百度和Open AI隔空达成默契：降温百模大战，加快AI原生应用。

采写／陈纪英

2008年6月，App Store首次露面的苹果发布会上，乔布斯跨步上台，向台下的开发者展望，“你们也可以像Apple一样，来开发和发布应用”。

随后，一位身穿粉色T恤、蓝色牛仔的年轻开发者，作为代表上台展示应用。他的表现难掩局促，但却发自肺腑地兴奋，“这是新的移动时代的开始”。

此后十几年间，App Store展示了越来越惊人的商业价值——2022 年，更是创下了 1.1 万亿美元的开发者营业与销售额。

而那位套着粉色T恤的年轻人，正是Open AI 的创始人Sam Altman。

一周前，OpenAI刚刚召开了首届开发者大会——一如15年前App Store的发布，AI原生应用大爆发的临界点已至。

而在中国，作为AI大模型“一哥”的百度，也在加速打造AI大模型应用生态。

11月15日的深圳2023西丽湖论坛上，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏亲自现身，为AI原生应用鼓与吹，“我们需要100万量级的AI原生应用，但是不需要100个大模型”。

不过，相比美国对于AI原生应用的兴致盎然，中国却呈现AI大模型与AI原生应用的倒挂之势，“相较于国外的几十个基础大模型和上千个AI原生应用来看，国内AI原生应用数量却很少”，李彦宏有些急了。

到底是继续同质化苦卷大模型，还是乘风借势，依托于通用基础大模型，结合行业、企业实际，在AI原生应用上寻找机会？

中国企业必须尽快做出抉择了。

一

狂卷大模型，吃力不讨好？

一切先进技术的终点，必然是应用。

AI大模型，已经触达应用爆发的临界点了，百度和Open AI 已经隔空达成了默契。

在11月7日的首届开发者大会上，OpenAI首席执行官Sam Altman宣布，将在11月底推出GPT商店，其意义，相当于苹果发布App Store。

百度也在快马加鞭，李彦宏多次强调，“没有构建于基础模型之上的丰富的AI原生应用，大模型一文不值。”

不过，在AI原生应用的繁荣度上，中美市场则有不同。

中国企业还在狂卷大模型。据媒体报道，截止10月底，中国市场已经累计发布了238个大模型，而6月份的时候，这一数据还仅仅是79个，短短4个月内就翻了3倍。

狂飙速度之下，能力自然参差不一。

从目前来看，中国发布大模型的机构主要有四类。

一类是大厂自研。比如百度的文心一言，阿里的通义千问，华为的盘古，腾讯的混元，京东的言犀，字节的火山方舟。

二是创业公司入场，包括百川智能、智谱等。

第三类则是高校或者研究机构。比如复旦大学发布的MOSS大模型，还有中科院自动化所的紫东·太初。

第四类则是打酱油蹭热点的上市公司，跨界而来，不乏炒概念嫌疑。

相对之下，美国大模型则没这么内卷，截至目前，美国累计发布的基础大模型，也不过几十个。美国企业更大的热忱，投在了应用端，已经累计发布了上千个AI原生应用。

但在中国市场，独立第三方依托通用大模型，开发的优质AI原生应用，却相当稀缺。

这样头重脚轻的倒挂现象，让身在一线的李彦宏有些着急，他在演讲中明确断言，“人类进入AI时代的标志，是出现大量的AI原生应用，而不是出现大量的大模型”。

李彦宏给AI原生应用加油，给AI大模型降温，其实也是经过理性思考的肺腑决断。

AI大模型的技术和成本门槛都很高。

现在中国大模型玩家中，除了不差钱的大厂，以及智谱等拿到几十亿元海量融资的独角兽外，后续玩家仅在资金投入上就难以支撑。

训练大模型的一大成本是算力。据国盛证券估算，要想再造GPT，仅芯片投入就达10亿元人民币之巨。

而在后续的运营成本上，半导体研究公司SemiAnalysis也曾做过推演，仅仅GPT-3每天的大规模服务用户运营成本就高达70万美元，一年高达2.555亿美元。

而且，大模型具有明显的规模效应，唯有大模型参数规模足够大，训练数据量足够多，并且能够长期投入，才会持续迭代，产生智能涌现，具备触类旁通的能力。

否则，如果企业盲目跟风，在有限的资金和人力下，搞出来能力有限、无人问津、场景匮乏的大模型，既浪费资金，也浪费资源，ROI（投入产出比）堪忧。

这种危机已经初步显现，大量通用大模型门可罗雀，调用者寥寥。李彦宏在演讲中推测，“目前文心大模型一家的调用量恐怕比所有那200家加起来的调用量还大”。

除了资金和技术门槛较高以外，从0起步开发AI大模型，在时间成本上，也是不可承受之慢。

OpenAI从2015年公司成立，到最近两年依靠ChatGPT引爆市场，耗费了六七年之久。

早期因为迟迟没有成果，连其主要发起人之一的马斯克都心生去意，在丢下“你们都是一群蠢货 ”的谩骂后，放弃了上亿美金的投资承诺。

而百度成为中国AI大模型“一哥”，也赖于其长周期、高压强的投入。过去十年间，百度累计研发投入超过了 1462 亿元。

一位AI领域投资人也告诉《财经故事荟》，在基础大模型上，已经不可能有新公司跑出来了，“你看看，连前美团元老王慧文都放弃了，他接触之后才知道难度有多高。有多少公司能比王慧文，融资能力更强，创业经验更丰富呢？！”

二

AI大模型临近“App Store”时刻

该怎么判断AI原生应用的前景有多大？

对此，李彦宏在演讲中给出了清晰的判断，“我们看PC时代，各种软件都基于Windows系统开发；移动时代，操作系统也只有安卓和iOS两家，而移动应用则有800万之多。”

简单类比，AI时代的ChatGPT和文心一言，就相当于移动时代的iOS和安卓，其应用商店则相当于App Store。

过去，在安卓和iOS上，生长出了用户过亿乃至数十亿的超级应用，诞生了多家千亿、万亿市值/估值的超级巨头，如Facebook、微信、抖音、美团等。

2018年，王兴在美团敲钟上市的现场，就特别致敬乔布斯，“如果没有苹果，没有iPhone，就没有移动互联网，就没有今天这一切”，如今美团市值已经超过了7000亿港币。

未来，在百度、OpenAI打造的类AI应用商店中，也有望诞生类似的超级AI原生应用。

华西证券研报也指出，在国内市场，AI原生应用有望在教育、办公、图像、视频、金融、医疗、社交等领域，先行迎来爆发机会。

而从长远来看，AI原生应用不止在To C领域，在To B、To G等市场，也有广阔的价值。

在AI原生应用落地上，跑得最快的是自研AI大模型的大厂，已经率先在其内部业务场景上，证明了AI原生应用的业务价值和商业价值。

比如百度。

文心一言APP在C端用户服务上，已经覆盖了创作、职场、学习、情感、绘画等多个应用场景；百度文库新版本开放首日，AI新功能就迎来超过200万人次体验；截至10月17日，基于个人云的AI智能助理“云一朵”用户已经达到2000万；百度地图变“出行导游”，百度输入法“超会写”功能辅助用户创作；等等。

用李彦宏的话说，就是百度旗下应用，都在“用AI再重做一遍”。

其实，即便没有自研AI大模型的大厂，也能乘风借势，抢滩AI风口，比如微软。

一年净利润超过600亿美金的微软，压根不差钱也不差人才。不过，估计是考虑到自研大模型，需要付出较长的时间周期，以及昂贵的试错成本，因此，微软并没有执着于自研基础大模型。而是近水楼台，与OpenAI合作，快速入场，推出相关AI付费服务。

微软的成功，也是李彦宏在演讲中津津乐道的案例，“它（微软）有最成功的AI原生应用，大家都知道，就是Office365的Copilot，30美金一个月”。

而据麦格里股票研究公司的预测，微软发布的人工智能办公工具，仅仅在第一年，就有望为公司创造约140亿美元收入，“Office CoPilot是微软将其对 OpenAI的100亿美元投资货币化的首次合理尝试，且成果惊人”，其分析师感叹。

而按照麦格里预测的最佳情景，如果未来 20%的 Office 365 用户愿意为支付30 美元体验升级AI服务，微软的年收入将增加至惊人的 275亿美元。

在国内，也有诸多第三方公司，依托于通用大模型，在垂类领域寻找落地应用机会，无论是业务增长，还是市值提升上，都有不俗表现。

金山办公在今年7月正式推出基于大语言模型的智能办公助手WPS AI，跻身中国协同办公赛道首个类ChatGPT式应用，其股价相比去年年底，一度翻倍不止。

国内银行IT解决方案提供商宇信科技(300674)作为百度文心一言首批生态合作伙伴，则在金融领域，探索AI应用机会等。

上述公司，都陆续找到了大模型产业化的可行模式——不是从0到1，而是从N到“N+1”，依托于现有成熟的基础大模型，在应用端发力，也能得到更好的ROI。

“把基础模型的通用能力和行业领域的专业知识相结合，也就是大模型套小模型，专用的小模型反应快，成本低，大模型更智能，可以用来兜底”，李彦宏如此总结。

三?

AI原生应用大爆发，需过三道关

对比App Store的万亿美元规模，不难预测，AI原生应用也有万亿级别的确定性机会。

而要达到AI原生应用大繁荣的彼岸，可以从以下三个层面发力。

其一，唯有强大的基础模型，才能驱动AI原生应用爆发。

在李彦宏看来，AI原生应用需要满足三个前提：第一，要能用自然语言交互，这是最根本的变化；第二，能充分利用理解、生成、逻辑、记忆等等这些过去技术上不具备的能力；第三，每个应用的交互都不超过两级菜单。

而百度最新发布的4.0版本文心大模型，在理解、生成、逻辑、记忆四大能力上都有显著提升。

其中，逻辑的提升幅度达到理解的近3倍，记忆的提升幅度也达到了理解的2倍多，可实现的创作体裁超过200种，综合评分位列国内主流大模型第一。而其综合表现，甚至可以与GPT4掰掰手腕。

其能力也得到了C端用户的追捧，自8月31日文心一言面向全社会，到10月中旬，其用户规模已经达到4500万，开发者5.4万，场景4300个，应用825个，插件超过500个。

文心一言4.0比肩ChatGPT 4.0的稳定优异表现，也给了百度做大AI应用生态的决心。

今年9月，百度上线了灵境插件平台。作为一种特殊的AI原生应用，插件门槛最低，也最容易上手，也更安全，能让开发者、创业者快速加入到生态中。

灵境上线一个月，就有2.7万开发者申请入驻，应用范围覆盖20多个垂直领域。

同时，百度还把其打造AI原生应用的实践经验，总结成工具和方法论，沉淀在一站式大模型服务平台“千帆”上，赋能创业者和企业低成本、高效率的打造AI原生应用。

截止9月初，百度智能云千帆平台上的月活企业数近万家，覆盖400多个场景。企业和开发者也可以在百度的“千帆大模型平台”上调取包括文心一言在内的大模型API，如今，千帆大模型平台已经成为中国最大的大模型开发平台之一，截至10月中旬，已有42个主流大模型入驻。

无论是在大模型的能力水平，还是在应用生态搭建上，百度和OpenAI都已做好准备，迎接AI原生应用大爆发。

其二，在企业端，李彦宏的建议是，拥抱AI时代，需要由CEO主导、一把手工程来驱动。

在大模型落地过程中，最早转身的是C端用户和创业企业，之后是中小企业，最后才是相对保守谨慎的大企业。

目前，在大中型企业里，主要操刀的还是CTO或者IT负责人。这些高管通常很难从业务战略层面，来把握机会，大多一腔热血，也想跟风搞出基础大模型，但往往投资不菲，成效有限。

相比之下，CEO和董事长更擅长从全盘去考量AI与业务如何结合落地，去产生正向价值，比如DAU、用户时长、用户留存、转化效率、ROI等指标有无因此改善等，更务实也更务远，在战略取舍上把握得也更精准。

其三，政府的激励措施也相当重要。

过去十年间，中国新能源(600617)汽车行业飞速发展，销量增长了1000倍以上，从产能到销量，均已跃居世界第一。

而这种持续高增长，就与政府的大力鼓励不无关系，包括车辆购置税减免，放松限号限行等措施。

中国政府一向鼓励创新，未来，假如在AI原生应用领域，出台相关激励措施，行业有望如虎添翼，加速发展。

AI大模型泡沫已现，AI原生应用机会辽阔。在百万个应用的海量机会里突围而上，显然比搏几十个通用大模型的机会更大。

挤出泡沫，回归价值，中国企业是时候停止盲目跟风，做出更务实也更务远的理性选择了。

附：李彦宏《AI原生时代：“冷”思考和“热”驱动》演讲实录

（2023年11月15日，深圳）

尊敬的各位领导、各位嘉宾，大家好！很高兴来深圳参加西丽湖论坛。我想借此机会，跟大家分享我对大模型和AI原生应用的一些思考。

我演讲的主题是《AI原生时代：“冷”思考和“热”驱动》。现在人工智能很热，但我想首先分享两个“冷”思考。

第一个，中国的大模型很多，但是基于大模型开发出来的AI原生应用却非常少。

有报道说，截止10月份国内已经发布了238个大模型，而6月份的时候这个数字是79个，相当于4个月就翻了3倍。

但中国有多少AI原生应用呢？我想在座的各位，很少有人能说出一二个来。如果我们看国外，除了有几十个基础大模型之外，实际上，已经有了上千个AI原生应用，这是在中国市场上没有的。

而我认为，人类进入AI时代的标志，不是产生很多的大模型，而是产生很多的AI原生应用。

为什么这么说？我们看PC时代，基本上只有Windows一个操作系统，但是基于Windows系统开发的软件有很多；移动互联网时代，主流操作系统也只有安卓和iOS两家，而移动应用有800万之多。

大模型时代其实也是类似，大模型本身是一个基础底座，类似操作系统，那么最终开发者要依赖为数不多的大模型来开发出各种各样的原生应用。所以，不断地重复开发基础大模型是对社会资源的极大浪费。

AI原生时代，我们需要100万量级的AI原生应用，但是不需要100个大模型。如果我们的产业政策能够更加鼓励基于大模型的AI原生应用，我们一定能够构建起一个繁荣的AI生态，推动新一轮的经济增长。

第二个冷思考，由于没有智能涌现能力，专用大模型的价值其实非常有限。

我看到一个现象，很多行业、企业，甚至很多城市都在买卡、囤芯片，建立智算中心，想要从头训练自己的专用大模型。殊不知这样炼出来的大模型是没有智能涌现能力的。

因为，只有当你的模型的参数规模足够大，训练数据量足够多并且能够不断投入，进行迭代，才能够产生智能涌现，大模型才能具有触类旁通的能力。也就是说，你没教过的东西，它也会了。

所以，大模型的产业化模式，应该是把基础模型的通用能力和行业领域的专业知识相结合。也就是大模型套小模型，专用的小模型反应快，成本低，大模型更智能，可以用来兜底。

自从8月31号开放以来，文心大模型的API调用量，呈现了指数级的增长。国内有200多个大模型，上了这个榜单、进了那个排名，但其实调用量是很小的。

文心大模型一家的调用量比这200多家大模型的调用量加起来还要多。

刚才说了两个“冷”思考。作为一个在AI领域工作超过十年的从业者，我对大模型和AI原生应用的巨大价值和影响力，都深信不疑。所以我想说一说，AI原生时代的三个“热”驱动。

第一，强大的基础模型，会驱动AI原生应用爆发。

中国有领先的基础大模型，这是AI原生应用发展的坚实基础，是底层的能力。3 月16日，百度率先发布了基于文心大模型3.0的文心一言产品，之后快速迭代。

上个月，我们又发布了文心4.0版本，在网站和APP上叫做文心一言专业版。

4.0是迄今为止最强大的文心大模型，在理解、生成、逻辑和记忆各方面能力，都有了明显提升。

比如，在生成能力上，文心一言除了生成文字内容，还包括图片、视频、数字人等等多模态内容，可实现的创作体裁超过200种，你让他写一首李白风格的诗，写出来就像李白，你让他写一首杜甫风格的诗，写出来就像杜甫，涵盖了几乎所有的写作需求。

在逻辑和记忆能力上，相比之前的版本也有了成倍的提升。

而AI原生应用，就是基于大模型智能涌现后产生的理解、生成、逻辑和记忆能力而开发出来的应用。

这些能力是过去的时代所不具备的，因而才能打开无限的创新空间。作为基础底座，大模型可以支撑无数AI原生应用的开发。

但是，直到今天，无论是中国也好，美国也好，我认为最好的AI原生应用还有没出现。

就像移动时代诞生了像微信、抖音、Uber这样的“mobile-native”的应用一样，AI原生时代一定会有优秀的AI原生应用是基于这些大模型开发出来的。

而深圳有着丰富的场景和深厚的产业基础，在AI原生时代深圳一定会再次成为创新创业的沃土。

第二，拥抱AI时代，需要由CEO、一把手来驱动。

今天，大模型和生成式人工智能所带来的机遇是堪比工业革命的大机遇，这一点已经成为行业的共识，每一家企业、每一个组织，都在思考如何拥抱这个新时代，如何利用这一新技术来提升自己的竞争力。

如同任何新鲜事物都有一个接受过程一样，最早接受的是C端用户和创业企业，之后是中小企业，最后接受的才是大企业，因为大企业天然保守，对新生事物不敏感，不愿意冒风险。

我见到很多企业，上上下下都非常重视这次机会，但是对问题的本质理解不深，CEO把这个任务交给IT负责人，IT负责人和工程师天天被那些所谓的“震撼发布”、“史诗级的更新”、“iPhone时刻”、“炸裂”这些说法所忽悠，都想去自己搞个基础模型，或者按照网上传播的评测方法来挑选一款评分高的大模型，大家就以为这就是拥抱AI时代了，殊不知大模型本身不仅不产生任何价值，还造成了对公司资源和社会资源的巨大浪费。

拥抱AI时代，为什么需要一把手来驱动？因为只有CEO才会关心新技术对自己业务的关键指标是不是产生了正面作用。

比如对于互联网企业来说，大模型有没有对你的DAU、时长、用户留存这些指标产生正面的影响。其实对于所有企业来说，更简单、更直接的是对你的收入和利润增长有没有产生影响，对你成本的降低有没有产生影响。这才是问题的本质。

小公司一把手什么都管，就更容易开发出适合自己的原生应用，大公司分工明确，CEO如果不主动引领这个变革，就很容易被带偏。

在百度我们坚决地对旗下各个产品线进行了AI原生的重构，给大家带来了前所未有的智能体验。

比如，新搜索具有极致满足、推荐激发和多轮交互的特点，当用户提出一个问题时，新搜索不再是提供一堆链接，而是通过对内容的理解，生成文字、图片、动态图表等多模态的答案，让用户一步获得满足。

再比如，以前准备一场演讲，要耗费好几天时间制作讲稿和PPT，刚刚也讲了，写文章3000字可能一分钟就完成了。现在，百度文库可以在1分钟内生成一个20几页的PPT，包括图表生成，格式美化等，成本几乎是零。

新文库也实现了从内容工具到生产力工具的转变。因为有了这样的原生化改造，文库的付费率有了明显的提升，这就是我说的AI对业务关键指标的促进作用。

更大想象空间在于，大模型催生出过去从来没有过的AI原生应用。

百度也在孵化全新的AI原生应用。比如智能代码助手Comate。今天百度有上万个工程师，百度现在每新增100行代码，就有20行是AI生成的，而且这个比例还在快速增长中。

这样的AI原生应用，通过人机协同，帮助我们大幅度提升研发效率。而AI原生应用带来的改变，我认为，才刚刚开始。

第三，繁荣的AI原生应用生态，会驱动经济增长。好的应用会带动市场，倒逼市场变化。

类比来看，中国新能源车在全球的市场份额达到65%。这主要是因为国家政策的扶持拉动了应用端，拉动了市场的需求，比如对于新能源车的车辆购置税减免，不限号不限行等等这些手段，都有效拉动了新能源汽车产业的快速增长。

AI产业也是需求驱动，所以应该是在需求侧、应用层发力，就像补贴新能源汽车用户一样，鼓励企业调用大模型来开发人工智能原生应用，用市场手段推动产业发展。

我之前说，AI时代的技术栈分为四层，也就是芯片层、框架层、模型层和应用层。无论是芯片也好、框架也好、模型也好，都是需要AI应用来驱动的。只有通过更多的场景落地应用，才可以形成更大的数据飞轮，才能够让芯片做到够用、好用。

全球来看，AI原生应用正在成为主要的趋势。微软其实并没有自己的基础大模型，它是跟OpenAI合作的，但是它有最成功的AI原生应用，大家知道就是Office365的Copilot，30美金一个月。百度从做AI的第一天起，就非常重视生态的建设，目前已经拥有了超过800万AI开发者。

不久前，百度上线了大模型插件平台，无论是个人还是企业，都可以通过这个平台，把自己的数据和能力，快速地变成插件。比如法律助手、简历助手、装修助手、旅游、办公等等助手类插件。插件是一类特殊的AI原生应用，不仅容易上手，还能让企业在私有数据没有泄露风险的情况下，更便捷地用到大模型的能力，大大降低了开发者门槛，有利于构建繁荣的AI原生应用生态。

API是AI原生应用调用大模型的主要方式。在制造、能源、电力、化工、交通等实体产业，都将成为大模型和AI原生应用极为重要的落脚点，也将成为推动数实融合的主阵地。

今天，在百度智能云千帆大模型平台上，已经有超过17000家企业在这里开发产业模型和解决方案，除了刚才提到的行业，也包括教育、电商、短视频、游戏等多个行业。

未来，每一家企业跟自己客户打交道的方式，都会转变为AI原生应用，这将大幅度提升企业的竞争力。无论是企业竞争力的提升，还是个人工作效率的提升，都是经济增长的驱动力。AI应用生态的繁荣就会成就经济繁荣。

“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”。我讲了这么多大模型和AI原生应用，就是希望每个人都行动起来，去使用它、了解它、体验它、投入到AI原生应用的创新中，共同创造一个百花齐放、无限可能的AI原生时代。

谢谢大家！

END

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