百度已经替你交过学费了

在很多人畅想大模型各种高大上应用场景的时候，它其实已经走向了寻常百姓家。

在河南省多个市县，所有的居民群中都加入了“居民助理”。无论医保缴费等政务需求还是日常生活的琐碎需求，“居民助理”都可以7x24小时回复，突发紧急需求还可以被转成工单，由人工快速响应。“居民助理”一方面解决了街道和社区大基数的回复压力大的工作难题，同时又能帮助他们应对突发情况。

支撑“居民助理”的技术能力正是大模型，而类似的场景是各家大模型公司都在寻找的。过去一年，大模型技术能力经历快速迭代，但潜力还没有完全被挖掘出来。无论是互联网大厂还是创业公司，都在摸着石头过河，寻找属于自己的无人区。

百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏近日在一场内部活动中表达了类似的看法。他表示，要去勇闯无人区，需要去冒前人没有冒过的风险。

背后的含义也不言而喻：创新面临着巨大的失败风险，但只有不断尝试才能找到正确的方向。从百度最新发布的2024年第一季度财报来看，其不断的尝试得到了一些积极反馈。财报显示，第一季度总营收315亿元，归属百度的净利润（Non-GAAP）70.11亿元，超出市场预期。随着生成式人工智能时代在中国的到来，文心大模型等基础模型将成为基础设施，也为百度带来更多机遇。

而这些冒险更大的意义在于，如何让新技术实现可持续发展，真正为用户和产业创造价值。

用户产品需要全新想象力

大模型给普通人日常生活带来的变化正在持续发生。一个非常显著的变化是，原来很多普通人可望而不可即的梦想已经可以轻而易举地实现。

比如，很多人从小时候就梦想成为画家，但绘画不仅需要天马行空的想象力，还需要极高的美术功底，他们的梦想因为美术功底的缺失而无法实现。但在大模型能力的加持下，普通人只需要拥有想象力就可以创作出漫画绘本，甚至还可以创作图文声并茂的作品。

在4月举办的Create2024百度AI开发者大会上，李彦宏就通过百度文库展示了大模型的漫画绘本生成能力。百度文库AI不仅可以生成多种漫画风格和多种角色形象，还可以根据提示词生成完整的故事和对话，让每个人都能成为漫画师。

图源：百度

换个角度来看，这也意味着大模型让C端产品进入了新一轮重构的阶段。大模型的技术能力能够解决当下很多用户依然存在的需求痛点，而产品技术人员的产品定义能力和想象力也变得更重要，这也是一个此前没有人涉足的领域。

在大模型带来的变革中，信息分发领域的变化尤其明显。无论是国际互联网巨头谷歌和微软，还是百度等国内互联网大厂，都在尝试通过大模型重构搜索引擎。各个平台的侧重点不尽相同，但都展示出了他们对用户产品的全新想象力。

其中，百度一方面通过AI生成内容满足用户想要高效获取信息的需求，同时也通过AgentBuilder等工具引入更多开发者，满足用户多元化信息和服务的需求。

在电话会上，李彦宏表示，目前百度搜索已有11%的搜索结果由AI生成。在全新的产品思路下，一些用户搜索需求也有了全新的响应形式。例如提问“什么时候去新加坡人最少”“去新加坡旅游的注意事项”“新加坡排名前三的酒店”等，智能体会综合多个来源的信息，生成一个答案。

这些尝试都只是刚刚开始。也许这些产品未来还可能被更新的产品形态所取代，但正如李彦宏所言，十个创新可能九个最后都是以失败告终的，但依然持要坚持去做，技术的价值终有一天会被证明。

产业效率就是生产力

作为一项新技术，大模型在产业端证明自身价值的方式就在于如何提升生产力。不同产业都有各自的实际情况，大模型在探索落地的过程中，首先面对的也是一片无人区。

从行业整体的的情况来看，不少传统企业在大模型业务落地上缺少实践经验，很难让大模型与业务更好适配。同时，由于缺少专业的算法人才和成熟经验，很多企业在应用大模型的过程中面临着项目周期、模型效果、业务匹配等多重风险。

李彦宏在Create 2024百度AI开发者大会上曾谈到，百度大模型开发AI原生应用的具体思路也是根据过去一年的实践，踩了无数的坑，交了高昂的学费换来的。

一方面，当下所有企业都不能试图依赖一个模型来解决所有问题。这背后涉及到大小模型的混用的问题，但什么时候调用小模型、什么时候调用大模型、什么时候不调用模型，这都是有技术含量的，要针对应用的不同场景做匹配。

另一方面，在大量全新AI应用涌现的过程中，企业开发者需要降低开发门槛。智能体是AI应用一个很好的开发载体，但智能体需要在环境中持续学习、实现自我迭代和进化，中小企业在使用过程中面临诸多困难。

这两方面的问题都可以归结为一个问题，新技术在产业端落地的过程中，效率是非常重要的一环。产业效率就是生产力，无法降低成本、解决产业效率的问题，新技术就很难实现可持续发展。

基于这些踩了无数坑带来的认知，百度为开发者提供了智能体开发工具AgentBuilder、AI原生应用开发工具AppBuilder以及各种尺寸的模型定制工具ModelBuilder三个AI工具。其中，AgentBuilder和AppBuilder都支持零代码模式，不会编程的普通人，也能通过简单几步实现开发，可谓是AI时代的生产力工具。

在大小模型的协同调用上，百度一方面探索出了MoE（大小模型协同）的使用方法，另一方面也在不断降低文心大模型的使用成本。

电话会披露，文心大模型日均处理Tokens文本约2500亿，日调用量达2亿，推理成本降至原来的1%。以小度为例，最新版小度添添平板机器人使用MoE模式后，响应速度提升了2倍，成本下降了99%。继中国三星、荣耀后，本季度，OPPO、vivo、小米、联想电脑和蔚来汽车均接入文心大模型API。

在产业端落地的过程中，大模型还有诸多想象力。大模型还可以为自动驾驶等其他AI技术带来技术能力的阶跃，百度也率先开始了探索。

但不可否认的是，探索的过程也有诸多困难和曲折。但在一片无人区中，敢于尝试新模式、新打法才有可能探索出最优路径。

不要低估技术的长期价值

在新技术落地的过程中，产业中往往有两种思路。

一种是看重技术的短期价值，即通过炒概念、追热点，搭上新技术的快车，在资本市场讲出新故事，在短期内就可以获得收益。另一种是看重技术的长期价值，愿意持续在新技术上投入，短期内可能要承受很多质疑，但等到技术真正大规模应用，过去长期的积累都会变成获得更多收益的资本。

在面临技术选择时，人们总是高估技术的短期价值，低估技术的长期价值。

相比之下，百度选择的是技术长期主义路线，而这条路线早从2013年布局AI时就开始了。十年来，百度一直在AI坚持压强式的、马拉松式的研发投入，累计投入金额已超过千亿元。长期技术积累的价值也在逐步显现：2024年3月版《SuperBench大模型综合能力评测报告》显示，文心一言4.0与国际一流模型水平接近，且差距已经逐渐缩小，名副其实为国内头部模型。

在财报电话会中，李彦宏再一次强调，百度要从internet centric business转型为AI First business。AI对百度正在进行全面的重构，这不仅是推出一款产品或是模型这么简单，而是底层技术产品逻辑的彻底变革。

过去一年，百度在大模型上的探索也可谓是多点开花。从AI绘画到全新的搜索引擎，再到产业端的落地，很多看似毫无关联的应用场景落地都隐藏着同一个逻辑：不断探索和尝试，才能真正找到新技术可持续发展、为用户和产业创造价值的方向。

目前，大模型已经成为百度智能云增长的关键驱动力。财报显示，百度智能云在本季度营收达47亿元，同比增长12%，并持续实现盈利(Non-GAAP)。同时，生成式AI贡献的收入比例达6.9%，占比逐步扩大。

在知名投行高盛看来，2024年百度将继续朝着以通用人工智能为中心的营收、利润结构迈进。随着更多企业用户和广告商采用其通用人工智能解决方案，这可能为百度在2024年带来约30亿至60亿元人民币的增量收入。

技术的长期价值，已经开始逐渐显现出来。

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