李彥宏：卷 AI 原生應(yīng)用才有價(jià)值，別卷大模型了！

　　來(lái)源|極客公園

　　作者 | 連冉 一濤 Jesse

　　編輯 | 靖宇

　　「今年絕大多數(shù)時(shí)候，全社會(huì)焦點(diǎn)都在大模型本身。但是我一直的觀(guān)點(diǎn)都是，在基礎(chǔ)模型之上要有千千萬(wàn)萬(wàn)的 AI 原生應(yīng)用，大模型的價(jià)值才能被體現(xiàn)出來(lái)。媒體、社會(huì)、公眾主要的興奮點(diǎn)還在基礎(chǔ)模型上，沒(méi)有轉(zhuǎn)到 AI 原生應(yīng)用上，我多多少少有點(diǎn)著急。」

　　在 12 月 16 日舉辦的極客公園創(chuàng)新大會(huì) 2024 上，百度創(chuàng)始人、董事長(zhǎng)兼首席執(zhí)行官李彥宏與極客公園創(chuàng)始人兼總裁張鵬進(jìn)行了一場(chǎng) 50 分鐘的對(duì)談，他一開(kāi)場(chǎng)就直截了當(dāng)?shù)靥岢觯肝覀円ゾ?AI 原生應(yīng)用，把這個(gè)做出來(lái)了才有價(jià)值。為什么大家不去認(rèn)真做 AI 原生應(yīng)用，而去關(guān)心大模型進(jìn)展？這個(gè)進(jìn)展對(duì)大多數(shù)人來(lái)說(shuō)不是機(jī)會(huì)。」

　　李彥宏認(rèn)為，中國(guó)現(xiàn)在有好幾百個(gè)基礎(chǔ)模型，這是對(duì)社會(huì)資源巨大的浪費(fèi)，尤其在我們算力還受限制的情況下，更多的資源應(yīng)該放在去探索跟各行各業(yè)的結(jié)合，探索有沒(méi)有什么全新的超級(jí) APP 的可能性。

　　「大模型時(shí)代的來(lái)臨，真正的價(jià)值在于原生應(yīng)用，而原生應(yīng)用無(wú)論對(duì)于大廠(chǎng)來(lái)說(shuō)，對(duì)于中小企業(yè)來(lái)說(shuō)，對(duì)于創(chuàng)業(yè)者來(lái)說(shuō)，都是很大的機(jī)會(huì)，希望大家及早的去把握，盡量多的去嘗試，我認(rèn)為一定能夠找到一條符合自己發(fā)展的道路?！?/p>

　　大模型如何改造現(xiàn)有業(yè)務(wù)?李彥宏認(rèn)為，大公司代表落后生產(chǎn)力，千萬(wàn)不要看大公司在干嘛，「大公司反應(yīng)都是慢半拍的。我天天在內(nèi)部講，要去掉肌肉記憶，一定要改，一定要擁抱新時(shí)代。我逼著所有業(yè)務(wù)重構(gòu)重做，扔掉重新來(lái)?！?/p>

　　李彥宏進(jìn)一步指出，相對(duì)于全新的超級(jí)應(yīng)用，大模型對(duì)現(xiàn)有企業(yè)、現(xiàn)有應(yīng)用的改造可以創(chuàng)造出更大的價(jià)值?！笌缀跛行袠I(yè)里已經(jīng)成型的公司，一旦轉(zhuǎn)過(guò)彎來(lái)，能很好地利用大模型能力的話(huà)，它獲得的收益、獲得的價(jià)值增益加起來(lái)，一定是最大的。當(dāng)然這并不表明創(chuàng)業(yè)公司沒(méi)有機(jī)會(huì)，創(chuàng)業(yè)公司做出三五個(gè) Super App、做出幾百幾千個(gè)非常有價(jià)值垂類(lèi)應(yīng)用，都是非常可能的?！?/p>

　　「什么樣的產(chǎn)品經(jīng)理，是適合 AGI 時(shí)代的?」針對(duì)張鵬拋出的這個(gè)問(wèn)題，李彥宏的回答是，「真正成功的 AI 原生應(yīng)用產(chǎn)品經(jīng)理，很可能不是某一類(lèi)人，而是各類(lèi)人的綜合。有人可能不是計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)，但他學(xué)習(xí)能力很強(qiáng)的，他有產(chǎn)品、市場(chǎng)的感覺(jué)，同時(shí)又不怕技術(shù)，即使沒(méi)學(xué)過(guò)，讀一讀最新的論文，就能明白講了什么、用什么方法，這種類(lèi)型的人是最有可能成為成功的產(chǎn)品經(jīng)理的?！?/p>

　　以下為李彥宏在極客公園創(chuàng)新大會(huì) 2024 的對(duì)話(huà)實(shí)錄：

　　01

　　卷 AI 原生應(yīng)用才有價(jià)值，大模型進(jìn)展對(duì)多數(shù)人不是機(jī)會(huì)

　　張鵬：如果沒(méi)記錯(cuò)的話(huà)，你應(yīng)該是第六次來(lái)到極客公園了。

　　李彥宏：對(duì)，我覺(jué)得這個(gè)氛圍特別好，特別適合我這種性格的人。

　　張鵬：我記得每次你來(lái)的時(shí)候，都會(huì)為我們帶來(lái)一些「時(shí)代怎么向前走」的思考。但今年，我們先從總結(jié)開(kāi)始。很多人都看到今年百度很積極，你也有很多精彩發(fā)言。我們都能感覺(jué)到你的興奮，但今天我有機(jī)會(huì)真正問(wèn)問(wèn)你，這個(gè)興奮的點(diǎn)在哪？

　　李彥宏：其實(shí)人工智能有過(guò)好幾波浪潮，有時(shí)候一下炒得特別熱，全社會(huì)都對(duì)這個(gè)東西特別感興趣，但仔細(xì)想一想，人工智能這個(gè)詞被提出來(lái)已經(jīng)有 70 多年了，所以最早那一批對(duì)人工智能技術(shù)感到興奮的人，現(xiàn)在可能都不在了。在這個(gè)過(guò)程當(dāng)中出現(xiàn)過(guò)比如說(shuō)下圍棋、人臉識(shí)別等等應(yīng)用。就是一波又一波的，讓很多人興奮，之后又發(fā)現(xiàn)，其實(shí)這個(gè)東西沒(méi)什么用處，或者說(shuō)其實(shí)這個(gè)東西門(mén)檻不高大家都能做，浪潮就又落回去了。

　　張鵬：有過(guò)一個(gè)低谷。

　　李彥宏：對(duì)，經(jīng)歷過(guò)這種好幾次的起起伏伏之后，我覺(jué)得很多人其實(shí)有點(diǎn)疲憊，而大模型出現(xiàn)之后，之所以我自己很興奮，而且調(diào)動(dòng)了公司幾乎所有的資源在做相關(guān)的事情，是因?yàn)槲矣X(jué)得這跟過(guò)去任何一次 AI 的浪潮都很不一樣。

　　你知道，當(dāng)年下圍棋的 Alpha Go 出來(lái)，也是全世界都很興奮，即使完全沒(méi)有技術(shù)背景、完全不懂 AI 的人也非常興奮，但那個(gè)時(shí)候百度一點(diǎn)都沒(méi)有做「用人工智能來(lái)下圍棋」這個(gè)技術(shù)，因?yàn)楫?dāng)時(shí)我覺(jué)得這個(gè)東西沒(méi)用。你即便是做出了能夠下得過(guò)全人類(lèi)的圍棋冠軍，我覺(jué)得價(jià)值還是很小的，所以我們沒(méi)有去做。

　　后來(lái)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)起來(lái)了，特別火熱，人臉識(shí)別或者說(shuō)智能巡檢等等，它有一定的作用。

　　張鵬：而且好像也應(yīng)該有商業(yè)價(jià)值了。

　　李彥宏：也有商業(yè)價(jià)值，但是它的場(chǎng)景非常分散。做人臉識(shí)別就是人臉識(shí)別、做機(jī)器巡檢就機(jī)器巡檢，各種各樣的場(chǎng)景你都要單獨(dú)去做一套。一旦場(chǎng)景分散，就意味著很難做出標(biāo)準(zhǔn)化的產(chǎn)品。所以我們今天看到這一類(lèi)型的計(jì)算機(jī)視覺(jué)方面的 AI，應(yīng)用場(chǎng)景非常非常廣泛，特別多，甚至已經(jīng)很普及了，但是沒(méi)有做出來(lái)特別優(yōu)秀的大公司或者特別標(biāo)準(zhǔn)化的產(chǎn)品。

　　大模型的技術(shù)浪潮，我覺(jué)得不一樣之處就在于它的通用性，我們叫「智能涌現(xiàn)」，就是沒(méi)有教過(guò)的它也學(xué)會(huì)了。有了這個(gè)特點(diǎn)之后，當(dāng)你有一套基礎(chǔ)技術(shù)能夠做得非常好、非常領(lǐng)先的時(shí)候，它在各種各樣的場(chǎng)景都能夠迅速地做出有價(jià)值的應(yīng)用來(lái)，這是我覺(jué)得 AI 過(guò)去 70 年從來(lái)沒(méi)有過(guò)的事情，所以它是一個(gè)完全不一樣的機(jī)會(huì)。

　　張鵬：所以你真正的興奮就是在于它的通用性？你突然發(fā)現(xiàn)這樣的技術(shù)不是 demo，不是在某個(gè)點(diǎn)上覺(jué)得很炫酷的東西。咱們倆在 3 月份聊的時(shí)候，我就感受到了你確實(shí)對(duì)它的通用性很感興趣。但我看你最近的很多發(fā)言，都是跟應(yīng)用相關(guān)，而不是模型，是興奮點(diǎn)遷移了嗎？

　　李彥宏：也不能說(shuō)遷移，你可能記得文心一言發(fā)布的時(shí)候是 3 月份，3 月 16 號(hào)，那時(shí)我們確實(shí)講了基礎(chǔ)大模型到底具備哪一些功能。但是我在那個(gè)發(fā)布會(huì)上就已經(jīng)在講，未來(lái)主要的機(jī)會(huì)其實(shí)是在模型之上的 AI 應(yīng)用。這個(gè)觀(guān)點(diǎn)其實(shí)到今天一直是沒(méi)有變的，只是比那個(gè)時(shí)候，更強(qiáng)化了這個(gè)觀(guān)點(diǎn)。因?yàn)樵谶@之后，整個(gè)今年吧，絕大多數(shù)時(shí)候全社會(huì)的焦點(diǎn)都在大模型本身，都在基礎(chǔ)模型上。

　　但是，在基礎(chǔ)模型之上，要有千千萬(wàn)萬(wàn)甚至數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的 AI 原生應(yīng)用，這個(gè)大模型的價(jià)值才能被體現(xiàn)出來(lái)。過(guò)去這一年的時(shí)間，媒體、社會(huì)、公眾，主要的興奮點(diǎn)還在基礎(chǔ)模型上，沒(méi)有轉(zhuǎn)到 AI 的原生應(yīng)用上，我多多少少有點(diǎn)著急，所以就是最近幾次公開(kāi)的發(fā)言，也包括公司內(nèi)部的這種講話(huà)，都在不停的強(qiáng)調(diào)，我們一定要去卷 AI 的原生應(yīng)用，要把這個(gè)東西做出來(lái)了，模型才有價(jià)值。

　　而如果我們類(lèi)比一下，比如說(shuō)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，就是 Android、iOS，其實(shí)就這么兩個(gè)。今天微信、TikTok，它的價(jià)值我覺(jué)得一點(diǎn)都不比 iOS 或者 Android 低。為什么大家不去認(rèn)認(rèn)真真花精力做原生應(yīng)用，天天關(guān)注模型進(jìn)展。其實(shí)大模型進(jìn)展對(duì)于絕大多數(shù)人來(lái)說(shuō)都不是機(jī)會(huì)，只有極少數(shù)跟這個(gè)技術(shù)非常相關(guān)技術(shù)人員去研究、去跟蹤這些東西，我認(rèn)為是有價(jià)值的。

　　但是我覺(jué)得目前的這種關(guān)注點(diǎn)，或者說(shuō)社會(huì)資源的這種分配完全是不成比例的，大量的資源浪費(fèi)在各種各樣基礎(chǔ)模型的訓(xùn)練上，甚至是跑分刷榜上，而比較少的資源和精力放在了 AI 原生應(yīng)用上，這是我多多少少這幾個(gè)月有點(diǎn)著急的地方吧。

　　張鵬：所以其實(shí)你覺(jué)得「卷」是應(yīng)該，但是得卷對(duì)地方是吧？

　　李彥宏：對(duì)，卷是很正常的，任何新東西和大機(jī)會(huì)來(lái)的時(shí)候，大家肯定就是逐步地都能看到，會(huì)一擁而上，然后有一個(gè)大浪淘沙的過(guò)程，這個(gè)非常正常。

　　張鵬：但這里面也存在大家現(xiàn)在很擔(dān)心的一個(gè)問(wèn)題，比如說(shuō)最近我們看到谷歌也是把 Gemini 發(fā)出來(lái)，據(jù)說(shuō) OpenAI 的 GPT-4.5 可能也要發(fā)，最近也有各種傳言，就像你說(shuō)的，確實(shí)有可能最先進(jìn)的這樣的基礎(chǔ)模型就那么幾個(gè)。

　　李彥宏：對(duì)。

　　張鵬：從國(guó)內(nèi)的角度去看，我們?cè)谶^(guò)去的一段時(shí)間和國(guó)外的大模型上的差距，是縮小了還是拉大了？我們?cè)趺丛撛趺丛u(píng)估大模型的進(jìn)展？

　　李彥宏：對(duì)，其實(shí)這是一個(gè)蠻有意思的問(wèn)題。我覺(jué)得應(yīng)用層面，中美發(fā)展方向上也有可能會(huì)比較不一樣，美國(guó)在企業(yè)級(jí)軟件領(lǐng)域，市場(chǎng)大，也應(yīng)該說(shuō)做得比較先進(jìn)，中國(guó)就是 toC 的這個(gè)領(lǐng)域做的會(huì)更先進(jìn)一些。如果我們回到技術(shù)差距上，我始終的觀(guān)點(diǎn)都是說(shuō)技術(shù)還是要為應(yīng)用服務(wù)的。當(dāng)你說(shuō)這個(gè)技術(shù)好，或者那個(gè)技術(shù)不好的時(shí)候，你到底指的是什么？

　　今天我們說(shuō)百度文庫(kù)的 PPT 生成能力是全球最好的，它基于的就是文心一言的大模型，所以這個(gè)時(shí)候你說(shuō)我們跟世界最領(lǐng)先的水平有多大差距?我覺(jué)得沒(méi)什么差距。但如果你說(shuō)是，比如某些個(gè)特別企業(yè)級(jí)的這種應(yīng)用，那中國(guó)這一方面市場(chǎng)太小了，所以我們也沒(méi)有專(zhuān)門(mén)去為其去做優(yōu)化，那確實(shí)有可能是落后的;或者說(shuō)各種各樣的小語(yǔ)種，我們現(xiàn)在還沒(méi)有精力去做優(yōu)化，所以也有可能是落后的。

　　所以我在看模型的技術(shù)、水準(zhǔn)的時(shí)候，更多是在看它的應(yīng)用，到底在什么地方去比較。簡(jiǎn)單地去刷個(gè)榜，去跑個(gè)分，我覺(jué)得其實(shí)挺無(wú)聊的。訓(xùn)練一個(gè)大模型你得投多少資源，都是一萬(wàn)張 GPU 的卡，要訓(xùn)練很長(zhǎng)時(shí)間。訓(xùn)練完之后，去跑分，刷榜，即便拿了第一名，但是并不創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值。

　　張鵬：可能有利于融資，也是一種方式。

　　李彥宏：融資也是間接的，投資者愿意給你錢(qián)，是認(rèn)為你最終能夠靠這些東西掙到錢(qián)。

　　所以我覺(jué)得模型技術(shù)的先進(jìn)性，更多的要靠這個(gè)模型在什么應(yīng)用場(chǎng)景下用來(lái)干什么，把這個(gè)東西想清楚了之后，才能夠去評(píng)判模型的好壞。所以有時(shí)候我會(huì)說(shuō)，模型好壞的評(píng)估是一個(gè)做模型的公司的核心競(jìng)爭(zhēng)力，你知道什么叫好、什么叫不好，才能做出好的模型，如果你都不知道，要靠第三方去給你做評(píng)價(jià)、去給你打一個(gè)分，這事八成是不靠譜，因?yàn)槟阕约憾疾恢滥阍诟墒裁础?/p>

　　張鵬：所以從你的視角去看，模型要以目標(biāo)為導(dǎo)向的。

　　李彥宏：對(duì)，或者說(shuō)以應(yīng)用為導(dǎo)向的。

　　張鵬：最近大家有一個(gè)說(shuō)法，大模型本身就是在技術(shù)上大力出奇跡。好像大模型創(chuàng)新也是要靠大力出奇跡，有足夠的資源、錢(qián)和決心就能成功。你怎么看這種看法？

　　李彥宏：我覺(jué)得大力出奇跡這個(gè)說(shuō)法，更多是指大模型從 0 到 1 的探索過(guò)程，OpenAI 在別人不知道這條路能夠走通的情況下，用了足夠多的算力，做足夠多的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，最后跑出來(lái)這條路。大家說(shuō)他們其實(shí)也沒(méi)有發(fā)明新的算法，用的就是 Transformer，最后做出來(lái)非常好的效果，是因?yàn)樗昧俗銐蚨嗟目āＮ铱吹矫绹?guó)學(xué)術(shù)界也有人調(diào)侃，全美國(guó)所有的大學(xué)的卡加起來(lái)，訓(xùn)不出一個(gè) GPT-3.5。確實(shí)，這里面動(dòng)用的算力非常非常大。

　　但是我覺(jué)得再往后走，這個(gè)游戲不會(huì)是這個(gè)玩法，不會(huì)是大力出奇跡，而更多地走向它的反面。這個(gè)和所有商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)規(guī)律都是一樣的，誰(shuí)的效率高，誰(shuí)勝出。你可以融資，我也可以融資，最后我用 10 塊錢(qián)做出來(lái) 100 分的效果，你用 10 塊錢(qián)做出來(lái) 120 分的效果，久而久之你就贏(yíng)了?；蛘哒f(shuō)為了做出 100 分的效果，我用 100 塊錢(qián)，你用 80 塊錢(qián)，你就贏(yíng)了。到最后，體現(xiàn)在應(yīng)用上的價(jià)值就是價(jià)格。

　　現(xiàn)在媒體和公眾都在關(guān)注訓(xùn)練，訓(xùn)練完了之后，你要應(yīng)用。應(yīng)用是推理，你的推理成本是不是在同樣效果之下比別人更低，或者同樣成本之下，你的效果是不是比別人更好？這是將來(lái)競(jìng)爭(zhēng)的主線(xiàn)。

　　這也是為什么百度在這方面有比較好的積累。我們?cè)谛酒瑢印⒖蚣軐?、模型層、?yīng)用層，過(guò)去這么多年都有布局，所以我們可以做端到端的優(yōu)化。剛才講了生成 PPT 這個(gè)例子，當(dāng)它有了需求之后，我向下傳遞，文心大模型必須要為它做優(yōu)化，優(yōu)化的時(shí)候說(shuō)，這個(gè)調(diào)用次數(shù)太大了，成本很高，我們算力做不起。

　　往下走，你的「飛槳框架」，要完全為文心大模型的需求去進(jìn)行優(yōu)化。再往下走，就是芯片怎么去適配飛槳的框架，文心的大模型，一層一層端到端優(yōu)化下來(lái)。最后我們從 3 月份發(fā)布的時(shí)候到現(xiàn)在，基本上把推理的成本降到了原來(lái)的 1%。你原來(lái)調(diào)用只敢調(diào)用一萬(wàn)次，你現(xiàn)在敢一天調(diào)用 100 萬(wàn)次，這是完全不一樣的感覺(jué)。這方面是未來(lái)競(jìng)爭(zhēng)的主線(xiàn)。

　　張鵬：所以不能只是大家就是拼資源拼決心，還是要有招數(shù)有方法，最關(guān)鍵的是有價(jià)值的循環(huán)，它畢竟不是一個(gè)科研項(xiàng)目。　　

　　李彥宏：對(duì)!你真的要為這個(gè)社會(huì)創(chuàng)造價(jià)值才行，這個(gè)確實(shí)不是你去發(fā)幾篇論文，或者跑個(gè)測(cè)評(píng)就能夠可以的。

　　02

　　大公司代表落后生產(chǎn)力，千萬(wàn)不要看大公司在干嘛

　　張鵬：在你看來(lái)，中國(guó)依托大模型的新一代 AI 產(chǎn)業(yè)發(fā)展，有哪幾個(gè)核心問(wèn)題？如果我們列三個(gè)最值得關(guān)注的核心問(wèn)題，你會(huì)列哪三個(gè)？

　　李彥宏：不能說(shuō)三個(gè)，最關(guān)鍵，甚至是唯一的問(wèn)題，還是應(yīng)用。

　　大模型是一個(gè)基礎(chǔ)，上面如果有了有價(jià)值的應(yīng)用，這個(gè)產(chǎn)業(yè)就算跑通了，就能越做越大。你想問(wèn)的可能是，怎樣才能發(fā)展出好的應(yīng)用。這里的因素我覺(jué)得有幾方面。

　　一方面是國(guó)家的產(chǎn)業(yè)政策。因?yàn)橹袊?guó)比較領(lǐng)先的產(chǎn)業(yè)，很多時(shí)候都是國(guó)家在產(chǎn)業(yè)政策上有先見(jiàn)之明。比如太陽(yáng)能光伏，動(dòng)力電池，一直到現(xiàn)在的新能源車(chē)。大模型這塊也是，國(guó)家如果能夠出臺(tái)相關(guān)的產(chǎn)業(yè)政策，鼓勵(lì)基于大模型的 AI 原生應(yīng)用開(kāi)發(fā)，我覺(jué)得這就會(huì)是很重要的成功因素。

　　第二，我覺(jué)得是現(xiàn)在的輿論環(huán)境。我剛才講了，媒體現(xiàn)在主要關(guān)注的是基礎(chǔ)大模型。這個(gè)東西真的不重要，重要的是我們現(xiàn)有的企業(yè)，它原來(lái)不管是做什么的，用了大模型之后，能不能對(duì)它的業(yè)務(wù)關(guān)鍵指標(biāo)產(chǎn)生正向的作用。這塊大家的關(guān)注度比較低，我覺(jué)得這個(gè)關(guān)注度如果能提上來(lái)的話(huà)，也是大模型做成、做大，非常重要的點(diǎn)。這個(gè)東西說(shuō)起來(lái)容易，但做起來(lái)很難。大公司反應(yīng)都是很慢的，甚至我有時(shí)候講，大公司代表落后生產(chǎn)力，你千萬(wàn)不要看大公司在做什么。

　　張鵬：百度算不算大公司？

　　李彥宏：百度算大公司。所以我天天在內(nèi)部講，要去掉肌肉記憶，不能按照慣例去做，一定要改，一定要擁抱新的時(shí)代。就是大家過(guò)去很習(xí)慣了，所以我逼著所有的業(yè)務(wù)都去重構(gòu)、重做，過(guò)去不管怎么做的，扔掉，重新來(lái)。

　　內(nèi)部我可以強(qiáng)力要求，外部就不能這樣了，所以跟外部溝通的時(shí)候，總感覺(jué)大公司是慢半拍的，我看到相對(duì)中型一些的企業(yè)，尤其本身就有科技基因的企業(yè)，在擁抱大模型，在利用大模型來(lái)開(kāi)發(fā)已有應(yīng)用的時(shí)候，表現(xiàn)出來(lái)的成熟度很好，非常令人欽佩。所以我說(shuō)，第二個(gè)問(wèn)題是現(xiàn)有企業(yè)、現(xiàn)有業(yè)務(wù)怎么能夠更好地利用模型。

　　第三個(gè)是所謂的 Super App，超級(jí)應(yīng)用什么時(shí)候出來(lái)，在哪個(gè)領(lǐng)域能出來(lái)，這更多需要?jiǎng)?chuàng)業(yè)公司、VC 去嘗試，往這方面多努力，多做各種各樣的嘗試。

　　張鵬：要解決這些關(guān)鍵問(wèn)題，不能只靠做大模型的公司。還是需要更多人參與。

　　李彥宏：沒(méi)錯(cuò)。

　　張鵬：國(guó)內(nèi)大模型創(chuàng)業(yè)已經(jīng)是「百模大戰(zhàn)」，你怎么看這一點(diǎn)，有什么預(yù)測(cè)嗎？

　　李彥宏：我覺(jué)得已經(jīng)不重要了，即使現(xiàn)在靠大模型融了資的企業(yè)，我看它們也越來(lái)越多地在講要開(kāi)發(fā)應(yīng)用。我認(rèn)為這就是逐步走上了比較健康的軌道。不管它是自己的模型，還是用別人的模型，最終它的價(jià)值都要通過(guò)應(yīng)用體現(xiàn)出來(lái)。

　　如果它自己能找到一個(gè)超級(jí)應(yīng)用，那很好。如果找不到，它能賦能別人，基于它的模型去開(kāi)發(fā)成功的原生應(yīng)用，我覺(jué)得也很好。我確實(shí)覺(jué)得，好幾百個(gè)基礎(chǔ)模型，這是對(duì)社會(huì)資源巨大的浪費(fèi)，更多的資源應(yīng)該放在各行各業(yè)的應(yīng)用上，尤其是在我們算力還受限制的情況下。這就要寄希望于全社會(huì)對(duì)于這個(gè)事情的認(rèn)知，能夠有一個(gè)比較大的變化。

　　03

　　搜索本身也在進(jìn)化，有機(jī)會(huì)變成全新的產(chǎn)品

　　張鵬：正好說(shuō)到大公司也有大公司的難，百度畢竟是幾萬(wàn)人的公司。你怎么把你對(duì) AI 的興奮和有效認(rèn)知傳遞到組織之中？如果只有 CEO 一個(gè)人很興奮，整個(gè)公司被拖著跑應(yīng)該也挺痛苦的。

　　李彥宏：這個(gè)確實(shí)需要付出很多努力、一遍一遍地講。公司每個(gè)季度會(huì)有中層干部以上的總監(jiān)會(huì)，今年基本上都是講這個(gè)主題;季度也有和員工線(xiàn)上的直播，也會(huì)把類(lèi)似的理念推向更多的人;包括外部的講話(huà)內(nèi)部的人也很關(guān)注。

　　我們會(huì)根據(jù)實(shí)際的業(yè)務(wù)開(kāi)「思研會(huì)」，大家討論這個(gè)技術(shù)和我的業(yè)務(wù)有什么關(guān)系、過(guò)去有哪些肌肉記憶需要破除、破除之后會(huì)是什么樣的……我雖然不能參加每一場(chǎng)「思研會(huì)」，但是我會(huì)看很多他們留下來(lái)的總結(jié)。

　　我也從中學(xué)到很多東西，自己的認(rèn)知也在不斷迭代。這個(gè)迭代的過(guò)程實(shí)際上也是很讓人興奮的，你總覺(jué)得自己在學(xué)新東西，總覺(jué)得你又懂了一些過(guò)去沒(méi)有想到、或者過(guò)去不是這樣想的事情。雖然我們有幾萬(wàn)員工，但是大家在這方面還是有共性的。當(dāng)你覺(jué)得你不斷在學(xué)新東西，當(dāng)你覺(jué)得你不斷看到新的可能性的時(shí)候，大家這個(gè)勁兒就上來(lái)了。

　　所以一遍一遍地布道也好、討論也好，包括指令性的要求，對(duì)大家重構(gòu)每一個(gè)產(chǎn)品、重做每一個(gè)業(yè)務(wù)，確實(shí)起到了作用。

　　張鵬：你剛剛一直在說(shuō)重構(gòu)，我想起聽(tīng)過(guò)的一個(gè)百度內(nèi)部傳聞——最早的時(shí)候大家跟你說(shuō)百度的業(yè)務(wù)都要接入大模型，被你批判了。你不斷地說(shuō)不是「接入」，是「重構(gòu)、重做」。為什么那么在意這個(gè)詞？　　

　　李彥宏：其實(shí)是和你的肌肉記憶較勁。因?yàn)榻尤胧亲詈?jiǎn)單的，如果一個(gè)業(yè)務(wù)說(shuō)要擁抱大模型，只是在主頁(yè)上放一個(gè)文心一言的接口，就認(rèn)為完事了。這種是最不需要?jiǎng)幽X筋的，但是這種恰恰是價(jià)值最低的。

　　這個(gè)業(yè)務(wù)到底跟大模型有什么關(guān)系?大模型能幫助你的 DAU 有多少增長(zhǎng)?你的留存率有多少增長(zhǎng)?用戶(hù)時(shí)長(zhǎng)有多少增長(zhǎng)?收入有多少增長(zhǎng)?利潤(rùn)有多么增長(zhǎng)?這些才是業(yè)務(wù)關(guān)鍵的核心指標(biāo)。

　　如果文心一言不能讓你的業(yè)務(wù)關(guān)鍵指標(biāo)產(chǎn)生有效變化，那你就沒(méi)有真正地?fù)肀Т竽Ｐ汀?/strong>但是要想這些關(guān)鍵指標(biāo)產(chǎn)生變化，其實(shí)不容易，不是靠慣性和肌肉記憶就能做出來(lái)。百度內(nèi)部幾乎每個(gè)產(chǎn)品都在試。