百度：“登月”之后
不久前，美国民间智库卡内基全球政策中心连续更新了3篇论文，将目光对准了中国的AI产业[1]。论文中写道，中国已经推出了世界上最早、最清晰的人工智能法规；在新规的指导下，文心一言等第一批合规大模型已推向市场。相比之下，美国的人工智能法规仍处在早期，有着太多的不明确。
不少美国专家认为，这种现状可能会造成局势的逆转，从而让美国在大模型竞赛中落后于中国。美国人真正担忧的，其实是AI应用的落地速度跟不上——这才是大模型竞赛的主战场。
在中国，AI原生应用已陆续开始涌现。
10月17日的百度世界大会上，李彦宏官宣了多款AI原生应用。这其中既包括了百度搜索、地图、文库等基于大模型技术重构的应用，也有百度GBI这类完全从零开始构建的AI原生思维产品。他在演讲中提到，“AI原生应用是基于大模型的理解、生成、逻辑和记忆能力所开发出来的，拥有过去时代所不具备的能力，因而能打开无限的创新空间。”
这一回，百度率先站上了赛道。
竞赛的下一幕
2023年，全世界的科技公司与研究机构都在忙于一件事：实现“大模型自由”。
隔壁的日本，孙正义掏出了1.5亿日元要做日本的OpenAI。而在印度，由政府牵头打造的本土版LLM（大语言模型）Bhashini已经投入使用，它能够识别出11种印度官方语言。连石油大户聚集的海湾地区，沙特阿拉伯与阿联酋都开始了大模型竞赛。
高度本土化的印度Bhashini
至于中国和美国，更是早已发展成了真正意义上百模大战。相关数据显示，截止至7月，美国已有114个已公开的大模型，而中国的大模型数量更高达130个，几乎是一夜之间蓝海变红海[2]。
不过，风向正悄悄发生改变。
OpenAI联合创始人Greg Brockman年初在接受科技媒体采访时，曾认为公司的科学家文化更浓，“我们的心不在打造AI应用上，那不是我们的DNA，没有真正讨论过这个话题。[3]”半年之后，OpenAI突然掉头，不仅推出了企业版ChatGPT，提供定制服务，11月还将举办第一届开发者大会。
近乎疯狂的大模型混战过后，科技公司与投资人渐渐趋于冷静；大模型竞赛的第二幕正悄悄拉开帷幕，大模型如何应用落地、如何创造价值成为更重要的议题。因为在过去十年，定义了移动互联网的不是安卓或者IOS等移动操作系统，而是建立在这上面的支付宝、抖音、滴滴、王者荣耀等移动端应用。
而在大模型时代，建立在基础模型之上的AI原生应用很可能会复刻移动互联网的轨迹，再造一个全新的互联网。至于当下全球追逐的基础大模型，反倒更可能会成为AI时代的一种数字基建。
在国内，百度是最早意识到这一点的科技公司之一。
当国内的大模型内卷尚未开启之际，李彦宏便曾对媒体反复提及一个观点：不要重复造轮子，AI的十倍机会在别处。他认为，应用层将会出现全新的、十倍于现在微信和抖音的创业机遇[4]。
事实上，百度不仅坚信AI原生应用的价值，也同样为此付诸了行动。5月，百度曾策划了一场“文心杯”创业大赛，并提供最高1000万元的早期投资作为奖励。而在刚刚过去的百度世界大会上，李彦宏更是“手把手”教大家如何做AI原生应用。
“没有构建于基础模型之上的丰富 AI 原生应用，大模型就一文不值” ，李彦宏在百度世界大会上说道。
当天，李彦宏现场发布了百度文心大模型4.0和十几款AI原生应用。他表示文心大模型4.0是迄今为止最强大的文心大模型，理解、生成、逻辑和记忆四大能力全面提升，远超以往的版本。目前，企业用户可以登陆百度智能云官网，在千帆大模型平台申请文心大模型4.0 API调用服务测试。
以全新的百度文心大模型4.0为起点，百度正式吹响了发力AI原生应用的号角。
创新的护城河
但对当下的AI应用创业者来说，光有信念可能还不太够。
事实上，国内外曾有过不少话题度极高的热门AI应用。例如美国初创公司Jasper曾是一众AI创业者的标杆，提供面向广告营销人员的文案生成服务，公司估值一度达到15亿美金。但随着ChatGPT问世，投资人很快对Jasper失去了兴趣，公司也陷入了不得不裁员的窘境。
而在国内，妙鸭相机等应用也曾一度在社交媒体上被广泛讨论，然后很快淡出人们的视野。一个个略显尴尬的案例，似乎正预示着应用端也并非遍地黄金。
这些应用的失败，本质上其实是因为缺乏创新深度，且无法提供长期价值，但并不意味着AI原生应用缺乏空间。恰恰相反，基于大模型的理解、生成、逻辑和记忆这四大能力，创业者可以打造出更加深入的AI原生应用，实际大有可为。
当下，以百度为代表的头部科技公司已经开始着手构建AI原生应用，此次百度世界大会上介绍的GBI正是个典型案例。
百度GBI是基于文心大模型从零构建的AI原生应用，设计初衷是为了重构传统的数据分析业务。大多数人可能并不知道，数据分析工作其实既是一项脑力工作，也是一项“重体力活”。
通常来说，数据分析师在拿到一个数据库表格后，需要先对里头数据进行梳理，排除一些错误，随后再开发多段公式，找到真正关键的一些数据并提炼出一个明确结论。这一过程看似简单，实际操作起来其实相当繁琐：有时分析师根据公式提取出的数据未必是想要的，因此不得不反复操作，工作量跟着指数级上涨。
而在一些大型企业，数据库中经常会有数万张表格，各种数据指标纷繁复杂，这还对数据分析师的职业技能提出了极其苛刻的要求——因为这种情况下，想要找到正确的数据和结论绝非易事。
然而，适合数据分析师的生产力工具却并不多；但随着大模型技术和百度GBI出现，很可能将打破这一现状。百度GBI可以通过对话的方式，让大模型去寻找想要的数据，并根据查询结果生成总结。过去需要几天才能完成的工作，可以借助GBI将其压缩至几分钟之内，大大地解放了生产力。
对企业而言，生产力上的差异往往会成为竞争的胜负手。“企业竞争，不是大鱼吃小鱼，而是快鱼吃慢鱼”，李彦宏在现场演讲中说道。
除了从零构建的百度GBI之外，基于原有业务场景重构的AI原生应用同样能创造肉眼可见的价值。以全新的百度搜索为例，它便具备了极致满足、推荐激发、多轮交互三个全新的能力。
极致满足指一步操作提供极致的答案：用户在搜索框输入问题后，搜索引擎会直接生成一个答案，并配上动态图表，而不是像以前一样提供一连串链接，省去了大量学习成本。在此基础上，AI会生成一些其他可能感兴趣的问题，这就是推荐激发。
当用户面对一些比较复杂的问题，单次搜索难以得到答案时，还可以通过多轮交互功能反复向搜索引擎提问，而搜索引擎会根据此前对话的内容来生成更合适的答案。
在李彦宏看来，生成式AI与搜索是天作之合，它让搜索突破了原本简单的搜索框，扩大了产品的边界。
互联网浪潮刚刚兴起时，创业者们曾提出“所有行业都值得用互联网重做一遍”，迅速让互联网成为了一门显学。如今，可以说“所有行业都值得用大模型重构一遍“。
登月之后
一直以来，外界将 AI视作百度的“登月计划”——一项困难重重、却有着深远意义的战略。
AI原生应用重构中国数字经济的过程中，百度将一直是最重要的参与者。《时代周刊》评选的“AI时代最具影响力的100人”榜单中，百度创始人李彦宏是极少数入选的中国企业家。《时代周刊》称他为“中国最重要的未来学家”——放眼国内，百度几乎是最早意识到AI潜力、并愿意为此持续投入数百亿美元的科技公司[5]。
因此当技术真的成熟，百度能够迅速打造出文心大模型这艘“登月火箭”，也就不是什么怪事了。众所周知，AI行业可以划分成芯片、框架、模型以及应用四大环节，而百度是国内唯一一家全部都有布局的科技企业。
但百度的目标，显然不只是登上月球那么简单。
过去一年，每当人们探讨谷歌、Meta等硅谷大厂为何没能率先开启大模型浪潮时，总会得出一个相同的原因：部分大公司的谨慎。例如Transformer论文作者Noam Shazeer曾在谷歌开发过两代大语言模型，都因为风险而被束之高阁。
相比之下，世界大会上的百度则显得相当大胆。不仅对公司最核心的搜索业务做了大刀阔斧的改革，李彦宏在介绍新版百度文库时，一度使用了“革自己的命”这类词汇。
很显然，百度坚信AI原生应用是公司未来十年最大的机遇与挑战，并选择跑步拥抱未来。
为此，百度不仅自身一头扎进了浪潮之中，也希望能和更多创业者一同深入挖掘AI原生应用的价值。过去这大半年，百度智能云一直致力于千帆AI生态的建设。截止至当下，百度智能云已经有超300家生态合作伙伴，并在400多个场景中取得了不错的测试效果。除此之外，还有15万家企业正排队申请接入文心大模型。
这一成绩背后，得益于百度的大模型生态支持体系。
一方面，百度正尝试以各种形式帮助创业者构建AI原生应用，例如在北京与上海举办业界首个大模型实训营千帆AGI house，手把手传授AI原生应用的开发心得。除此之外，百度也提供了各种社区工具，例如面向开发者的千帆社区，具备提供系统原厂知识、第三方实践经验、创新工具、线上交流等功能。
“中国有丰富的应用场景，中国用户又天然愿意拥抱新技术，有了先进的基础大模型，我们就能构建起一个繁荣的AI生态，共同创造新一轮经济增长。”李彦宏说道。
尾声
前些日子，美 国乔治梅森大学人工智能专家Matthew Mittelsteadt撰写了一篇文章，深度谈及了中美的大模型竞赛。 他认为，中、美两国在AI上的差距并没有想象中那么大：
美国科技公司固然在算法层面遥遥领先，但随着开源社区逐渐成熟，这种差距将被渐渐抹平。而在算力层面，美国针对英伟达H100/A100芯片的出口限制似乎并非牢不可摧，中国科技企业仍有许多替代方案。美国若想继续保持领先优势，必须坚持以技术扩散为中心的战略——“AI的成功需要让技术走出实验室，并交到人们手中”[6]。
对百度等中国科技企业来说，竞争风向的转变无疑是一个迎头赶上的契机。定义一个时代的竞赛，这才正式拉开帷幕。
参考资料
[1] China’s AI Regulations and How They Get Made，Carnegie Endowment
[2] 《IT 2023》，赛迪顾问
[3] OpenAI President on Musk Criticism: ‘We Made a Mistake’，The Information
[4] 对话李彦宏：不要重复造轮子，AI的十倍机会在别处，36氪
[5] TIME 100/AI
[6] The Key To Winning The Global AI Race，Noema
作者：陈彬
编辑：李墨天
视觉设计：疏睿
责任编辑：陈彬