李彥宏：大模型即將改變世界，百度要第一個把全部產(chǎn)品用大模型重做一遍

魚羊 蕭簫 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI

大模型即將改變世界。

先上牌桌，才能擁有話語權(quán)。

這就是站在技術(shù)浪潮的最前沿，李彥宏的最新感悟。

在今天的2023中關(guān)村論壇上，李彥宏作為開場嘉賓，發(fā)表了題為《大模型改變世界》的演講。

這一國際科技大會由科技部、國家發(fā)展改革委、工業(yè)和信息化部、國務(wù)院國資委、中國科學院、中國工程院、中國科協(xié)、北京市政府共同主辦。演講嘉賓包括微軟創(chuàng)始人比爾·蓋茨，以及菲爾茲獎得主、圖靈獎得主等頂級科學家代表。

規(guī)格之高，不消多說。而微軟和百度，又是如今大洋兩岸最受關(guān)注的引領(lǐng)大模型變革的科技公司，雙方創(chuàng)始人同臺演講，早已引發(fā)不少關(guān)注。

不過，相比于技術(shù)本身的“卷”，科技領(lǐng)袖們的著眼點，更加本質(zhì)。

比如，大模型成為焦點的實質(zhì)是什么——

大模型成功地壓縮了人類對于整個世界的認知，讓我們看到了實現(xiàn)通用人工智能的路徑。

李彥宏如是分析。

并且，在更為深刻地影響世界之前，AI本身已經(jīng)因大模型的出現(xiàn)而改變。

處在以大模型為核心的人工智能新起點，現(xiàn)實應(yīng)用的構(gòu)建邏輯也已經(jīng)到了轉(zhuǎn)變的時刻：

用大模型重做產(chǎn)品，“不是整合，不是接入，而是重做，重構(gòu)”。

大模型改變?nèi)斯ぶ悄?，即將改變世?/h1>

為什么說大模型改變了人工智能，又即將改變世界？李彥宏給出了三方面的思考。

首先，是技術(shù)本身的突破。

第一個關(guān)鍵詞，就是大算力+大模型+大數(shù)據(jù)，導致的智能涌現(xiàn)。

目前，業(yè)界的普遍認識是，500億-600億參數(shù)，是大模型是否具備涌現(xiàn)能力的一個門檻。

所謂智能涌現(xiàn)，簡單說就是大模型讓AI學會了“無師自通”，即便是此前沒有接觸過的任務(wù)，大模型也能hold得住。

舉個例子，有用戶發(fā)現(xiàn)，在要求ChatGPT扮演Linux終端來運行代碼時，ChatGPT真的可以搞定這件事。而這種query在語言模型的訓練階段幾乎不可能出現(xiàn)。

這徹底顛覆了過去AI應(yīng)用的生產(chǎn)模式，使得AI流水線工廠取代“一事一模型”的AI手工作坊成為可能，使得AI應(yīng)用的規(guī)?；涞爻蔀榭赡堋?/p>

與此同時，人工智能發(fā)展方向從辨別式走向生成式。

從數(shù)學模型上來說，辨別式模型關(guān)注的是不同類別的決策邊界，而生成式模型則學習了數(shù)據(jù)的潛在特征，能通過理解每個類別的底層分布，來學習數(shù)據(jù)是如何生成的。

從實際案例來說，搜索引擎就是經(jīng)典的辨別式AI。而文心一言這種會進行文學創(chuàng)作、寫報告、畫海報的，就是生成式AI。

生成式AI不僅使得人工智能更具“創(chuàng)造力”，更關(guān)鍵的是，它重新定義了人機交互：

對于人類而言，最自然的交流方式就是語言溝通。如果一句話就能讓電腦幫你整理數(shù)據(jù)繪制圖表，當然會比手動點開一大堆數(shù)據(jù)頁面再逐個整理分析高效得多。

值得關(guān)注的是，大模型改變?nèi)斯ぶ悄鼙澈螅讓拥腎T技術(shù)棧也發(fā)生了根本變化，即從芯片層（CPU為主）、操作系統(tǒng)層、應(yīng)用層的三層架構(gòu)，發(fā)展成為了四層架構(gòu)：芯片層（GPU為主）+框架層+模型層+應(yīng)用層。

這種IT架構(gòu)的適配，正是“大力出奇跡”的基礎(chǔ)，使得大算力、大模型、大數(shù)據(jù)能夠三位一體，集中到一起打配合。

目前，無論是國外的微軟、谷歌、亞馬遜，還是國內(nèi)的百度，都有從底層硬件到上層應(yīng)用軟硬一體的布局。

其中，只有百度是全球唯一全棧布局四層架構(gòu)的公司。

其次，是產(chǎn)業(yè)需求的變化。

此前，李彥宏曾預測，大模型時代將產(chǎn)生三大產(chǎn)業(yè)機會，分別是：

• 新型云計算：其主流商業(yè)模式從IaaS變?yōu)镸aaS。企業(yè)選擇云廠商的關(guān)鍵因素，會從算力、存儲等基礎(chǔ)云服務(wù)，向框架、模型，以及模型、框架、芯片、應(yīng)用四層之間的協(xié)同轉(zhuǎn)變。
• 行業(yè)模型精調(diào)：通用大模型和企業(yè)之間的中間層，可以基于對行業(yè)的洞察，調(diào)用通用大模型能力，為行業(yè)客戶提供解決方案。
• 基于大模型底座的應(yīng)用開發(fā)

在這背后，需求側(cè)的邏輯是，產(chǎn)業(yè)的需求在大模型的沖擊下會發(fā)生改變，充分發(fā)揮大模型降本增效能力的AI原生思維將會影響所有產(chǎn)品、服務(wù)和工作流程。

那么，什么樣的應(yīng)用是AI原生應(yīng)用？盡管還在探索的初期階段，但大模型興起以來，完全基于AI孵化出的創(chuàng)新產(chǎn)品已經(jīng)嶄露頭角。

比如Jasper，一個通過AI幫助企業(yè)和個人寫營銷推廣文案的應(yīng)用。截至去年10月，Jasper估值已達15億美元。

而AI繪畫應(yīng)用Midjourney，則已憑借訂閱付費模式，在一年內(nèi)實現(xiàn)了約1億美元的營收。

李彥宏提到，百度內(nèi)部的辦公軟件如流，現(xiàn)在也已基于文心一言，給每一位員工配備了一個具有豐富專業(yè)知識，能實時響應(yīng)的工作助理。這個AI助理通過對話理解能力，可以實現(xiàn)對聊天記錄的智能總結(jié)，在百度內(nèi)部獲得了一眾好評。

李彥宏還強調(diào)：

百度要做第一個把全部產(chǎn)品重做一遍的公司，不是整合，不是接入，是重做，重構(gòu)！

實際上，不止于百度，李彥宏認為，未來的趨勢是所有應(yīng)用都將基于大模型來開發(fā)。大模型最終深度融合到實體經(jīng)濟當中的具體體現(xiàn)，會是每個行業(yè)都有屬于自己的大模型。

最后，是人們?nèi)粘Ｉ畹母淖儭?/h1>

大模型能快速破圈，成為街頭巷尾人人討論的話題，與其給個人帶來的直觀效率提升不無關(guān)系。

李彥宏引用研究機構(gòu)的數(shù)據(jù)指出：未來10年，知識工作者的效率可以提升4倍。

這種效率提升，甚至會徹底改變?nèi)藗兊墓ぷ鞣绞剑?/p>

AI原生應(yīng)用涌現(xiàn)之后，大量的工作交互最后都會編程提示詞工程。

未來你的薪酬水平，將取決于你的提示詞寫得好不好，而不是取決于你的代碼寫得好不好。

李彥宏甚至大膽預測：10年后，全世界有50%的工作會是提示詞工程，提出問題比解決問題更重要。

作為全球大模型競逐中，國內(nèi)最接近華山之巔的一號位，李彥宏的思考，亦是一份大模型落地征途中最具價值的參考答案。

事實上，以上三重思考，不僅停留在理論，百度本身已在躬身實踐。

而另一方面，李彥宏放言“百度要做第一個把全部產(chǎn)品重做一遍的公司”，亦是行業(yè)大勢之下，競逐牌桌上話語權(quán)的決心體現(xiàn)。

百度為什么能做到？

百度發(fā)力大模型的更深層次原因，或許可以從行業(yè)現(xiàn)狀和技術(shù)積累兩個方面來解讀。

首先是行業(yè)趨勢。當下以大模型技術(shù)為代表的AIGC領(lǐng)域，已經(jīng)開始從技術(shù)和應(yīng)用兩方面變革各行各業(yè)的生產(chǎn)方式，甚至帶來突破性的效率提升。

根據(jù)量子位智庫預測，AIGC市場規(guī)模會在2030年達到1.15萬億元，期間將經(jīng)歷培育摸索期、應(yīng)用蓬勃期和整體加速期三個階段。

即使目前還在培育摸索期階段，新玩家還在不斷涌現(xiàn)，大模型頭部領(lǐng)域的競爭卻已經(jīng)到了白熱化階段。

尤其行業(yè)中進展最快的技術(shù)玩家，已經(jīng)開始有上層應(yīng)用落地的趨勢。

在國外，以O(shè)penAI為例，根據(jù)SimilarWeb數(shù)據(jù)，ChatGPT僅2023年4月份，全球訪問量就已經(jīng)達到17.6億次；至于與ChatGPT和GPT-3相關(guān)的應(yīng)用，據(jù)gpt3demo統(tǒng)計已經(jīng)超過800個，光是這兩個月就增加了200多個。

在國內(nèi)，百度也已經(jīng)透露了大模型相關(guān)應(yīng)用數(shù)據(jù)。文心一言開始企業(yè)內(nèi)測之后，在與百度智能云接洽大模型業(yè)務(wù)的客戶中，新客戶比例已經(jīng)超過老客戶比例，有超過300+企業(yè)參與內(nèi)測。

顯然，當?shù)讓哟竽Ｐ图夹g(shù)達到穩(wěn)定進入實際生產(chǎn)環(huán)節(jié)的水平，上層就會不斷開發(fā)出真正有突破性質(zhì)量的應(yīng)用。

伴隨著應(yīng)用數(shù)量不斷增加形成生態(tài)，最終將徹底在電商、內(nèi)容、辦公、交通等領(lǐng)域產(chǎn)生巨大的行業(yè)變革。

營銷客服行業(yè)，百度文心一言目前已經(jīng)將智能客服的知識生產(chǎn)效率提升了9倍，多輪對話構(gòu)建的成本下降65%，終端用戶認為客服接近真人的比率也在上升。

城市交通行業(yè)，目前北京亦莊的300多個路口，全都部署了百度AI信控系統(tǒng)，通過智能調(diào)整紅綠燈的時間，提升最高30%的交通效率，有效解決了北京堵車這一“歷史性難題”。

但若僅僅從行業(yè)變革的速率和市場規(guī)模角度出發(fā)，還無法完全解釋百度發(fā)力大模型的原因。

畢竟從打造大模型的算力、數(shù)據(jù)和算法等層面的難度來看，僅憑短期的技術(shù)自研，顯然難以支撐“快速重構(gòu)所有產(chǎn)品”這一做法。

因此，從自身實力來看，百度這些年在自研芯片、架構(gòu)到AI算法等各方面的“技術(shù)基底”，恰恰又成為了發(fā)力這波大模型浪潮必備的關(guān)鍵因素。

具體來說，主要可以分為三個方面。

其一，是在AI技術(shù)、尤其是大模型技術(shù)上的長期投入和積累。

最早從2013年開始，百度就在布局AI相關(guān)的技術(shù)，累計十年下來已經(jīng)投入超過1000億元，其中核心研發(fā)投入多個季度占比超過20%；

巨量研發(fā)投入背后，是技術(shù)護城河的建立，截至2022年4月，百度全球AI專利申請已經(jīng)超過2.2萬件。

這樣的技術(shù)積累，讓百度如今在大模型研發(fā)必不可少的芯片、框架、模型和應(yīng)用四層架構(gòu)中，均實現(xiàn)了對應(yīng)的自研技術(shù)積累。

芯片層上，百度自研芯片昆侖二代，已經(jīng)量產(chǎn)并部署了幾萬片，而昆侖芯最新的第三代，則預計2024年初投入量產(chǎn)；

框架層上，百度從2016年就開源了飛槳深度學習框架，目前這一框架已經(jīng)集成了深度學習核心訓練和推理框架、基礎(chǔ)模型庫、端到端開發(fā)套件等工具組件，在中國市場份額中排行第一；

模型層上，文心一言背后的核心技術(shù)文心大模型，從2019年開始就已經(jīng)發(fā)布1.0版本，并在后續(xù)研發(fā)中不斷進行優(yōu)化，目前已經(jīng)迭代到3.5版本；

應(yīng)用層上，百度除了研發(fā)了單獨的十個行業(yè)大模型以外，在搜索、智能云、自動駕駛、小度等上面也已經(jīng)積累了不少研發(fā)經(jīng)驗。

不過，在各層技術(shù)棧上“單獨發(fā)力”，還只是百度大模型的核心競爭力的一部分。

其二，針對這四層核心架構(gòu)打出“組合拳”，又進一步形成了百度獨特的技術(shù)優(yōu)勢。

雖然國外如亞馬遜、國內(nèi)阿里都已經(jīng)在芯片層、模型層上發(fā)展了自研技術(shù)，微軟則也已經(jīng)在框架層和應(yīng)用技術(shù)上有所準備。

但百度之所以同時發(fā)力自研芯片、框架、模型和應(yīng)用領(lǐng)域，正是側(cè)重于優(yōu)化這些架構(gòu)之間的高效協(xié)同，從而讓自研大模型的基礎(chǔ)設(shè)施能力進一步提升。

打個比方，對于大模型而言，想要極致優(yōu)化推理速度和使用成本，算力、框架、模型、應(yīng)用就像是四個齒輪，各自轉(zhuǎn)速之外，很大程度上還要看它們之間的“配合能力”。

如今，這種“配合能力”，也已經(jīng)成為百度發(fā)力大模型的獨特優(yōu)勢。

打通四層技術(shù)架構(gòu)后，百度已經(jīng)能在基礎(chǔ)設(shè)施層面上，打出千卡加速比90%、資源利用率70%，開發(fā)效率提升100%這樣的“組合拳”。

如今，這一套組合拳更是在文心一言大模型應(yīng)用的成本上，有直觀的體現(xiàn)：

此前3月份啟動內(nèi)測時，如今不到2個月，百度大模型文心一言已完成4次技術(shù)版本升級，其推理成本更是已經(jīng)降為原來的十分之一。

最后，在自主可控上，百度的這些技術(shù)不僅能用在自身大模型上，還能反過來進一步加速行業(yè)大模型的生產(chǎn)落地。

換而言之，文心一言不僅做到了數(shù)據(jù)可控、框架可控、模型可控，在全球科技領(lǐng)域中擁有話語權(quán)，更能將這一套技術(shù)對外輸出，助力行業(yè)加速打造更多大模型。

以百度已經(jīng)在內(nèi)測的文心千帆大模型平臺為例，僅需少量數(shù)據(jù)、最快幾分鐘，大模型就能完成一次“定制化”，極大地加速了大模型從研發(fā)到生產(chǎn)的全套過程。

而文心千帆的這一套流水線，并非僅為文心一言所打造，其訓練調(diào)優(yōu)經(jīng)驗和技術(shù)，已經(jīng)可以向第三方輸出。

換而言之，百度不僅是這波大模型變革浪潮的“參與者”，更是其中的“發(fā)力者”，其技術(shù)不僅可以用于構(gòu)建大模型底座，更能對外輸出，讓國內(nèi)更多玩家在這一領(lǐng)域具備國際競爭力。

“先上全球AI競賽的牌桌，才能擁有話語權(quán)”

不過，在大模型應(yīng)用范圍日漸擴增、關(guān)注度愈發(fā)火熱的當下，AI行業(yè)下一步究竟該如何走，國內(nèi)外學界和產(chǎn)業(yè)巨頭中也出現(xiàn)了不一樣的聲音。

國外玩家中，要屬在大模型這一領(lǐng)域進展最快的OpenAI觀點最受關(guān)注。

作為OpenAI創(chuàng)始人，Sam Altman認為AI技術(shù)必將改變世界，因此必須對技術(shù)進行監(jiān)管。

目前，OpenAI已經(jīng)主動提出對行業(yè)接下來要發(fā)展的AI技術(shù)進行控制，甚至建立對應(yīng)的國際AI監(jiān)管機構(gòu)：

未來十年內(nèi)，人工智能系統(tǒng)將在很多領(lǐng)域超越專家水平，并且產(chǎn)出能夠與當今的最大企業(yè)相匹敵。

同樣，微軟創(chuàng)始人比爾·蓋茨也在采訪中提到，AI正在給就業(yè)醫(yī)療等領(lǐng)域帶來變革性的影響力，但隨著技術(shù)發(fā)展，監(jiān)管是必不可少的因素。

不過，馬斯克則是直接反對行業(yè)繼續(xù)探索AGI相關(guān)的技術(shù)，不僅參與簽署了“暫停巨型AI實驗”的千人聯(lián)名信，還呼吁暫停更先進的AI系統(tǒng)訓練。

顯然，在AGI研究日漸火熱的當下，要不要繼續(xù)發(fā)展大模型技術(shù)，是否會出現(xiàn)“失控”危害人類的超級智能AI，已經(jīng)成為一個頗具爭議性的觀點。

作為國內(nèi)大模型頭號玩家的掌舵者，李彥宏如何看待這一話題？

從國際競爭的角度來看，李彥宏認為，在國內(nèi)外大模型技術(shù)發(fā)展存在一定差距的當下，發(fā)展技術(shù)仍舊是優(yōu)先級最高的選擇。

以中國科學家企業(yè)家的身份，李彥宏依舊堅信“技術(shù)改變世界”的觀念：

至少要先上牌桌，贏得全球競賽的入場券，才能獲得話語權(quán)，參與規(guī)則的制定。