说米网

在《跨越鸿沟》这本被誉为“科技企业营销圣经”的书中，杰弗里·摩尔这样写道:“高科技产品面世过程中，最危险、最要害的一点，就是由少量有远见者所操纵的前期商场，向实用主义者占分配位置的干流商场过渡。”
在当下国内很多的职业之中，生成式人工智能（AIGC）作为半年内迅速开展、正在查验商业化落地的职业，正面临着这个要害的过渡阶段。
而在该阶段里，美国vpn服务器,互联网企业、AI企业、小型创投企业纷繁投身于这场波澜壮阔的生成式人工智能商场的竞赛大潮中，它们依托各自具有的用户资源、生态优势与奇思妙想，为很多的用户供给愈加个性化、智能化和便当化的产品和服务。
可是，大模型作为动辄投入数十亿的项目，故事必然要从巨子们讲起，而作为这场大模型竞赛中的首要玩家之一，率先发布文心一言的百度不可谓不是其间的领头羊。基于曩昔数年在AI赛道中探究的实力与企业运用大模型的渠道，从通用大模型、职业大模型与运用生态构建等数个方面入手，而详细的打法从相关人士的发言中便可见一斑。
百度智能云事业群总裁沈抖表明，企业运用大模型首要有三种方式。榜首种是构建根底大模型，只要少量企业会自建大模型，由于练习大模型的本钱和技能壁垒都非常高。
第二种是建立职业大模型，一般是了解职业的企业，结合本身把握的职业数据，用根底大模型精调出更贴合实践场景的职业大模型。“从零建造职业大模型是伪出题，能建造一个好的职业大模型的根底是有一个强壮的根底大模型，在此之上再进行迭代。”
第三种是在根底大模型和职业大模型之上，开发AI运用。这类企业其实是大多数，他们要考虑的是:怎么在这个大模型之上做好提示词工程，解决特定运用场景的问题。怎么从模型作用、迭代速度、工具链这三大方面去挑选一个好的大模型。
而百度也确实是在大模型底座、职业大模型与AI原生运用三条赛道上一齐发力，那么，百度文心大模型在这三大层面中做了哪些努力，推出了哪些渠道与打法，又有哪些“意难平”?在技能落地生产力的过程中，最重要一环之一的商业化又有哪些潜在问题呢?
1
先发证明模型底座实力
但优势难转为胜势
作为“大数据+大算力+强算法”结合的产品，大模型运用作用的根底是高质量的练习数据，这对事务范畴练习数据的预备，尤其是认知场景练习数据的预备提出了更高的要求。高质量的练习数据加之昂扬的算力本钱，使得通用大模型天然成为了大公司之间的游戏。
在练习数据规模上，据IT之家报道，于10月17日最新发布的文心大模型4.0参数规模为现在所有揭露发布参数最大的大言语模型，估计或许打破万亿等级。
如此大参数量的模型，对算力的要求自然也更进一步，据媒体报道，文心4.0是在万卡AI集群上练习出来的，应该也为国内首次运用万卡规模集群进行练习的大言语模型。而万卡集群，国内现在只要华为、阿里泄漏已建成万卡AI集群，但我们都没看到基于它推出的详细模型。
在海量的练习数据与充足的万卡并行算力外，在从文心大模型1.0诞生迭代至今的近5年间，百度在IT技能的技能栈发生根本性变化的过程中，也从曩昔“芯片—操作系统—运用”三层架构，重建成为了“芯片-结构-模型-运用”四层架构，在每一层之间的严厉要求下，完结端到端的额优化，为深度学习与大模型的开展打下了坚实的根底，成为大模型才能落地工业化最根底的智能底座。
图片
截止现在，百度是全球为数不多、在这四层进行全栈布局的人工智能公司，无论是高端芯片昆仑芯，是飞桨深度学习结构，仍是文心预练习大模型，各个层面都有抢先业界的自研技能。而芯片、结构、大模型和终端运用场景也构成了高效的反馈闭环，协助大模型不断调优迭代，进而升级用户体会。
而在本年百度2023国际大会中，李彦宏表明文心大模型4.0，完结了根底模型的全面升级，在了解、生成、逻辑和回忆才能上都有着明显提升，他还称综合水平“与GPT-4比较毫不逊色”。
图片
能够说，从通用大模型底座的实力来看，文心大模型在国内的很多竞赛者之中肯定名列前茅，但如此强壮的才能，也并不意味着能“躺着”挣钱，反而更像是百度的“破釜沉舟”。
从研制投入的视点来说，无论是打破万亿等级的练习数据，仍是运用万卡集群练习的本钱，所需求占用的软硬件资源是可想而知的。有业界专家推测，百度在练习文心大模型4.0时所付出的推理本钱，大约会比3.5版别高出10倍左右。
据统计，自2022年末，曩昔十年之中，百度现已累计投入了超1400亿元的研制资金，而在本年的大模型更新迭代中更是呈现出张狂“烧钱”的趋势，经年累月且快速添加的投入，让百度现已到了无法“收手”的阶段，不论商业化作用是否成功，只要有一丝远景，便必须在大模型之路上狂飙下去。
从竞赛对手的视点来看，跟着大模型技能的开展，越来越多的企业和研究机构开端进入这一范畴，在通用大模型范畴中尽管竞赛对手较少，但个顶个都是顶尖的互联网企业。无论是阿里的通义千问，腾讯的混元，仍是华为的盘古，都有着与百度文心一争的实力。一起，这些大厂的通用大模型依托企业本身本就具有的事务场景，将构成很大的竞赛压力。
关于大模型的收益问题，百度方面的看法是，短期内就看到大模型盈余是不现实的。由于这么大，这么长周期的本钱投入，是无法在单点上计算盈亏的。就大模型本身而言，由于未来的远景足够大，确定性足够高，现在最要害的仍是保证作用可用，做到明显优异于其他厂商的性能和体现。这个是百度的当务之急，也是现已见到成果了的。
而从长时间来看，盈余的方式会很多，不只是做技能供货商。还有经过赋能事务本身来挣钱。事实上曩昔的10年AI出资，也不是不挣钱的。比如百度的查找，一向都是AI赋能最重要的运用。以查找撬动的商业模式一向也都是挣钱盈余的。假如没有AI的坚持投入，或许查找早不是现在的样子，百度也就不会有千亿级的营收了。
总的来说，从技能实力上来看，百度文心的通用大模型是最无需赘述的一层，但在能否商业化落地、商业化落地远景怎么、能否构成生态闭环、何时构成生态闭环的诸多追问与竞赛者的凶相毕露之间，也让文心通用大模型面临着巨大的挑战。
2
职业模型显实力，
落地作用还得看运用?
假如说通用大模型是能够处理多种使命的“百科全书”，有着泛而不精特点，不能直接运用于生产日子的话，那么职业大模型就是针对特定范畴或使命进行优化规划的“操作指南”，其受众或许很少，但专业度必定很高。
就在9月中下旬，百度也发布了国内首个“工业级”医疗大模型——灵医大模型，现在已与固生堂、零假设等达成合作，并已定向向公立医院、药械企业、互联网医院渠道、连锁药房等200多家医疗机构敞开体会，为患者、医院、企业等供给AI原生运用。
在此前，百度早已在通用大模型的根底上，依据客户实践需求供给差异化的模型服务，据揭露材料显示，百度文心职业大模型的数量现已到达11个，掩盖动力电力、金融、航天、传媒、影视、汽车、城市管理、燃气、保险、电子制造和社科多个范畴。
图片
而百度发力推进职业大模型的打法，其实也并不难以了解。
关于小型企业来说，相关AI运用便足以支撑相关事务;关于超大型企业来说，从底座开端构建根底大模型，则是最好的挑选，而关于那些AI运用不够用，根底大模型“用不完”的特定职业企业，用根底大模型精调出更贴合实践场景的职业大模型则是首选，而这类企业也是数量最多，商业化远景最好的客户群。
可是，企业数量多、商业化远景好的别的一面，就是难以匹配不同职业中复杂的生产场景，在不同职业企业生产场景不同与不同体量企业需求不同的一起交错下，大模型的落地显得益发困难。
面临如此情形，百度挑选了将才能敞开给企业端，让客户既能够自在调用各类第三方模型服务，又能够基于自有数据、特征开发、布置和调用专属服务，而千帆大模型渠道便应运而生。
现在，千帆大模型渠道预置了103款Prompt模板，包括对话、编程、电商、医疗、游戏、翻译、讲演等十余个场景。其间既有基于百度智能云在工业实践中积累的Prompt模板，也有来源于文心一言高频用户的Prompt模板。
一起，在自有模型之外，千帆渠道也为其他大模型打开了大门，供给33个严厉优选、进行性能与安全两层增强后的第三方大模型，一起完结服务，企业充沛享受“模型自在”。
图片
丰厚的产品才能、愈加自在的大模型工具布置、多样化的服务方式，一起让千帆渠道具有了极强的场景落地才能，完美充任起了沟通根底大模型与企业之间的桥梁，招引越来越多的企业打造出更多、更好的大模型产品。
不过，千帆渠道再多的性感，也终究只是在技能与事务层面上的抢先，职业大模型的竞赛却仍然激烈。
由于数据量需求较少、技能门槛相对较低，诸多大厂纷繁下场“内卷”，无论是大型企业如华为、腾讯、阿里、字节，都纷繁将目光聚集在职业大模型上。
此前，腾讯云在本年 WAIC2023上展现了金融、文旅、政务、传媒、教育等10个职业的落地事例。华为在7月发布盘古大模型3.0，并喊出“华为的盘古大模型，不会写诗，只会干事。”的口号，将落地职业的决计和对部分企业的嘲讽作用双双拉满。
而在互联网与科技大厂外，很多有着落地数据的草创企业也在这轮竞赛中有着特殊的优势。
草创企业一般具有高质量的数据，这些数据能够协助草创企业在职业大模型的竞赛中占据优势。一起，较强的立异才能往往意味着愈加共同的职业大模型服务。此外，这些企业一般专心于某一特定范畴，也是它们与生俱来的中心竞赛力。
而在竞赛对手很多、实力强劲之外，职业大模型作为重数据与职业经验，轻技能门槛的一层，更需求汇聚各个职业的优质数据集，而这也绝不是其间某一家企业能够做到的，只要依托生态的力量方可完结，而百度构建生态的办法，则是在运用层面构建开发者们的“花园”。
3
运用层生态圈正在生长
百度能否打破重围?
运用层面中，在通用大模型与职业大模型硬实力的支撑之下，海内外运用都在进行着如火如荼的尝试，微软、Salesforce、Adobe、SAP、Palantir等公司纷繁发布相关产品，完结场景运用落地。
作为Windows操作系统和Office系列软件的所有者，微软敞开了Azure OpenAI赋能旗下产品，经过大模型技能最大化企业与职工的价值。
依据微软的财报会议，从2023财年的Q2到Q4，Azure OpenAI的用户数从超过200变为1.1万，环比添加非常迅速;而Microsoft365Copilot的发布，作为高效智能的AI工作帮手，也在很大程度上解放了白领们的双手。
Salesforce则是从Einstein GPT走向AI Cloud，全面拥抱生成式AI。
Einstein GPT将公共和私有AI模型与CRM数据相结合，能习惯实时变化的客户信息和公司流程，可在出售、服务、营销、商业等各个范畴供给人工智能自动创立的内容。而AI Cloud作为其连续，支撑代码生成和事务流程自动化等功能，客户能够将个性化练习的模型引入渠道，一起将数据存储在自己的根底设施上。
在海外企业级运用加快落地的一起，国内的大模型企业也并不落后。
腾讯发布混元大模型后，快速接入腾讯云、腾讯广告、腾讯游戏、腾讯金融科技、腾讯会议、腾讯文档等50多个腾讯事务。
而AI企业中的龙头科大讯飞也结合本身的事务场景，推动大模型在工作、政务、电力、教育、医疗、工业、司法、金融等职业的场景落地。
而百度作为AI年代中最坚定的拥护者，也表明了本身的态度。百度集团董事长兼CEO李彦宏早在5月就曾明确表明，百度要把悉数产品用大模型重做一遍。百度不是整合，不是接入，是重做，重构。
在百度已有的事务场景中，基于最新亮相文心大模型4.0，百度查找、文库、网盘、地图等十余个运用在进行AI原生化重构后重新上线。新的百度查找提高了对内容的了解，能够寻找多模态答案;新的百度文库完结了从“内容工具”到“生产力工具”的进化;商业运用方面，百度GBI也为企业客户建立“对话即洞悉”的数据分析新范式。
但在其他企业相同改造本身事务场景外，百度迈出最大的一步，就是希冀于建造一个归于百度与很多开发者的生态花园。
百度国际2023上，百度智能云千帆AI原生运用开发工作台正式发布，该程序将大模型运用开发中常见的模式、工具、流程，沉积成一个工作台，协助用户轻松开发归于自己的AI原生运用。
现在，千帆渠道上供给了检索增强生成（RAG）、智能体(Agent)等常用的AI原生运用结构。在每个结构下，百度智能云还供给丰厚的样板间，支撑开发者灵敏、高效地进行AI原生运用开发。
而在运用开发渠道之外，层级中愈加细分的插件，也是百度注重的方向。
关于开发者来说，假如想要做一个AI原生运用，往往需求大模型才能基座、足够的高质量数据财物、高效率的场景调用分发与共同的立异性。但不幸的是，许多中小开发者只具有他们独有的思维方式，在其他才能方面却显得非常“窘迫”。
而开发者们“捉襟见肘”的当地，却恰恰是百度优势的维度，所以灵境矩阵渠道便应运而生。作为百度推出的文心插件开发渠道，支撑广大开发者依据本身职业范畴、运用场景，选取不同类型的开发方式、模板组件等进行接入，旨在搭造愈加场景化、职业化、定制化的AI运用插件。
其实从千帆与灵境的推出中，便能看出百度在运用层面中的决计，终究无论是出资千亿的根底大模型，仍是发力推动的职业大模型，若是脱离最贴近生产场景的运用的话，就是最大的泡沫，也更无法谈及商业化了。也正如李彦宏所说的”只要在大模型根底上发生足够多的AI原生运用，才是一个健康的生态环境。”
可是，百度的注重却并不意味着运用层面上的肯定成功。
比较其他大模型厂商，百度在大模型职业落地上的优势首要是体现在客户的交给保证以及全链路的服务才能。截至现在，有将近500个场景现现已过和客户共创取得了不错的作用。应该说榜首阶段的试用和验证现已根本结束，进入到工业实践落地的第二阶段。
不过，从自有事务场景视点来看，百度的查找场景相关于华为的工业场景，腾讯的文娱场景，阿里的购物、付出、日子场景的确显得捉襟见肘，即使完结了AI的重构，能带来商业化盈余有几许还需时间考量。
而在自有事务场景外，敞开出的运用与插件开发才能最终能招引多少用户?在部分用户群体的身上能获取多少收益?也都是一个未知数。生成型AI运用的最大问题不是找不到用例、需求或分发，而是证明其价值。在当时的AI生态环境之下，运用层的更迭有多少价值姑且未知。
可是，作为一位出资者、观察者来说，其实也并不需求过分悲观，终究百度作为业内技才能顶尖的AI企业，一起也有着一套清晰的打法与思路，本就非常难得了。而详细的落地状况与商业化上限终究在哪里，无妨给予百度更多一些的时间，再进行评价。
4
写在最后
作为十年前逾越阿里与腾讯的我国互联网市值榜首，当时甚至被很多“小辈”的估值所逾越，这些年百度的日子不可谓好过，那么为什么技能侧最强的百度却在得不到对应的市值?这其实是一个很值得我们考虑的问题。
除掉没有快速进军云赛道、自动驾驶烧钱成果不大这些“战术”性的失误外，在移动互联网年代没有一款真实颠覆年代的好产品出现，才是百度最根本的问题。反观快速崛起的互联网新贵们，我们其实不难看出，在移动互联网年代，用户的体会与运用的落地才是最重要的。
站在AI年代之初，百度也喊出了All in AI的口号，期望经过聚集重点职业进行单点打破，再经过技能的抢先来带动其他事务线的思路是正确的。但正确的路上往往艰难险阻、荆棘重重。
参考材料:
1.《推理本钱添加10倍?对文心大模型4.0的一些猜测》，夕小瑶科技说;
2.《重估百度丨大模型，能撑起百度的“今天”吗?》，自象限;
3.《百度智能云千帆，怎么成为最懂企业的大模型渠道?》，奇偶派;
4.《百度发布AI插件渠道，大模型有了手和脚》，奇偶派;
5.《文心一言之后，百度的运用层之战》，财经杂志;
6.《大模型运用年代，百度开了个头》，晚点财经。