今天小编分享的互联网经验：百度不相信大模型泡沫，欢迎阅读。
图片系 AI 生成
大模型的发展似乎到了一个观望期。当以生成式 AI 为代表的新技术出现时，市场态度起初过于乐观，觉得大模型什么都能做，后来逐步转向务实和中性，认识到大模型也有其局限，现在甚至还出现了略悲观的情绪。
6 月底，高盛发布报告《生成式 AI：花费甚多，而收益甚少》，其中多位专家都表示人们对 AI 的期待过高，投入过大，但它已有的收益和潜在的收益都太小。当下，AI 存在着巨大泡沫风险。
AI 当前真的有巨大的泡沫么？至少百度不这么看。
8 月 22 日晚，百度发布 2024 年 Q2 财报，显示季度总营收 339 亿元，百度核心营收 267 亿元，百度核心经营利润 56 亿元，同比增长 23%，超出市场预期。
百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏在财报电话会上表示，文心大模型日均调用量超 6 亿次，日均处理 Tokens 文本超 1 万亿，均为国内最高。
同时，AI 驱动百度智能云保持强劲增长，在本季度营收同比增长 14%，其中 AI 相关收入占比增长至 9%。
百度还在用 AI 持续重构包括搜索在内的内部业务，目前，百度搜索上已有 18% 的搜索结果由 AI 生成；百度文库的订阅收入同比增长超过 15%，AI 功能受到用户欢迎；智能体在百度生态的分发量正在快速上升，7 月日均分发次数超 800 万，为 5 月的两倍。
泡沫存在是因为市场的非理性，以及技术落地无法兑现期待。综合百度已经建设的 AI 业务三级火箭看，文心大模型调用量持续增长，为大模型提供基础设施的智能云收入预期乐观，以及大量被 AI 重构的业务有巨大变现的潜力。
百度不相信大模型泡沫，因为让 AI 兑现价值的钥匙就握在他的手中。
大模型行业正在整合
" 我认为在未来的两到三年，人工智能领網域的竞争会非常激烈。至于说谁会是最后的赢家，我的看法是谁赚钱谁就能活下来。" 李彦宏说道。
对于未来的看法直接影响人工智能厂商的动作，去年中国人工智能产业还处在所谓的 " 百家争鸣 " 时期时，李彦宏就预测，人工智能行业最终会走向整合，只有少数几家基础大模型企业能够存活下来。
目前，文心大模型的日均调用量和日均处理的 Tokens 数均为国内最高，与 23 年 Q4 公布的 5000 万次日均调用量相比，半年增长超 10 倍。稍加观察即可发现另一个事实，其他国内大模型在基数不如文心的情况下，增长速度也难以追赶，差距只会越拉越大，形成事实意义上的马太效应。
对比海外市场，OpenAI 一步先，步步先，如今依旧在规模上碾压其他大模型。百度是全球首家推出类 ChatGPT 模型的上市公司，此后便持续通过百度自主研发的人工智能四层架构对模型进行更新，文心大模型 4.0 版本成为中国首款对标 ChatGPT GPT-4 的大模型。
今年六月，百度推出了文心大模型 4.0 Turbo 版本，相比文心大模型 4.0 版本，Turbo 版本的 Turbo 速度更快、成本更低，目前已支持模型精调，以方便企业和开发者训练出更贴合需求的大模型，提升在业务中的使用效果。
新技术普及必然伴随使用门槛的大幅降低，不仅是技术门槛，还有成本门槛。无论是大型企业，还是中小型企业，大模型免费和降价的策略，都能广泛推动大模型采用的广度，进入驱动文心大模型用户数和 API 调用量大幅提升。
目前，百度智能云的 ERNIE-Speed、ERNIE-Lite、ERNIE-Tiny 系列模型预置服务对客户免费开放使用，ERNIE 4.0、ERNIE 3.5 两款旗舰模型大幅降价，为企业降低了大模型的试错成本。ERNIE 4.0 Turbo 面向企业客户全面开放，输入输出价格分别低至 0.03 元 / 千 Tokens、0.06 元 / 千 Tokens。
李彦宏提到，百度一直致力于文心大模型的普及，希望越来越多的用户能够负担得起，让更多的用户利用文心大模型来解决现实世界的需求。因此持续降低模型推理成本、扩展模型组合、开发用于模型构建与应用程式构建的工具包，以便用户、合作伙伴以及开发人员能够更高效、更有效地使用文心大模型的各种强大功能。
更好的模型、更低的价格可以换来大模型的高频使用，而在更低的价格下输出更好的效果，不仅考验大模型厂商的资金，也是厂商综合能力的体现，伴随大模型的深度普及，行业正在加速整合。
智能云到了收获的时候
智能云的增长在意料之中，又在意料之外。
意料之中的是百度智能云一定会受益于大模型，百度智能云在本季度营收达 51 亿元，同比增长 14%，并持续实现盈利（Non-GAAP）及利润率提升。同时，AI 贡献的收入占比进一步提升至 9%，高于上一季度的 6.9%。
意料之外的是外界还是低估了百度智能云，百度智能云事业群总裁沈抖表示，非常有信心百度智能云业务收入将在未来几个季度保持强劲增长势头，并实现长期增长，利润也将保持可持续的健康增长。
" 我们认为，百度智能云业务的表现要比过去任何时候都健康，并能为我们持续带来营业利润（以非通用会计准则计算）。我们也会持续关注利润提升。" 他说。
大模型落地离不开基础设施，各行各业对生成式人工智能以及大语言模型（LLMs）的强劲需求，很大程度上转换为对智能云的需求，结合文心大模型的强势，百度智能云自然能更好承接客户的需求。
李彦宏表示，百度提供了业内最先进、最具备性价比的 AI 基础设施和优秀的 MaaS 平台，成为越多越多企业的共同选择。据 IDC 最新报告，百度智能云在 2023 年中国大模型平台市场份额位居第一，达到 19.9%。
从财报电话会上获悉，本季度，GPU 用户在百度公有云上的支出显著增加，目前百度智能云将 CPU 云服务向 GPU 用户交叉销售，来自这部分用户的 CPU 云收入显著增加。随着时间的推移，百度智能云的市场份额将实现持续增长，生成式人工智能云业务的标准利润也将超过传统云业务。
对于价格战，百度也表示，生成式人工智能与大语言模型市场仍然处在非常早期的发展阶段，便捷的可上手性与具有竞争力的价格对于拓展市场至关重要。因此，在不断提高文心大模型能力的同时，智能云也会持续降低推理成本，从而保证百度行业领先的位置。
有的用户可能希望进行模型训练，智能云提供强大的、极具成本效益的人工智能基础设施；有的用户希望使用大语言模型与调用 API 智能云就提供百度的文心大模型系列，结合一系列功能全面的工具包，用户可以轻松实现模型微调、模型自定义，并针对特定需求研发适当的应用程式。
客户落地方面，在公共服务领網域，百度与一家企业合作，帮助 6000 多个村庄改善基层服务，自 4 月大规模落地以来，该服务的日使用量激增了 30 多倍，达到 200 多万次；在医疗行业，企业通过文心大模型和模型定制工具 ModelBuilder 训练出行业专属模型，可以辅助医生自动生成医疗记录，部署 2 个月后，医生平均诊疗患者数量增加了 50%。
为进一步降低大模型使用门槛，百度持续优化千帆大模型平台上的开发工具。季度内，模型定制工具 ModelBuilder 迎来重大更新，引入多样化的混合训练数据集，可支撑用户微调出高性能的行业专属模型。同时，基于对 AI 原生应用开发平台 AppBuilder 的持续优化，已有超数十万应用在平台上被创建，覆盖在线教育、电商、政务等行业。
被 AI 重构的内部业务，潜力待释放
" 一直以来，百度都秉承着‘应用驱动’的发展理念，这也进一步扩大了我们的竞争优势，让我们在一系列竞品中脱颖而出。我们始终认为，如果不能在基础大模型上研发实际应用，那么开发再多的基础大模型都是无用的。" 李彦宏如是表示。
因此百度也是深度改造了自己的应用，如百度搜索、百度文库等，将这些产品迭代为具有人工智能功能的应用。
据悉，目前，百度搜索上已有 18% 的搜索结果由 AI 生成，AI 生成的搜索结果不仅能为用户提供更准确和直接的答案，还能增加以前无法获得的信息；其搜索新增的互动功能，支持用户通过多轮对话的方式细化需求，增强用户体验。另外，百度还在搜索结果中加快分发智能体，为用户提供智能助手。
从行业视角观察自大模型爆发以来，各家搜索引擎都在探索大模型能力，百度之外，谷歌、微软、Meta 等全球科技公司纷纷入局 AI 搜索。当前多数 AI 搜索引擎主要以增加大模型能力为主，用户所感受到的仅仅是增加了 "AI 生成内容 " 的搜索。
李彦宏指出，智能体能够帮助用户解决复杂的问题和决策。例如百度在 6 月推出的高考智能体，可满足不同考生的个性化需求，帮助他们选择大学和专业。高考后，该智能体的日活跃用户峰值接近 200 万，实用性受到认可。
智能体改变了搜索的使用方式，大幅提升用户的搜索体验。以往用户使用搜索引擎获取的多是网页，如今当用户在搜索框中输入自己的需求，百度搜索的 "AI 助手 " 能够精准解读用户意图，将最匹配的智能体推送到用户面前，用户可以随时调用。智能体重构 AI 搜索，将成为百度创造的更大的潜力。
智能体在百度生态的分发量正在快速上升，7 月日均分发次数超 800 万，为 5 月的两倍，最常用的智能体包括内容创作、性格测试、日程规划等类型。用户、开发者、服务商、商户均为智能体生态的重要参与方，目前，在百度开发智能体的商户已达 1.6 万家，覆盖教育、法律和 B2B 等行业。
李彦宏提到，尽管人工智能有巨大的产品迭代潜力，但这个过程不是一蹴而就，短期来看，对于人工智能的投入，在一定程度上对收入有负面影响。但我们相信，这种转变最终会带来一个完全不同的新型人工智能生态系统，一个功能全面、高效、用户友好的生态系统。（本文首发于钛媒体 APP )
