AI如何破局，李彦宏给了思路_风闻
地产风声-地产风声官方账号-听，这风声，好像在说秘密昨天 07:34
文 | 内幕君
图片｜狗蛋AI
作者｜狗蛋、狗蛋AI
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再撕掉45页日历，2023年就翻篇了。
站在未来回首这一年，一定会有很多人提到：
2023是AI元年。
3月份，OpenAI发布新一代GPT-4大模型，百度发布文心一言大模型，微软发布基于GPT-4的AI助手Copilot……
一个接一个重磅级产品蹦出，让大家切身感受到，新世界来得太快像梦一样，也记住了这个历史性的3月。
之后，华为盘古、360智脑、腾讯混元、阿里千问等国内AI大模型鱼贯登场。
与此同时，OpenAI持续迭代GPT-4、ChatGPT；文心一言3月发布3.0版本，6月迭代3.5版本，模型效果累计提升超过50%，10月又迭代了，升级为4.0版本。
年初大家嫌弃AI不懂画手，现在人家不仅会画，还有了审美灵魂。
喂给AI一段梅西比赛视频，AI能看懂球赛并完成解说。
人间只一年，AI已数年。
可以说，2023年是“时代里的2023”，智慧涌现，变革疾风骤雨。这也让大家对AI时代产生更多期待，有网友说：什么时候能实现，投喂AI动画片直接给出真人电影？
对AI领域了解的人会发现，前面举的这些颠覆性操作，都是应用层面的事。
而且遗憾地说，这些应用大多数都是国外创造的。
国内AI创业的热潮都涌向了大模型，举一组数据：
6月份，国内已经发布的大模型是79个，目前已经激增到238个。
相当于4个月时间翻了3倍，实际数量可能不止于此。
互联网曾经出现“百团大战”，现在的AI行业有点“千模大战”的意思。
百团大战的结果是，绝大多数企业在“撒币”烧钱中湮灭，最终只剩下那么两三家。
“千模大战”如果没有纠偏，结局也难逃一地鸡毛。
11月15日，出席西丽湖论坛的李彦宏，给AI行业当了一回吹哨人。
他在主题演讲《AI原生时代：“冷”思考和“热”驱动》中提到：
我们需要的是100万量级的AI原生应用，而不是100个所谓的大模型。
狗蛋前几天看到一组数据，今年融资最多的5家国内AI创业公司：
有4家在搞大模型。
这就是当前人工智能看起来很热，其实生态失衡的写照。
都在押注大模型，搞“军事竞备”，结果就是：
模型很热，应用很冷。
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演讲一开场，李彦宏先给AI“降温”，说“人工智能很热，但我想谈两个‘冷’思考”。
李厂长说的两个“冷”，一个就是前面说的中国大模型太多，模型之上开发的AI原生应用太少。
一个是，受限于智能涌现能力，绝大多数研发出来的专用大模型的价值非常有限。
很多行业、企业，甚至城市都在买卡、囤芯片，建智算中心，想从头训练自己的专用大模型。
好比开山拓荒，有人用了十年甚至更久终于拓出一大片地，基础设施也都做好了，现在缺的是耕种者、建设者，不管是种蔬菜瓜果还是盖厂房、商场，目的是让土地价值最大化，大家种起来。
现实却跑偏了，不管有没有实力，大家都跑去拓荒……
这就是李彦宏呼吁冷静的根源所在。
反观国外，AI原生应用的开发热火朝天，今年上半年，美国诞生了超过1000家AI创业公司，绝大多数都是在应用层。
不久前，OpenAI再度进化，一周之内催生了2000多个应用。
基于安卓和IOS操作系统，移动应用涌现了800多万个，诞生了微信、抖音、淘宝之类的超级软件。
得以预见，AI行业到最后，最终也只会剩下几个大模型。
其一，商业规律是相似的，赛马的结局很残酷。
其二，要开发出真正有价值的、可用的大模型，存在很高的技术和成本门槛，并不是烧钱就能做成。
以文心一言为例，百度摸爬了十年，持续投入上千亿，同时在芯片、框架、模型、应用层做生态布局，才训练出大模型的理解、生成、逻辑和记忆四大核心能力。
到目前，文心大模型迭代到4.0版本，是国内唯一可以和GPT-4掰掰手腕的大模型。
目前国内所有开放的AI平台，狗蛋都玩了一遍，主要集中在问答和写作方面，的确，文心4.0的理解和生成能力最好，能读懂潜台词。
像大家在看的这篇稿子，狗蛋提炼了几大关键词喂给文心，直接让它优化提纲。
是不是还不错？
提纲中第三部分关于「一把手推动」，狗蛋给的原话提示词是“关键词一把手推动”，文心已具备一定的联想和拓展能力，懂得结合前后文，知道要讲企业领导的关键作用。
当然，文心还有待变得更聪明。
狗蛋想强调的一把手推动更多是指大模型领域，不仅仅是原生应用层面。
百度能够在全球大厂中第二个发布类ChatGPT产品，领先于微软，很重要的推动作用就是李彦宏自己重视。
试想一下，CEO不亲自下场而是把任务交给IT负责人，IT负责人和工程师沉浸在“史诗级风口”“iPhone时刻”的兴奋中，就跟CEO说：搞，我们要搞大模型。
然后大家一股脑烧钱拥抱AI。
但是IT负责人只对技术负责，大模型能不能给企业带来更实际的效益指标，只有CEO关心。
这就很可能缺乏前瞻性和战略定力，导致诸多大模型烂尾。
自从8月底开放以来，文心API调用量呈指数级增长，国内200多个大模型加起来的调用量，可能都不如一个文心。
参数规模不够大，在不能确保算法、数据训练都做对，并且不能确保持续投入不断迭代，从而实现智能涌现的前提下：
抢出来大模型很可能没什么价值。
用李彦宏的话来说，不造汽车、造飞机，“千模大战”相当于一堆公司在：
重复造轮子。
大家在重复浪费社会资源，尤其是算力资源。
3
在给AI“降温”之后，李彦宏给出了破局建议：
鼓励更多AI创业公司投入到原生应用开发。
他提出“三个驱动”来总结破局思路和破局后的想象：
强大的基础模型，会驱动AI原生应用爆发；
拥抱AI，需要一把手来驱动；
繁荣的AI原生应用会驱动经济增长。
李彦宏曾经预判，在应用层，将会出现全新的、十倍于微信和抖音的创业机遇。
在他看来，美国在算力等基础科研领先全球，但只要中国企业确保大模型基础研发不被拉开太远，就有可能变道超车。
移动互联网时代，中国靠着庞大的用户基数，孵化出多样化的应用，在移动支付、电商、快递等领域领先于全球。
迎来AI时代，中国企业仍有可能复制同样的故事。
AI时代是个统称，我们可以细分成AI大模型时代和AI原生时代，最终的战场在后者，后者的关键就在原生应用开发。
截至目前，不管国内国外都还没出现好的原生应用，相比大模型红海，原生应用还是一片广阔的蓝海。
今年年中，麦肯锡做出预测：
如果将分析的63种生成式AI应用于各行各业，将为全球经济带来每年2.6万亿至4.4万亿美元的增长。
相当于每年多出“一个英国的GDP”。
麦肯锡分析的还只是63种应用。
可见，不管是TO B 还是TO C，生成式AI都将形成万亿市场。
前提是，像李彦宏说的，AI原生应用要先繁荣起来。
只有技术转化成真正的生产力，以生态之力破局，加速生成式AI在企业级的落地，我们期待的AI奇点时刻、生产力大爆发才会到来。
李彦宏在演讲中举了一个例子：
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，Office365的Copilot，30美金一个月。
百度自己也在发力应用端。
一方面，孵化全新的AI原生应用，比如智能代码助手Comate，百度现在每新增100行代码，就有20行是AI生成的；
另一方面，百度对旗下各个产品线进行了AI原生的重构，新百度文库可以在1分钟内生成一个20几页的PPT，包括图表生成，格式美化等。
不久前百度上了一款特殊的AI原生应用：插件。
不管是个人还是企业，都可以把自己的数据和能力快速地变成各类插件，比如法律助手、代码助手，用户要做的就是给插件提需求，让这些“小助手”高效打工。
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目前，国内已经不乏领先的像文心这样的基础大模型，有了强大的基础模型，就有了驱动AI原生应用爆发的土壤。
而原生应用繁荣起，足够多的场景落地形成数据飞轮，将反向驱动芯片和大模型。
双向驱动，生态破局，我们还是有机会赢得终局之战，领先AI原生时代。
不可否认，世界正站在一个历史性的节点上，有人说这是技术大爆炸的前夜。
也不可否认，某种呼声沸腾已经先于技术沸腾。
如果关注李彦宏今年以来的讲话或采访，会发现他已经不止一次“吹哨”了。
AI元年，技术正在爆发，模式等待重塑：
返璞归真，以终为始。