極客網·人工智能11月15日 “AI原生時代，我們需要100萬量級的AI原生應用，但是不需要100個大模型。如果我們的產業(yè)政策能夠更加鼓勵基于大模型的AI原生應用，我們一定能夠構建起一個繁榮的AI生態(tài)，推動新一輪的經濟增長?！?1月15日，在深圳2023西麗湖論壇上，百度創(chuàng)始人、董事長兼CEO李彥宏談及國內AI行業(yè)發(fā)展現狀時表示。
兩個“冷”思考
李彥宏在會上做了《AI原生時代：“冷”思考和“熱”驅動》的主題演講。演講中他強調，人類進入AI時代的標志，不是產生很多的大模型，而是產生很多的AI原生應用。因為大模型本身是一個基礎底座，類似于Windows、iOS和安卓操作系統(tǒng)，最終開發(fā)者要依賴為數不多的大模型來開發(fā)各種各樣的AI原生應用。
演講中他援引媒體報道數據指出，截至今年10月，國內已經發(fā)布了238個大模型，過去4個月就翻了3倍，但模型之上開發(fā)的AI原生應用太少。反觀國外，基礎大模型數量只有幾十個，但已經有了上千個AI原生應用。不斷地重復開發(fā)基礎大模型，是對社會資源的極大浪費。
除了大模型數量過剩，李彥宏還對大模型質量提出了自己的看法。他說，由于沒有智能涌現能力，專用大模型的價值其實非常有限。當前很多行業(yè)、企業(yè)，甚至很多城市都在買卡、囤芯片，建立智算中心，想要從頭訓練自己的專用大模型，但是由于參數規(guī)模和訓練數據量都不達標，而且缺乏持續(xù)投入迭代升級，這樣煉出來的大模型其實是沒有智能涌現能力，不具備觸類旁通的能力。
在李彥宏看來，大模型的產業(yè)化模式，應該是把基礎模型的通用能力和行業(yè)領域的專業(yè)知識相結合，也就是大模型套小模型——專用的小模型反應快，成本低；大模型更智能，可以用來兜底。換句話說，大模型的正確“打開方式”，應是少量基礎模型托底，行業(yè)及企業(yè)基于這些基礎模型開發(fā)專用模型，才能又快又好地推進大模型產業(yè)落地。
三個“熱”驅動
談完兩個“冷”思考，李彥宏把更多時間用在了分享三個“熱”驅動。他坦言，“作為一個在AI領域工作超過十年的從業(yè)者，我對大模型和AI原生應用的巨大價值和影響力，都深信不疑。”
第一，強大的基礎模型，會驅動AI原生應用爆發(fā)。中國有領先的基礎大模型，這是AI原生應用發(fā)展的堅實基礎，是底層的能力。以百度自身的文心大模型為例，歷經從3.0到4.0版本的快速迭代，基于該模型的文心一言產品在理解、生成、邏輯和記憶各方面能力上都有了顯著提升，具備了過去時代不具備的能力，可以支撐無數AI原生應用的開發(fā)。
第二，擁抱AI時代，需要由CEO、一把手來驅動。面對大模型，企業(yè)其他角色會被所謂的“震撼發(fā)布”、“史詩級的更新”、“iPhone時刻”、“炸裂”等說法所忽悠，只有CEO才會關心新技術對自己業(yè)務的關鍵指標是不是產生了正面作用。小公司一把手什么都管，就更容易開發(fā)出適合自己的原生應用；大公司CEO不主動引領這個變革，就很容易被帶偏。
第三，繁榮的AI原生應用生態(tài)，會驅動經濟增長。好的應用會帶動市場，倒逼市場變化。比如中國新能源車在全球市場份額達到65%，主要就是因為國家政策扶持拉動了應用端，拉動了市場的需求。AI產業(yè)也是需求驅動，所以應該是在需求側、應用層發(fā)力，就像補貼新能源汽車用戶一樣，鼓勵企業(yè)調用大模型來開發(fā)AI原生應用，用市場手段推動產業(yè)發(fā)展。
對于此中邏輯，李彥宏在演講中做了進一步解析。他指出，AI時代的技術棧分為四層，也就是芯片層、框架層、模型層和應用層。無論是芯片也好、框架也好、模型也好，都是需要AI應用來驅動的。只有通過更多的場景落地應用，才可以形成更大的數據飛輪，才能夠讓芯片做到夠用、好用。
從全球來看，AI原生應用也正在成為主要趨勢。以AI大模型目前的最大受益者微軟為例，其實微軟并沒有自己的基礎大模型，它是跟OpenAI的GPT模型合作的，但是它有最成功的AI原生應用，比如大家熟知的Office365的Copilot，售價30美金一個月，已經開始基于AI大模型產生實實在在的價值。
演講的最后李彥宏表示，“‘紙上得來終覺淺，絕知此事要躬行’，我講了這么多大模型和AI原生應用，就是希望每個人都行動起來，去使用它、了解它、體驗它、投入到AI原生應用的創(chuàng)新中，共同創(chuàng)造一個百花齊放、無限可能的AI原生時代?！?/p>
（免責聲明：本網站內容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網站出現的信息，均僅供參考。本網站將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性，但不保證有關資料的準確性及可靠性，讀者在使用前請進一步核實，并對任何自主決定的行為負責。本網站對有關資料所引致的錯誤、不確或遺漏，概不負任何法律責任。
任何單位或個人認為本網站中的網頁或鏈接內容可能涉嫌侵犯其知識產權或存在不實內容時，應及時向本網站提出書面權利通知或不實情況說明，并提供身份證明、權屬證明及詳細侵權或不實情況證明。本網站在收到上述法律文件后，將會依法盡快聯(lián)系相關文章源頭核實，溝通刪除相關內容或斷開相關鏈接。 ）
