撰文/ 陈邓新

编辑/ 高   智

最近一段时间，人工智能再次成为人类创新的焦点。

2023年5月26日，百度创始人、董事长兼CEO李彦宏参加了在北京举办的2023中关村论坛，发表了题为《大模型改变世界》的演讲。

“大模型成功地压缩了人类对于整个世界的认知，让我们看到了实现通用人工智能的路径。”李彦宏表示，“我们正处在全新起点，这是一个以大模型为核心的人工智能新时代，大模型改变了人工智能，大模型将改变世界。”

大模型即将重构未来，千行百业迎来新的机遇。毋庸置疑，以人工智能为标志的“第四次产业革命”即将来临，世界正处于大变革的前夜。

首先，智能涌现时代来临。

互联网的下一幕就是人工智能，早已成为行业的共识，但多年以来人工智能落地却不太顺利，商业化摸索进展缓慢。

如今，算力、大模型、大数据三者共振之下，催生了智能涌现。正如李彦宏所讲“过去的人工智能是，我想让机器学会什么技能，就教它什么技能。教过的有可能会，没教过的就不会。大模型出现所谓的智能涌现之后，以前没教过的技能，它也会了。”

换而言之，人工智能的拐点已至。

其次，人工智能从辨别式走向生成式。

之前的人工智能为辨别式，在“是”与“不是”中做选择，需要用户输入的信息明确或者验证的数据正确。

当人工智能从辨别式走向生成式，就成功克服操作机械化、缺乏灵活性的顽疾。

如此一来，工作效率有了翻天覆地的变化。

譬如，人类画一张画需要一天，成本几百元，但人工智能画一张画，只需要几秒钟，成本只需要几分钱。

也就是说，人工智能非但变得更聪明了，也变得更实用了。

再次，人工智能重新定义人机交互。

人机交互是通往人工智能的重要入口，这个入口历经两次迭代，即从命令行界面迭代至图形界面，再迭代至自然语言界面。

当下，由于接入了对话能力，人机交互的友好度与功能性双双得到大幅提升。

“当我有需求的时候，比如说我想查一下上个月，2023年4月，我的公司每一个产品线，有哪些产品的毛利率超过了疫情前的水平？这样一个课题，在过去很可能需要我的助理花半天一天的时间才能获得。今天，如果计算机懂你的自然语言，一秒钟之内就可以给你一个表格。”

究其根本，AI的IT技术栈已发生根本性的改变。

以前，IT的技术栈为三层：底层为芯片层，代表公司为英特尔、高通和AMD；中间层为操作系统，代表作为Windows、iOS和Android；上层为应用层，运行工具软件、办公软件、游戏软件等。

现在，IT的技术栈为四层：底层的芯片由CPU变成GPU，更适合并行大规模浮点运算；第二层为框架层，是深度学习的重要支撑，代表作为百度的飞桨、Meta的PyTorch、谷歌的TensorFlow；第三层为模型层，代表作为ChatGPT、文心一言等；第四层还是应用层，运行AI时代的原生应用等。

大模型技术突破之后，也带来三大产业的重塑。

第一类为新型云计算公司，云的主流商业模式变为MaaS模型即服务；第二类为进行行业模型精调的公司，可以为行业客户提供解决方案；第三类为基于大模型底座进行文本生成、图像生成、音频生成、视频生成、数字人等应用开发的公司。

这其中，应用开发最受外界关注。

毕竟，AI原生应用已如雨后春笋般冒出，成为一道靓丽的风景线：DoNotPay是一个提供24小时法律服务的人工智能平台，通过了解用户的法律问题并提供个性化建议；Speak是一个人工智能外语学习平台，可以模拟各种生活场景，从而帮助用户快速掌握外语的应用……

“回到2007年，大家不会想象今天会有抖音、淘宝、微信，在AI时代、大模型时代也会出现这样现象级的应用，这些应用会是基于大模型开发的。”

一言以蔽之，在大模型时代，势必诞生现象级AI原生应用。

此背景下，百度正运用AI原生思维抢占先机，谋求重构百度旗下的所有的产品、服务和工作流程。

“业界有一种说法，大模型时代来了，每一个产品都值得重做一遍。但谁真正重新做了一遍呢？百度要做第一个把全部产品重做一遍的公司，不是整合，不是接入，是重做，重构！”

事实上，百度知行合一。

譬如，百度搜索基于大模型打造“AI伙伴”“AI BOT”等新模态，将百度搜索变成用户的个人助理，人工智能从“所见略同”走向“所见不同”。

再譬如，百度输入法不单单为文字输入的载体，而要化身为“高情商沟通助手”，为用户带来更加智能、高效的社交体验。

应用开发之外，云计算是人工智能另外一个重要的落地场景。

今后，用户选云更为聚焦智能服务，人工智能实力成为首要指标，而算力、存储、网络等主流指标则会延后。

“未来，企业基于大模型开发应用，会发现百度智能云是最方便、最快捷的，成本还低。”

随着云市场游戏规则的根本改变，百度智能云有了后来居上的底气与资本，路将越走越宽、越走越顺、越走越远。

掌握更大的行业话语权之后，百度智能云则可以更好的赋能千行百业。

毕竟，百度智能云不但可以提供大模型服务，也可以帮助企业基于其平台开发自己的专属大模型，令每一个行业都有属于自己的大模型，从“通用”走向“垂直”，深度融合到实体经济当中去。

其实，大模型不仅仅影响产业，也在潜移默化改变每一个人，一些旧的职业会消失，同时也会产生一些新的职业。

“20世纪90年代，打字员还是一份体面而紧俏的职业，但是随着计算机的普及，打字员这个工种永久性地消失了，不过互联网催生的程序员群体迎来爆发。二十多年时间，国内程序员从十几万人发展到如今的八九百万人。”

这意味着，埋头苦干并非最佳生存策略，选择比努力更重要，拥抱大模型成为每个人的必选项，如若跟不上时代的步伐，必将成为时代的眼泪。

“大家担心机器会不会取代人？我认为把机器变成人，不应该是努力的方向。机器很多方面会比人强，但机器变不成人，也没必要变成人。机器会越来越聪明，能够干的事越来越多，效率会越来越高，我们需要与机器共生，而不是二元对立。”

据《经济学人》2019年的报道显示，全球人工智能与机器革命已处于发展中期，而发达经济体的就业率飙升至历史最高水平，并且在机器人使用率最高的日本与韩国，失业率是最低的。

这也从侧面印证了，新技术不会带来大规模失业，相反就业岗位规模在扩大。

更为重要的是，大模型重塑了生产方式。

以百度的创作者AI助理团为例，对外输出AIGC能力，至今已有45万创作者使用，产出超700万篇内容，累计分发量超过200亿次。

“未来你的薪酬水平，将取决于你的提示词写得好不好，而不是取决于你的代码写得好不好。我做过一个预测，10年后，全世界有50%的工作会是提示词工程。”

不难看出，未来提出问题比解决问题更重要。

实际上，解决问题只是一个技能，提出问题才需要有创造性的想象力。

毕竟提问人人都会，但要会提问却并不简单，能否直击要点、是否具有价值、是否深入浅出，考验着一个人的硬核能力。

从这个角度来看，大模型对人才的要求变了。

以上可见，百度对大模型的理解颇为透彻，如此方能成为全球科技大厂中第一个发布GPT大模型产品的公司。

其一，十年投入超千亿元。

早在2013年，百度陆续成立了百度美国研究院、百度深度学习研究院、大数据实验室、硅谷人工智能实验室，并持续投入庞大的财力与人力。

“即使在最困难的时候，也一样坚持：有1块钱的时候，我们会投进技术里；有1个亿，我们会投进技术里；有100个亿，我们还是会投进技术里。”

近十年，百度为了人工智能累计投入了超 1000 亿元，其中核心研发投入占核心收入比例连续多个季度超过了20%。

譬如，百度2022年的百度的研发费用为233亿元，占核心收入的比例高达24.42%，而全年的净利润也不过206.8亿元。

正所谓，厚积才能薄发。

2019年，百度发布文心大模型1.0版本，此后不断迭代至3.0，其中内测一个多月便完成了4次大的技术升级，推理成本已经降到了原来的十分之一。

更为重要的是，3.5版本正在路上。

其二，打通技术全链条。

百度的文心大模型之所以水到渠成，皆因框架层的飞桨深度学习平台与模型层的文心一言联合优化，相互促进、相互成就、相互进步，高效协同之下，获得更高的效率，这是其他玩家不可比拟的优势。

须知，飞桨平台为国内最大的开源深度学习平台，已创建67万个AI模型，服务了20万家企事业单位。

反应到应用场景，则是成绩显著。

“我们通过智能调整红绿灯的时间，可以让城市交通效率提升15%到30%。五一长假之前最后一个工作日，北京大堵车，从二环堵到六环一片红，唯一绿的是亦庄，因为亦庄300多个路口全部部署了百度AI信控系统。”

IDC发布《2022中国大模型发展白皮书》显示，百度文心大模型处于行业第一梯队，产品能力、应用能力、生态能力全面领先。

其三，自主可控。

百度是中国唯一一家拥有全栈AI技术架构的公司，在芯片层、框架层、模型层与应用层都有关键自研技术。

这么一来，百度的大模型具备了数据可控、框架可控、模型可控，提升了对产业链的掌控力，在国际竞争当中实现了科技自立自强，考验有效避免AI被国外“卡脖子”。

唯有如此，“才能让创新持续发生，才能让顶层的商业更加繁荣。”

总而言之，作为科学家与企业家双重身份的李彦宏，一直坚持技术改变世界的理想，与比尔·盖茨、马斯克、乔布斯一样成为时代的“引领者”与“孤勇者”。

在李彦宏的领导之下，百度借助大模型正在重构未来，赋能千行百业，进一步释放AI的商业价值，全力奔赴“星辰大海”，助力中国经济开创下一个黄金三十年。