本文來自于微信公眾號 奇偶派(ID:jioupai)，作者:葉子。

　　在《跨越鴻溝》這本被譽為“科技企業(yè)營銷圣經(jīng)”的書中，杰弗里·摩爾這樣寫道:“高科技產(chǎn)品面世過程中，最危險、最關(guān)鍵的一點，就是由少數(shù)有遠見者所主宰的早期市場，向?qū)嵱弥髁x者占支配地位的主流市場過渡。”

　　在當下國內(nèi)眾多的行業(yè)之中，生成式人工智能(AIGC)作為半年內(nèi)迅速發(fā)展、正在檢驗商業(yè)化落地的行業(yè)，正面臨著這個關(guān)鍵的過渡階段。

　　而在該階段里，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、AI企業(yè)、小型創(chuàng)投企業(yè)紛紛投身于這場波瀾壯闊的生成式人工智能市場的競爭大潮中，它們依靠各自擁有的用戶資源、生態(tài)優(yōu)勢與奇思妙想，為眾多的用戶提供更加個性化、智能化和便利化的產(chǎn)品和服務(wù)。

　　但是，大模型作為動輒投入數(shù)十億的項目，故事勢必要從巨頭們講起，而作為這場大模型競爭中的主要玩家之一，率先發(fā)布文心一言的百度不可謂不是其中的領(lǐng)頭羊。基于過去數(shù)年在AI賽道中探索的實力與企業(yè)應(yīng)用大模型的渠道，從通用大模型、行業(yè)大模型與應(yīng)用生態(tài)構(gòu)建等數(shù)個方面入手，而具體的打法從相關(guān)人士的發(fā)言中便可見一斑。

　　百度智能云事業(yè)群總裁沈抖表示，企業(yè)應(yīng)用大模型主要有三種方式。第一種是構(gòu)建基礎(chǔ)大模型，只有少數(shù)企業(yè)會自建大模型，因為訓(xùn)練大模型的成本和技術(shù)壁壘都非常高。

　　第二種是建立行業(yè)大模型，通常是了解行業(yè)的企業(yè)，結(jié)合自身掌握的行業(yè)數(shù)據(jù)，用基礎(chǔ)大模型精調(diào)出更貼合實際場景的行業(yè)大模型。“從零建設(shè)行業(yè)大模型是偽命題，能建設(shè)一個好的行業(yè)大模型的基礎(chǔ)是有一個強大的基礎(chǔ)大模型，在此之上再進行迭代。”

　　第三種是在基礎(chǔ)大模型和行業(yè)大模型之上，開發(fā)AI應(yīng)用。這類企業(yè)其實是大多數(shù)，他們要思考的是:如何在這個大模型之上做好提示詞工程，解決特定應(yīng)用場景的問題。如何從模型效果、迭代速度、工具鏈這三大方面去選擇一個好的大模型。

　　而百度也確實是在大模型底座、行業(yè)大模型與AI原生應(yīng)用三條賽道上一齊發(fā)力，那么，百度文心大模型在這三大層面中做了哪些努力，推出了哪些平臺與打法，又有哪些“意難平”?在技術(shù)落地生產(chǎn)力的過程中，最重要一環(huán)之一的商業(yè)化又有哪些潛在問題呢?

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　　先發(fā)證明模型底座實力

　　但優(yōu)勢難轉(zhuǎn)為勝勢

　　作為“大數(shù)據(jù)+大算力+強算法”結(jié)合的產(chǎn)物，大模型應(yīng)用效果的基礎(chǔ)是高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，這對業(yè)務(wù)領(lǐng)域訓(xùn)練數(shù)據(jù)的準備，尤其是認知場景訓(xùn)練數(shù)據(jù)的準備提出了更高的要求。高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)加之高昂的算力成本，使得通用大模型天然成為了大公司之間的游戲。

　　在訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模上，據(jù)IT之家報道，于10月17日最新發(fā)布的文心大模型4.0參數(shù)規(guī)模為目前所有公開發(fā)布參數(shù)最大的大語言模型，預(yù)計可能突破萬億級別。

　　如此大參數(shù)量的模型，對算力的要求自然也更進一步，據(jù)媒體報道，文心4.0是在萬卡AI集群上訓(xùn)練出來的，應(yīng)該也為國內(nèi)首次使用萬卡規(guī)模集群進行訓(xùn)練的大語言模型。而萬卡集群，國內(nèi)目前只有華為、阿里透露已建成萬卡AI集群，但我們都沒看到基于它推出的具體模型。

　　在海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)與充足的萬卡并行算力外，在從文心大模型1.0誕生迭代至今的近5年間，百度在IT技術(shù)的技術(shù)棧發(fā)生根本性變化的過程中，也從過去“芯片—操作系統(tǒng)—應(yīng)用”三層架構(gòu)，重建成為了“芯片-框架-模型-應(yīng)用”四層架構(gòu)，在每一層之間的嚴格要求下，完成端到端的額優(yōu)化，為深度學(xué)習(xí)與大模型的發(fā)展打下了堅實的基礎(chǔ)，成為大模型能力落地產(chǎn)業(yè)化最基礎(chǔ)的智能底座。

　　截止目前，百度是全球為數(shù)不多、在這四層進行全棧布局的人工智能公司，無論是高端芯片昆侖芯，是飛槳深度學(xué)習(xí)框架，還是文心預(yù)訓(xùn)練大模型，各個層面都有領(lǐng)先業(yè)界的自研技術(shù)。而芯片、框架、大模型和終端應(yīng)用場景也形成了高效的反饋閉環(huán)，幫助大模型不斷調(diào)優(yōu)迭代，進而升級用戶體驗。

　　而在今年百度2023世界大會中，李彥宏表示文心大模型4.0，實現(xiàn)了基礎(chǔ)模型的全面升級，在理解、生成、邏輯和記憶能力上都有著明顯提升，他還稱綜合水平“與GPT-4相比毫不遜色”。

　　可以說，從通用大模型底座的實力來看，文心大模型在國內(nèi)的眾多競爭者之中絕對名列前茅，但如此強大的能力，也并不意味著能“躺著”賺錢，反而更像是百度的“背水一戰(zhàn)”。

　　從研發(fā)投入的角度來說，無論是突破萬億級別的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，還是使用萬卡集群訓(xùn)練的成本，所需要占用的軟硬件資源是可想而知的。有業(yè)界專家推測，百度在訓(xùn)練文心大模型4.0時所付出的推理成本，大約會比3.5版本高出10倍左右。

　　據(jù)統(tǒng)計，自2022年底，過去十年之中，百度已經(jīng)累計投入了超1400億元的研發(fā)資金，而在今年的大模型更新迭代中更是呈現(xiàn)出瘋狂“燒錢”的趨勢，經(jīng)年累月且快速增加的投入，讓百度已經(jīng)到了無法“收手”的階段，不論商業(yè)化效果是否成功，只要有一絲前景，便必須在大模型之路上狂飆下去。

　　從競爭對手的角度來看，隨著大模型技術(shù)的發(fā)展，越來越多的企業(yè)和研究機構(gòu)開始涉足這一領(lǐng)域，在通用大模型領(lǐng)域中雖然競爭對手較少，但個頂個都是頂尖的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)。無論是阿里的通義千問，騰訊的混元，還是華為的盤古，都有著與百度文心一爭的實力。同時，這些大廠的通用大模型依托企業(yè)自身本就擁有的業(yè)務(wù)場景，將形成很大的競爭壓力。

　　對于大模型的收益問題，百度方面的看法是，短期內(nèi)就看到大模型盈利是不現(xiàn)實的。因為這么大，這么長周期的成本投入，是無法在單點上計算盈虧的。就大模型本身而言，因為未來的前景足夠大，確定性足夠高，現(xiàn)在最關(guān)鍵的還是保證效果可用，做到明顯優(yōu)異于其他廠商的性能和表現(xiàn)。這個是百度的當務(wù)之急，也是已經(jīng)見到成果了的。

　　而從長期來看，盈利的方式會很多，不只是做技術(shù)供應(yīng)商。還有通過賦能業(yè)務(wù)本身來賺錢。事實上過去的10年AI投資，也不是不賺錢的。比如百度的搜索，一直都是AI賦能最重要的應(yīng)用。以搜索撬動的商業(yè)模式一直也都是賺錢盈利的。如果沒有AI的堅持投入，可能搜索早不是現(xiàn)在的樣子，百度也就不會有千億級的營收了。

　　總的來說，從技術(shù)實力上來看，百度文心的通用大模型是最無需贅述的一層，但在能否商業(yè)化落地、商業(yè)化落地前景如何、能否形成生態(tài)閉環(huán)、何時形成生態(tài)閉環(huán)的諸多詰問與競爭者的虎視眈眈之間，也讓文心通用大模型面臨著巨大的挑戰(zhàn)。

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　　行業(yè)模型顯實力，

　　落地效果還得看應(yīng)用?

　　如果說通用大模型是能夠處理多種任務(wù)的“百科全書”，有著泛而不精特點，不能直接應(yīng)用于生產(chǎn)生活的話，那么行業(yè)大模型便是針對特定領(lǐng)域或任務(wù)進行優(yōu)化設(shè)計的“操作指南”，其受眾或許很少，但專業(yè)度一定很高。

　　就在9月中下旬，百度也發(fā)布了國內(nèi)首個“產(chǎn)業(yè)級”醫(yī)療大模型——靈醫(yī)大模型，目前已與固生堂、零假設(shè)等達成合作，并已定向向公立醫(yī)院、藥械企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院平臺、連鎖藥房等200多家醫(yī)療機構(gòu)開放體驗，為患者、醫(yī)院、企業(yè)等提供AI原生應(yīng)用。

　　在此前，百度早已在通用大模型的基礎(chǔ)上，根據(jù)客戶實際需求提供差異化的模型服務(wù)，據(jù)公開資料顯示，百度文心行業(yè)大模型的數(shù)量已經(jīng)達到11個，覆蓋能源電力、金融、航天、傳媒、影視、汽車、城市管理、燃氣、保險、電子制造和社科多個領(lǐng)域。

　　而百度發(fā)力推進行業(yè)大模型的打法，其實也并不難以理解。

　　對于小型企業(yè)來說，相關(guān)AI應(yīng)用便足以支撐相關(guān)業(yè)務(wù);對于超大型企業(yè)來說，從底座開始構(gòu)建基礎(chǔ)大模型，則是最好的選擇，而對于那些AI應(yīng)用不夠用，基礎(chǔ)大模型“用不完”的特定行業(yè)企業(yè)，用基礎(chǔ)大模型精調(diào)出更貼合實際場景的行業(yè)大模型則是首選，而這類企業(yè)也是數(shù)量最多，商業(yè)化前景最好的客戶群。

　　但是，企業(yè)數(shù)量多、商業(yè)化前景好的另外一面，便是難以匹配不同行業(yè)中復(fù)雜的生產(chǎn)場景，在不同行業(yè)企業(yè)生產(chǎn)場景不同與不同體量企業(yè)需求不同的共同交織下，大模型的落地顯得愈發(fā)困難。

　　面對如此情景，百度選擇了將能力開放給企業(yè)端，讓客戶既可以自由調(diào)用各類第三方模型服務(wù)，又能夠基于自有數(shù)據(jù)、特色開發(fā)、部署和調(diào)用專屬服務(wù)，而千帆大模型平臺便應(yīng)運而生。

　　目前，千帆大模型平臺預(yù)置了103款Prompt模板，包含對話、編程、電商、醫(yī)療、游戲、翻譯、演講等十余個場景。其中既有基于百度智能云在產(chǎn)業(yè)實踐中積累的Prompt模板，也有來源于文心一言高頻用戶的Prompt模板。

　　同時，在自有模型之外，千帆平臺也為其他大模型打開了大門，提供33個嚴格優(yōu)選、進行性能與安全雙重增強后的第三方大模型，共同完成服務(wù)，企業(yè)充分享受“模型自由”。

　　豐富的產(chǎn)品能力、更加自由的大模型工具部署、多樣化的服務(wù)方式，共同讓千帆平臺擁有了極強的場景落地能力，完美充當起了溝通基礎(chǔ)大模型與企業(yè)之間的橋梁，吸引越來越多的企業(yè)打造出更多、更好的大模型產(chǎn)品。

　　不過，千帆平臺再多的性感，也終究只是在技術(shù)與業(yè)務(wù)層面上的領(lǐng)先，行業(yè)大模型的競爭卻仍然激烈。

　　由于數(shù)據(jù)量需求較少、技術(shù)門檻相對較低，諸多大廠紛紛下場“內(nèi)卷”，無論是大型企業(yè)如華為、騰訊、阿里、字節(jié)，都紛紛將目光聚焦在行業(yè)大模型上。

　　此前，騰訊云在今年 WAIC2023上展示了金融、文旅、政務(wù)、傳媒、教育等10個行業(yè)的落地案例。華為在7月發(fā)布盤古大模型3.0，并喊出“華為的盤古大模型，不會寫詩，只會做事。”的口號，將落地行業(yè)的決心和對部分企業(yè)的嘲諷效果雙雙拉滿。

　　而在互聯(lián)網(wǎng)與科技大廠外，眾多有著落地數(shù)據(jù)的初創(chuàng)企業(yè)也在這輪競爭中有著特殊的優(yōu)勢。

　　初創(chuàng)企業(yè)通常擁有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以幫助初創(chuàng)企業(yè)在行業(yè)大模型的競爭中占據(jù)優(yōu)勢。同時，較強的創(chuàng)新能力往往意味著更加獨特的行業(yè)大模型服務(wù)。此外，這些企業(yè)通常專注于某一特定領(lǐng)域，也是它們與生俱來的核心競爭力。

　　而在競爭對手眾多、實力強勁之外，行業(yè)大模型作為重數(shù)據(jù)與行業(yè)經(jīng)驗，輕技術(shù)門檻的一層，更需要匯聚各個行業(yè)的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)集，而這也絕不是其中某一家企業(yè)能夠做到的，只有依托生態(tài)的力量方可完成，而百度構(gòu)建生態(tài)的方法，則是在應(yīng)用層面構(gòu)建開發(fā)者們的“花園”。

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　　應(yīng)用層生態(tài)圈正在成長

　　百度能否突破重圍?

　　應(yīng)用層面中，在通用大模型與行業(yè)大模型硬實力的支撐之下，海內(nèi)外應(yīng)用都在進行著如火如荼的嘗試，微軟、Salesforce、Adobe、SAP、Palantir等公司紛紛發(fā)布相關(guān)產(chǎn)品，完成場景應(yīng)用落地。

　　作為Windows操作系統(tǒng)和Office系列軟件的所有者，微軟開放了Azure OpenAI賦能旗下產(chǎn)品，通過大模型技術(shù)最大化企業(yè)與員工的價值。

　　根據(jù)微軟的財報會議，從2023財年的Q2到Q4，Azure OpenAI的用戶數(shù)從超過200變?yōu)?.1萬，環(huán)比增長十分迅速;而Microsoft365Copilot的發(fā)布，作為高效智能的AI辦公助手，也在很大程度上解放了白領(lǐng)們的雙手。

　　Salesforce則是從Einstein GPT走向AI Cloud，全面擁抱生成式AI。

　　Einstein GPT將公共和私有AI模型與CRM數(shù)據(jù)相結(jié)合，能適應(yīng)實時變化的客戶信息和公司流程，可在銷售、服務(wù)、營銷、商業(yè)等各個領(lǐng)域提供人工智能自動創(chuàng)建的內(nèi)容。而AI Cloud作為其延續(xù)，支持代碼生成和業(yè)務(wù)流程自動化等功能，客戶可以將個性化訓(xùn)練的模型引入平臺，同時將數(shù)據(jù)存儲在自己的基礎(chǔ)設(shè)施上。

　　在海外企業(yè)級應(yīng)用加速落地的同時，國內(nèi)的大模型企業(yè)也并不落后。

　　騰訊發(fā)布混元大模型后，快速接入騰訊云、騰訊廣告、騰訊游戲、騰訊金融科技、騰訊會議、騰訊文檔等50多個騰訊業(yè)務(wù)。

　　而AI企業(yè)中的龍頭科大訊飛也結(jié)合自身的業(yè)務(wù)場景，推動大模型在辦公、政務(wù)、電力、教育、醫(yī)療、工業(yè)、司法、金融等行業(yè)的場景落地。

　　而百度作為AI時代中最堅定的擁護者，也表明了自身的態(tài)度。百度集團董事長兼CEO李彥宏早在5月就曾明確表示，百度要把全部產(chǎn)品用大模型重做一遍。百度不是整合，不是接入，是重做，重構(gòu)。

　　在百度已有的業(yè)務(wù)場景中，基于最新亮相文心大模型4.0，百度搜索、文庫、網(wǎng)盤、地圖等十余個應(yīng)用在進行AI原生化重構(gòu)后重新上線。新的百度搜索提高了對內(nèi)容的理解，可以尋找多模態(tài)答案;新的百度文庫完成了從“內(nèi)容工具”到“生產(chǎn)力工具”的進化;商業(yè)應(yīng)用方面，百度GBI也為企業(yè)客戶建立“對話即洞察”的數(shù)據(jù)分析新范式。

　　但在其他企業(yè)一樣改造自身業(yè)務(wù)場景外，百度邁出最大的一步，便是希冀于建設(shè)一個屬于百度與眾多開發(fā)者的生態(tài)花園。

　　百度世界2023上，百度智能云千帆AI原生應(yīng)用開發(fā)工作臺正式發(fā)布，該程序?qū)⒋竽Ｐ蛻?yīng)用開發(fā)中常見的模式、工具、流程，沉淀成一個工作臺，幫助用戶輕松開發(fā)屬于自己的AI原生應(yīng)用。

　　目前，千帆平臺上提供了檢索增強生成(RAG)、智能體(Agent)等常用的AI原生應(yīng)用框架。在每個框架下，百度智能云還提供豐富的樣板間，支撐開發(fā)者敏捷、高效地進行AI原生應(yīng)用開發(fā)。

　　而在應(yīng)用開發(fā)平臺之外，層級中更加細分的插件，也是百度重視的方向。

　　對于開發(fā)者來說，如果想要做一個AI原生應(yīng)用，往往需要大模型能力基座、足夠的高質(zhì)量數(shù)據(jù)資產(chǎn)、高效率的場景調(diào)用分發(fā)與獨特的創(chuàng)新性。但不幸的是，許多中小開發(fā)者只擁有他們獨有的思維方式，在其他能力方面卻顯得十分“窘迫”。

　　而開發(fā)者們“捉襟見肘”的地方，卻恰恰是百度優(yōu)勢的維度，于是靈境矩陣平臺便應(yīng)運而生。作為百度推出的文心插件開發(fā)平臺，支持廣大開發(fā)者根據(jù)自身行業(yè)領(lǐng)域、應(yīng)用場景，選取不同類型的開發(fā)方式、模板組件等進行接入，旨在搭造更加場景化、行業(yè)化、定制化的AI應(yīng)用插件。

　　其實從千帆與靈境的推出中，便能看出百度在應(yīng)用層面中的決心，畢竟無論是投資千億的基礎(chǔ)大模型，還是發(fā)力推動的行業(yè)大模型，若是離開最貼近生產(chǎn)場景的應(yīng)用的話，便是最大的泡沫，也更無法談及商業(yè)化了。也正如李彥宏所說的"只有在大模型基礎(chǔ)上產(chǎn)生足夠多的AI原生應(yīng)用，才是一個健康的生態(tài)環(huán)境。"

　　但是，百度的重視卻并不意味著應(yīng)用層面上的絕對成功。

　　相比其他大模型廠商，百度在大模型行業(yè)落地上的優(yōu)勢主要是體現(xiàn)在客戶的交付保障以及全鏈路的服務(wù)能力。截至目前，有將近500個場景已經(jīng)通過和客戶共創(chuàng)取得了不錯的效果。應(yīng)該說第一階段的試用和驗證已經(jīng)基本結(jié)束，進入到產(chǎn)業(yè)實際落地的第二階段。

　　不過，從自有業(yè)務(wù)場景角度來看，百度的搜索場景相對于華為的工業(yè)場景，騰訊的娛樂場景，阿里的購物、支付、生活場景的確顯得捉襟見肘，即使完成了AI的重構(gòu)，能帶來商業(yè)化盈利有幾何還需時間考量。

　　而在自有業(yè)務(wù)場景外，開放出的應(yīng)用與插件開發(fā)能力最終能吸引多少用戶?在部分用戶群體的身上能獲取多少收益?也都是一個未知數(shù)。生成型AI應(yīng)用的最大問題不是找不到用例、需求或分發(fā)，而是證明其價值。在當前的AI生態(tài)環(huán)境之下，應(yīng)用層的更迭有多少價值尚且未知。

　　但是，作為一位投資者、觀察者來說，其實也并不需要過分悲觀，畢竟百度作為業(yè)內(nèi)技術(shù)力頂尖的AI企業(yè)，同時也有著一套清晰的打法與思路，本就十分難得了。而具體的落地情況與商業(yè)化上限究竟在哪里，不妨給予百度更多一些的時間，再進行評價。

　　4

　　寫在最后

　　作為十年前超越阿里與騰訊的中國互聯(lián)網(wǎng)市值第一，當前甚至被眾多“小輩”的估值所超越，這些年百度的日子不可謂好過，那么為什么技術(shù)側(cè)最強的百度卻在得不到對應(yīng)的市值?這其實是一個很值得我們思考的問題。

　　除去沒有快速進軍云賽道、自動駕駛燒錢成果不大這些“戰(zhàn)術(shù)”性的失誤外，在移動互聯(lián)網(wǎng)時代沒有一款真正顛覆時代的好產(chǎn)品出現(xiàn)，才是百度最根本的問題。反觀快速崛起的互聯(lián)網(wǎng)新貴們，我們其實不難看出，在移動互聯(lián)網(wǎng)時代，用戶的體驗與應(yīng)用的落地才是最重要的。

　　站在AI時代之初，百度也喊出了All in AI的口號，希望通過聚焦重點行業(yè)進行單點突破，再通過技術(shù)的領(lǐng)先來帶動其他業(yè)務(wù)線的思路是正確的。但正確的路上往往艱難險阻、荊棘重重。

　　參考資料:

　　1.《推理成本增加10倍?對文心大模型4.0的一些猜想》，夕小瑤科技說;

　　2.《重估百度丨大模型，能撐起百度的“今天”嗎?》，自象限;

　　3.《百度智能云千帆，如何成為最懂企業(yè)的大模型平臺?》，奇偶派;

　　4.《百度發(fā)布AI插件平臺，大模型有了手和腳》，奇偶派;

　　5.《文心一言之后，百度的應(yīng)用層之戰(zhàn)》，財經(jīng)雜志;

　　6.《大模型應(yīng)用時代，百度開了個頭》，晚點財經(jīng)。