上 75gs.com、39sx.com、35bx.com或者wnshua.com 网址，可提升抖音、快手、哔哩、视频号、小红书等点赞、评论、粉丝、收藏、播放量。直播场观，直播人气，大量场观直播都可以提升！欢迎您的光临！

李宏彦抖音 B站点赞业务【75gs.com】数据购买平台快手粉丝号账号交易平台

来源 | 博虎财经（）

作者 | 陈平安

近日，阿里巴巴原首席AI科学家贾扬清的一张朋友圈截图在社交媒体上疯传，截图指出，国内某大模型其实就是一个框架，只是改了几个变量名而已。

这并非业内人士第一次发出质疑，几个月前的一场会议上李宏彦抖音 B站点赞业务【75gs.com】数据购买平台快手粉丝号账号交易平台，中国人民大学高岭人工智能学院教授鲁志武也表示，所谓“国产大模型的春天”不过是很多企业在“微调国外基础模型”的假象。

尽管此后其他学者也发表了不同观点，但在争论之中，一个关于大模型的隐线浮出水面——大模型是不是越多越好？

对于这个问题，百度创始人、董事长兼CEO李彦宏在11月15日举行的深圳2023西丽湖论坛上给出了自己的答案：

“目前中国有太多的大型模型，但在这些模型之上开发出来的原生AI应用太少。”

“人类进入AI时代的标志，是大量AI原生应用的出现，而不是大量大型模型的出现。”

01 模特大热潮

要回答一开始的问题，我们首先要搞清楚，我们需要一个什么样的大模型。

随着去年11月底大模型的横空出世，国内大模型发展经历了从寒冬到炎炎夏日的两级逆转。不仅有阿里、百度这样的巨头公司，越来越多的创业公司也开始涌入这个赛道：截至今年10月，国内已发布大模型238个，而6月份这个数字是79个，相当于4个月增长了3倍。

但正如专家开篇质疑的那样，大模型的潮流并不容易追上。大模型的颠覆性来自于其“智能涌现”的能力：简单的解释就是可以举一反三。通过训练，大模型还可以做到一些没有被教过的事情。以百度的文心易言为例，在之前的演示中，当李彦宏现场要求它根据一些关键词生成一条新能源汽车广告时，文心易言只用了三分钟就生成了一条竖版广告、5条文案和一条30秒的数字人广告。

而获得这样的能力的前提是模型的参数规模足够大、训练数据量足够大，并能持续投入和迭代。

一方面，这决定了大模型是典型的资金密集型赛道。要开发出好用、能用的大模型，有很高的技术和成本壁垒。根据联合创始人等人的测算，训练大模型所消耗的计算量每3、4个月就会翻一番。而根据多位业内人士的估算，仅训练GPT-3一年的计算成本就高达2000万美元。

另一方面，这也让缺乏“智能涌现”能力的专用大模型的价值难以言表。会上，李彦宏提到一个现象，很多行业、企业，甚至很多城市都在买卡、囤芯片、建立智能计算中心，想从零开始训练自己的专用大模型，但大模型的产业化模式应该是将基础模型的通用能力与行业专有知识相结合。大模型通用性更强，但成本高，小模型虽然只能应对特定场景下的任务，但成本低，实时性强。在训练过程中，大模型可以帮助小模型提高快速生成和标注样本的能力，小模型则帮助大模型快速收敛，从而提高算法性能。

一个例子就是文信大模型的API调用量。李彦宏说：“自8月31日开通以来，文信大模型的API调用量呈指数级增长。全国有200多个大模型，仅文信大模型的调用量就比这200个大模型的调用量加起来还多。”

不难发现，大模型本质上是一种基础性基础，有点类似于PC时代的操作系统，或者移动互联网时代的安卓或iOS系统。它的门槛和特性决定了未来的竞争格局必定是由一两个技术基础主导。这也是为什么李彦宏强调：“不断、重复地开发基础性大模型，是对社会资源的巨大浪费。”

02 大模型的价值锚

业界之所以将大模型视为第四次工业革命真正进入快车道的标志，是因为期待其带来的效果和效率的飞跃。

以百度文心大模型为例，继今年3月基于文心大模型3.0正式发布文心易言产品后，上个月百度又发布了文心4.0版本。相较于上一代，4.0是迄今为止最强大的文心大模型，在理解、生成、逻辑、记忆四大能力上有显著提升。例如在生成能力上，文心易言不仅能生成文本内容，还包括图片、视频、数字人等多模态内容，可实现的创作体裁超过200种，几乎覆盖了所有写作需求。在逻辑和记忆能力上，也较上一代提升了一倍。

但和过去出现的很多新技术一样，大模型也需要解决应用场景的桎梏，找到实现商业价值的途径。就像PC时代改变我们工作、游戏方式的软件，以及扎根于移动端的抖音、微信等应用一样，同样具备技术底座属性的大模型，如果不能形成繁荣的生态，就没有什么价值。这也是大模型真正的价值锚。

李彦宏在会上表示，“AI原生时代李宏彦抖音，我们需要的是100万个AI原生应用，而不是100个所谓的大模型”。

这需要从业者的共同努力。比如李彦宏提到一个情况，相比国内的百模大战，国外虽然已经出现了几十种基础大模型，但AI原生应用的探索也十分火热，目前已经有上千种AI原生应用，比如微软、百度等都根据自身业务推出了相应的AI原生应用。

注重生态建设也是百度一直在做的事情。目前，百度智能云千帆大模型平台2.0月活跃企业近万家，覆盖金融、教育、制造、能源、政务、交通等多个行业400多个场景，拥有800万AI开发者。

无论是PC时代还是移动互联网时代，技术变革往往意味着大机遇，比如通讯、娱乐、购物、工作等，这些人们最本质的需求，往往因为技术而呈现出新的形式和活力。比如当人们满足于互联网时代的图文阅读模式时，绝对不会想到未来会出现一款名为抖音的APP，改变亿万人民的娱乐方式。

正如李彦宏所言，时至今日，最好的AI原生应用并没有出现在中国和美国。正如移动时代诞生了微信、、Uber等“-”应用一样，AI原生时代也一定会有基于这些大模型开发的优秀AI原生应用。

因此对于大模型从业者来说，相比于花费大量精力开发大模型，如何做出更好的AI原生应用显然是更大的机会。

03 如何迎接AI时代

在此前举行的百度世界大会上，李彦宏曾表示，“企业的竞争不是大鱼吃小鱼，而是快鱼吃慢鱼。如果你的决策速度比竞争对手更快，你就有可能获胜。”

这一表态与百度七个月来在大模型方面的快速进展一致，文心大模型已经历大大小小数十次更新，并提出多个大模型生态计划，率先向全社会开放大模型应用。

这里有两种逻辑。

首先，CEO在推动业务方面发挥着关键作用。现在几乎一致认为，AI和大模型将成为新的变革性技术。咨询公司麦肯锡预测，大模型及其带来的生成性人工智能预计将为全球经济贡献约7万亿美元的价值。

但企业该如何拥抱AI时代？李彦宏表示，虽然很多企业非常重视这个机会，但并没有深刻认识问题的本质。“以为做了一个基础模型，或者按照网上流传的评估方法选出一个分数高的大模型，就拥抱了AI时代。”

其实问题的本质在于大模式是否对互联网公司的DAU、时长、用户留存等指标产生正向影响，对公司营收、利润、成本是否产生影响。这些都是只有CEO才会关心的问题，他们会为自己公司的业务做出最合适的选择。

其次，强大的基础大模型是AI原生应用的底层驱动力，AI原生应用将驱动市场、倒逼市场变革。

基于自有文心模型，百度不仅将各产品线重构为AI原生产品，还孵化了智能代码助手等全新AI原生应用，百度每新增100行代码，就有20行由AI生成。同时，得益于智能化的提升，重构为AI原生的产品也取得了新的进展，如百度文库付费率大幅提升。

这里，李彦宏用新能源汽车作比喻：“中国的新能源汽车占全球65%的市场份额，因为国家政策支持应用端，通过车辆购置税的减免，以及道路上的不限号、限行等政策，有效带动了新能源汽车产业的快速增长。AI产业也是需求驱动的，所以应该在需求侧和应用层进行驱动，就像补贴新能源汽车用户、鼓励企业用大模型开发原生的AI应用，用市场推动产业发展一样。”

如果说历次产业革命中中国的主题是失手与追赶，那么如今大模型潮流兴起，我们至少与国外站在了同一起跑线上。在这场竞争中，我们有足够的技术和资源去竞争，但更值得思考的是，选择什么样的路径。相比百模大战，类比过往技术浪潮，重视AI原生应用或许是一条更好的路径。

毕竟目前如何平衡收支已经成为了大型模型公司头疼的问题。

*文章封面及附图的版权归版权人所有，如版权人认为其作品不适合公开观看或不应免费使用，请及时联系我们，本平台将立即改正。