MoE）架構，在語言理解、編程、數學和邏輯等標準行業上，戰勝了Llama2-7B、Mixtral 以及Grok-1。整體性能超越GPT-3.5，編程方面更是輕鬆擊敗GPT-3.5。

根據最新消息，Meta將在下個月發佈Llama 3，支持多模態處理。屆時，Llama 3或又將超越DBRX，直接對標GPT-4，復現後者大部分能力。

多位業內人士認為，如無意外，Meta將遵循Llama 2路線，將Llama 3訓練數據、訓練方法、數據標註等大量細節都公佈，成為“任何人都可以拿到模型權重的最強大語言模型”。同樣，DBRX為開放社區和企業提供了僅限於封閉模型的API功能。

過去，閉源大模型有“遙遙領先”的參數。如今開源模型參數正越來越大，DBRX參數規模達1320億，Grok有3140億，Llama 3預計其大規模版本參數量可能超過1400億。國內崑崙萬維也在4月17日宣佈開源4000億參數的大模型天工3.0，一躍成為全球參數最大開源大模型，號稱超越GPT-4V。儘管相比閉源大模型萬億參數有距離，但追趕速度越來越快。所以谷歌工程師説，谷歌沒有護城河，OpenAI也沒有。

對諸多開源大模型——特別是中國大模型賽道創業者而言，拉平認知的Llama，事實上遠比GPT更為重要。不少行業、垂直大模型多是通過對Llama等開源大模型進行微調或修改實現。“如果沒有Llama，國內大模型整體水平會被國外甩下不少身位。”

“無需閉門造車，重複發明輪子。”周鴻禕和金沙江創投主管合夥人朱嘯虎等均認為，開源社區聚集的工程師和科學家的數量是閉源的數百倍，藉助全球技術力量，實現迭代、體驗改進和生態擴張。“開源會很快超過閉源。”

但李彥宏並不認可這種説法，他表示大模型開源跟Linux、安卓不同，實際上最主要開發者就是Meta，“不是一個真正大家一起來協同開發的產品。”

02

開源成本真比閉源貴?

兩大陣營最激烈交鋒，目前發生在馬斯克與OpenAI之間——2016年，馬斯克還是OpenAI聯合創始人、投資人、聯席CEO，如今早已徹底走向決裂。

自ChatGPT發佈後，馬斯克多次暗諷OpenAI，斷掉OpenAI對推特的數據訪問權限，並在今年2月克起訴OpenAI跟山姆·奧特曼，理由是OpenAI違背了造福人類非營利的宗旨。

整體來看，伴隨兩大陣營的交鋒態度日益強硬，誰也説服不了誰。開源陣營認為，開源更容易創新，更容易被大眾理解和監督，閉源是奉行保守主義，容易權力集中，壟斷市場和數據，AI技術發展也會滯後。

閉源陣營則認為，開源模型是套殼，存在濫用風險，無法基於此自行演進，影響某些企業商業化策略，特別是注重安全、隱私的企業。

但從李彥宏論斷來看，開源模型會一直越來越落後，核心論點是因為成本更昂貴——這是行業最新爭議點，畢竟印象中，開源使用成本更低甚至免費，而且開源成本的高低，從邏輯而言並不等於技術路線的高低。

李彥宏的依據是，基於文心大模型4.0，降維裁剪出來的“小模型”，要比直接拿開源模型調出來的模型，同等尺寸下效果明顯更好；同等效果下，成本明顯更低。

這話有一定道理，此前有業內人士就在X平台表示，Grok-1沒有對特定任務進行微調，普通用户使用它的基礎門檻並不低。如何開源、什麼可以開源、開源到何種程度仍有待實踐回應。

但也有中小開發者表示，儘管Llama2的開發和使用並沒有完全面向全體公眾開放，但對中小開發者也非常友好，只需一台PC就可以零代碼微調大模型，花不了多少錢，且性能並不差。

事實上，業內公認的是，當前大模型技術路線都未成熟，包括ChatGPT也出現過將三星機密資料外泄嚴重事件。開源閉源各有利弊，“兩條腿走路”才是目前大部分公司的選擇，即構建一系列AI模型，既有閉源也要開源。

比如微軟130億元投資了OpenAI，但也擴大了開源ONNX Runtime投資力度，以及下場推出開源Phi大模型；谷歌也是從過去押注堅持閉源，在今年2月突然推出“開源”大模型 Gemma，雙線作戰去對抗OpenAI和Llama。

在國內，兼顧開源閉源的大模型更多。比如阿里通義千問，雖然以開源為主，但也有閉源模型，去年12月進階至2.1版。包括百度也是如此，去年發佈的文心千帆大模型平台2.0，就接入了30多個主流大模型，包括Llama2等諸多開源大模型。

可以説，沒有開源大模型，就沒有如今百度智能雲生態的成熟，在千行百業的落地——根據最新數據，文心千帆大模型生態夥伴數量過去半年增長 5 倍，API 調用量指數級增長，超8.5萬客户，300多款進入千帆應用市場。對這些用户和開發者而言，表面是在文心一言上，實際用到的也很可能是Llama2等開源模型。

既然如此，李彥宏為何還會多次斷言，開源大模型會一直落後？

有業內人士就認為，這或許與百度當下大模型的戰略定位，以及需要為產品工具宣傳背書直接相關。

“以後人人都是開發者。”Create 大會上，李彥宏給出AI時代答案的同時，也發佈了被廣泛宣傳的三大AI“開發神器”——AgentBuilder、AppBuilder、ModelBuilder，將個人、企業、開發者統統囊括在百度體系內，加速搶佔應用入口，甚至是基礎模型通吃AI，構建國內最強大大模型生態的“野心”。

“如果説開源大模型開放且正逐漸強大，那麼有多少人還願意給閉源大模型送錢，甚至是加入受控制的生態體系？”一位網友評論説，長期以來，全球開發者對蘋果iOS封閉生態系統的“霸道”行為，深感不滿卻又無可奈何。

03

利用大模型賺錢，百度跑在前面

實際上，在大模型下半場，探索商業化路徑成為所有玩家亟待選擇的問題。

在這方面，李彥宏相當坦誠，表示百度之所以堅持閉源，是因為市場有足夠多的開源，百度要開源還得自己去維護一套開源版本，從成本來説非常不划算。更重要的是，閉源有着真正的商業模式，能夠賺到錢。

大模型當前如何商業化，或者説賺錢？儘管各大模型還在探索ToB還是ToC的不同路徑，但重點佈局方向都是“脱虛向實”，向“應用為王”傾斜。

這一點，從李彥宏、周鴻禕或者其他行業大佬、專家表態來看，已成共識。

大模型商業化如何變現答案上，“all in”姿態的百度堪稱行業樣本，在國內跑在最前面。

B端，構建“文心千帆”一系列商業化矩陣，為客户產品嫁接文心大模型能力，通過調用API調取實現營收。

這種收費方式可以簡單理解為，模型租賃。360、阿里通義千問、騰訊混元、科大訊飛星火等通用大模型，以及更多行業大模型也有類似嘗試，但當前大模型工具推動千行百業生產力進步還需要過程，且門檻更高（如針對各行各業的定製化服務），基於tokens（“字”或“詞”）計價方式的ROI（投入產出比）各家並不算高，更多是通過API的綁定，向客户出售雲、廣告等其他服務。

李彥宏曾在2023年財報會中披露，去年Q4百度智能雲總營收84億元，其中大模型為雲業務帶來約6.6億元增量收入，同時文心大模型重構後的廣告系統，為百度帶來數億元增量收入。根據李彥宏的預計，上述兩項增量收入，將在2024年增加到數十億。或許，這會成為百度智能雲加快追趕阿里雲、華為雲等的希望。

更值得一提的是C端。在國外，ChatGPT率先推出收費Plus服務；在國內，百度緊隨其後，率先在C端推出了“文心一言”會員訂閲模式。

目前，文心一言3.5基礎版仍可免費使用，只是體驗並不完美。能力更強的4.0則需要升級成會員，會員服務有兩種，分別是單獨的會員服務和聯合會員服務。

單獨會員服務價格上，連續包月優惠價為49.9元，單月購買價格為59.9元，連續包年588.8元，12個月658.8元。選擇這種會員服務，用户將能夠體驗文心大模型4.0的高級服務，比如更強的模型能力和圖片生成能力。

此外，百度還推出了文心一言4.0與文心一格白銀的聯合會員服務，限時特惠價為99元/月。除文心大模型4.0服務外，用户還可以獲得文心一格白銀會員的權益，包括極速生成多尺寸高清圖像、創作海報和藝術字，以及AI編輯改圖修圖等功能。

不過，這也引起了部分用户的爭議。雖然會員付費是互聯網行業常見盈利模式，但像大模型會員這麼貴价格的比較少見，比如鬧得沸沸揚揚的愛奇藝，多次漲價後會員包月價目前為每月25元。

如此貴的會員費，業內人士認為大部分是AI 知識工作者、開發者等買單，從普通用户角度看，如果一年用不上幾次，購買並不合適。

但客觀來看，如今生成式AI產品收費是大勢所趨，且大模型會員價格貴，和服務器、芯片、訓練、電費等高額成本有關，如果不收費，以百度的彈藥儲備，恐怕也難以支撐燒錢多久。

從財報來看，大模型C端會員收費並未在百度最新財報中有所體現，有多少用户付費難以得知。但無論是B端還是C端的AI故事，想真正體現更大提振效應，還需要很長的路要走。2023年百度總營收1345.98億元，在線營銷貢獻751億元的收入。

這不只是百度的問題。目前能從AI身上賺到錢的公司並不多，百度已經算是其中佼佼者，一是迅速推動旗下大部分產品和大模型的融合，二是文心一言、百度廣告、智能雲、自動駕駛等領域，都開始有了來自AI的落地收入，AI商業化佈局呈多元化態勢。

OpenAI成功，首先是商業模式的成功。2022年全年，OpenAI收入僅為2800萬美元。今年2月有外媒稱，OpenAI的年化收入已超過20億美元，其估值達驚人的1000億美元。一些OpenAI的領導認為，到2024年年底，該公司年化收入可以達到50億美元。

在商言商，只要未被利益矇蔽雙眼，因商業利益而為自家產品、技術路線強硬站台，無可厚非。

對李彥宏和他的百度來説顯然也是如此，其既不是發佈會上鼓吹的“讓人人都是開發者”的那樣高尚，也不是周鴻禕反駁中的“胡説八道和忽悠”。區別，在於企業路線，在於未來策略。包括馬斯克和OpenAI 的決裂，本質同樣如此。

當然周鴻禕有一點沒有説錯，那就是OpenAI、文心一言也是自開源成長起來——如今所有主流大模型的核心機制（包括開源、閉源），都是基於Transformer架構，熱潮起點則源自2017年的谷歌，其發表了《Attention is all you need》的經典論文，對Transformer模型做出了具有歷史意義的重大改進，有了Transformer框架下的“不可能三角”（並行訓練能力、性能和低成本推理），才有了後來的GPT。

從這個角度看，AI和大模型註定引領一場新工業革命的當下，斷言某一種技術路線會一直落後，也是一種極端。