相比10亿级别DAU的“超级应用”,“超级能干”的应用更重要;相较“震撼发布”,“史诗级更新”的炫技流,让用户真正用起来并从中获益更重要。
作者/番茄酱
出品/新摘商业评论
如果说“AI狼人杀”中有预言家,那一定是被VivaTech誉为“中国AI的头号玩家”的百度创始人李彦宏。早在去年下半年,行业还沉浸在百模大战中无法自拔,纷纷花式卷技术、猛烧GPU时,李彦宏就曾一语中的,抛出了灵魂拷问并直指行业本质。
“对于所有企业来说,大模型有没有让你的成本变低,收入、利润变得更高,增速更快?这才是问题的本质。”
如今,2024年过去了一半,大模型迈向应用下半场,“降本增效才有价值”已成行业共识,这再次让行业看到了李彦宏AI思考的前瞻性。而一边“跳预言家”、一边掌舵百度AI走向的李彦宏也得以“知行合一”,让百度的AI应用实践快人一步。
同时,作为“预言家”,李彦宏也不断为行业带来诸多颠覆性洞见。7月4日下午,李彦宏出席上海世界人工智能大会-产业发展主论坛,并发表主题演讲。在时下,行业纷纷关注和讨论“AI超级应用”、期待一个巨无霸体量应用“加冕称王”之际,李彦宏再次一针见血,指出了其中的“超级应用陷阱”,并给大模型落地下半场定下了基调。
相比10亿级别DAU的“超级应用”,“超级能干”的应用更重要;相较“震撼发布”,“史诗级更新”的炫技流,让用户真正用起来并从中获益更重要。
同时,在“开源闭源”争个不休的当下,李彦宏认为,经得起市场检验的商业化闭源模型一定是最能打的。而谈及具体落地领域,具有反思、协作能力,可以解决复杂任务的智能体则是李彦宏最看好的AI应用方向。
一、李彦宏最新判断:“超级能干”的应用
比10亿DAU的“超级应用”更重要
不同于DAU为王的移动互联网时代,在AI时代,李彦宏指出了问题的关键所在。
“觉得一定要出现一个DAU10亿的APP才叫成功,这是移动时代的思维逻辑。AI时代,‘超级能干’的应用比只看DAU的‘超级应用’更重要,只要对产业、对应用场景能产生大的增益,整体价值就远大于移动互联网。”
为什么不能用移动时代的DAU思维看问题?事实上,移动互联网时代更像是冷兵器时代,这一时期,军队的规模和士兵的数量往往被视为决定胜负的关键因素之一。而在AI时代,大模型之所以被认为是颠覆性的生产力革命,是因为其强大的技术通用性能力,能够比以往更能够解决更多通用性的任务,在千行百业解决更多传统AI技术解决不了的问题。
大模型所带来的生产力爆炸,相当于热兵器乃至核武器级别的杀伤力,这时重要的不是体积,而是产品爆发力。因此,“人多力量大”“体量碾压”不再是致胜关键,内核里有没有真功夫才是王道。
如今,大模型正在进入千行百业之中,在很多领域跑出了标杆案例,落地潮下,“是骡子是马拉出来溜溜”,有没有真本事一看便知。
以快递行业为例,利用百度文心大模型能力处理订单,金蝶于2010年孵化的快递物流信息聚合平台——快递100做到了“一张图、一句话寄快递”,不再需要其他繁琐流程,时间从3分多钟缩短到19秒,不仅解放消费者双手,更是解放大脑。同时,大模型也为客服减轻了负担:90% 客服问题都是由大模型独立解决,一次性问题解决率达到了 99.4%,大大提升了服务效率。
在代码生成等更通用的领域,百度的文心快码已经在各个领域逐步渗透,在百度内部,已有30%左右的代码由AI生成,代码采用率超过了44%,让外界真真切切看到了AI带来的生产力爆炸。
此外,在“AI核武器时代”,李彦宏同样带来了诸多应用层的洞见,犀利地指出了大模型落地下半场,行业的几大重要走向,引出下文。
二、大模型下半场:闭源最能打,
智能体是最看好的AI应用方向
当前,大模型的应用落地已经进入下半场,而且已经越发进入深水区。IDC预测,全球生成式AI市场年复合增长率或达85.7%,到2027年全球生成式AI市场规模将接近1500亿美元。届时,45%的企业将掌握并使用生成式AI来共同开发数字产品和服务,从而使收入增长比竞争对手翻一番。
这种局势下,游戏规则变得简单,在大模型落地竞技场上,有一个颠扑不破的检验标准——即能否真正为业务、行业降本增效,应用才是模型的真正价值所在,“没有应用,光有基础模型,不管是开源还是闭源都一文不值。”再强大的基础模型能力,让普罗大众真正接触到、感受到、用上、用得好才是硬道理。
基于这一“第一性原则”,李彦宏指出,卷应用的大潮之下,很多企业对于大模型快速起效需求非常强烈,在这种背景下,采用商业化的闭源模型更能打。
“在学术研究或教学领域这种特定场景下,开源模型当然有自身价值所在,但在应用场景,当你处于一个激烈竞争的市场环境当中时,你需要是让自身业务效率比同行更高,成本比同行更低,这时商业化的闭源模型显然是最能打的。”
同时,李彦宏指出了“开源闭源之争”中的概念混淆。不同于部分认知中的“开源是众人拾柴火焰高”,事实上,模型开源只能拿到一堆参数,还要再做SFT、安全对齐,即使是拿到对应源代码,也不知道是用了多少比例、什么比例的数据去训练这些参数:“拿到这些东西,并不能让你站在巨人的肩膀上迭代开发。”
不止如此,开源想能力追平闭源,它需要有更大的参数规模,这意味着推理成本更高、反应速度更慢,这让其在应用竞技场上有着“负重起跑”的天然劣势。以百度在小说创作上的实践为例,当从开源模型转向轻量级模型、再转向文心大模型4.0后,小说生成的可用率和优质率得到极大提升,让网文作者如虎添翼。
同样基于“是否降本增效”这一底层逻辑,在具体应用场域上,李彦宏指出,智能体是最看好的AI应用方向,在未来,将来会有数以百万量级的智能体出现,形成庞大的智能体生态。
“制作一个好的智能体通常并不需要编码,只要用人话把智能体的工作流说清楚,再配上专有的知识库,就是一个很有价值的智能体了,这比互联网时代制作一个网页还要简单。未来在医疗、金融、教育、制造、交通、农业等领域,都会依据自己的场景及特定经验、规则、数据等,做出各种各样的智能体。”
这和国际场上大佬们的观点不谋而合。此前,比尔盖茨曾撰文指出,智能体将带来自我们从键入命令到点击图标以来最大的计算革命:“它们不仅会改变每个人与计算机交互的方式,还将颠覆软件行业。”7月3日,比尔・盖茨再次在播客中展望“AI智能体”:能提供心理治疗服务,还能当女友。
而百度也通过实践证明了这一点。如今,百度智能体已在细分领域跑出代表性案例,目前,文心智能体平台已有16万多名开发者和超5万家企业入驻,覆盖了100多个应用场景。除了盖茨预言中个人向的“风花雪月、心里疗愈”外,百度智能体走得更远,深入田间地头,切实解难题、做难事。
6月28日,百度正式发布了首个农业智能体——“农民院士智能体”,该智能体为中国工程院院士朱有勇团队与百度共同打造,基于文心智能体平台创建,学习了中国工程院院士朱有勇及团队研究成果,能够解答农民在种植旱地优质稻、冬季马铃薯等农作物过程中的常见问题,帮助农民高效便捷地掌握农业技术知识,解决农业生产问题。
从“聊天写代码”,到赋能千行百业,产业层加速落地——AI规模化应用时代,百度再次收紧核心,锤炼“超能干”内核。
三、AI规模化应用时代,
百度再锤炼“超能干”内核
AI规模化应用时代,人类会不会失业?对这一引发广泛讨论的问题,李彦宏认为,一方面,AI只是辅助人工作,将重复性的、琐碎的工作替代掉,让人的工作效率更高,质量更好,而不是替代人工作;另一方面,一些全新的工作机会冒出来了——在“人人都是开发者”时代,调教AI成为重要技能。
“比如,做好一个智能体需要把工作流说清楚,这要求很强的逻辑性,要用提示词对模型进行调教,随着智能体的大量涌现,这个工种需求量也会飙升。这些工作机会,通常门槛并不高,做得一般能够养家糊口,做得好的话,那上限可以年薪百万。”
这一天或许为时不远了,因为在当下,规模化应用的趋势在百度已经体现得淋漓尽致,作为头部领跑者,百度呈“技术”“落地”双线开花之势,生态雪球越滚越大。
6月28日,百度正式发布文心大模型4.0 Turbo,通过数据、基础模型等核心技术的创新,实现速度更快,效果更好。同时,据百度披露的最新数据,文心一言累计用户规模已达3亿,日调用次数也达到了5亿;飞桨文心生态已有1465万开发者,服务37万家企事业单位,创建95万个模型。
从两个多月前,文心大模型的日调用量超过了2亿,到如今的破五亿,两个月暴涨三亿调用量背后,是用户真实的需求,以及用户真正能从中获益,并用文心大模型创造价值。这也进一步让行业看到了“收紧核心”、锤炼“超能干”内核的重要性。
或许从用户规模来看,百度已经成为外界眼里的DAU爆棚的超级应用,但事实上,这是水到渠成的结果,而非出发点。这也给行业更多启发——在大模型落地的下半场,应当专注内功修炼,而非圈地跑马,“无所求才能满载而归”。
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