今天小編分享的科學經驗：文心一言滿月就「上班」：企業服務生產力拉滿，演示現場人擠人，歡迎閲讀。
給 AI 一個月時間，能進化成什麼樣？
文心一言 " 滿月 " 之際，百度召開技術交流會，拿出這樣的成績單：
完成 4 次迭代，大模型推理成本降為原來十分之一。
當然這還不夠直觀，根據最新現場演示來看，文心一言功能上已遠不止對話聊天，而是真的成了生產力工具。
并且是現場把需求敲進去，實時出結果。
現場圍觀的各行各業參會者直接爆滿，椅子都不夠了。
PPT 是職場重要的溝通手段，以往不少人為制作 PPT 絞盡腦汁、熬沒頭發。
現在可以直接把老板布置的任務轉告給文心一言，直接出結果。
格式排版交給 AI，不再需要耗費精力，内容還可按需定制調整。
大綱确定好後，回車鍵一按，也就不到一分鍾，一版有模有樣的 PPT 就自動生成了出來。
不錯，就在類 ChatGPT 產品密集發布的節奏裏，國内最早發布大模型、并率先開放内測的百度，這回又跑在了前面：
已經開啓文心一言的產業落地探索。
不得不説，中文大模型競逐時刻一到，對于科技愛好者們而言，真是每天都有新的精彩發生。
生產力工具實測
混進百度文心一言企業服務内測的小夥伴，還給我們透露了更多實測信息。
説起來，與更早之前的 NLP、CV 大模型不同，這一輪大模型之所以能掀起狂瀾，就是因為靠着通用性，能深入各行各業產生化學反應。
文心一言 + 旅遊，生成圖文并茂的旅行計劃只是基本操作。
文心一言與航空公司合作，還能在真實世界行動起來，把機票直接幫你訂好。
文心一言 + 金融，你喊它寫份投資建議書，也不是不可以。
基礎的财報資料也不需要自己找，直接問文心一言，它自己就能上網查出來。就像這樣：
用户：百度 22 年的财報發布了嗎？
文心一言：2 月 22 日，百度發布了截至 2022 年 12 月 31 日的第四季度及全年未經審計的财務報告。 [ 信息來源鏈接 ]
點擊鏈接，财報内容就馬上被 copy 進了應用界面裏。
接下來，就是提示工程的活兒了。
總結重要信息，OK。
分析某個業務的健康度，沒難住。
在最後生成的投資建議書裏，還能夠通過便捷的人機互動，進一步修改、補充内容。
一份研報初稿整下來，也就是十幾分鍾的事兒……
那如果再上上難度，比如，讓文心一言一個 AI 撐起一場直播？
它還真能做到。
文案生成，能變着花樣來，無論是東方 X 選的文藝風，還是老鐵 666 的 Rap 範，文心一言瞧着就給辦了。
百度智能雲 AI 與大數據平台總經理忻舟還現場表演了一段。
聯動上數字人，一個純 AI 直播間就可以開播了。
這麼一套智能操作下來，相當于連帶着把原本高昂的數字人應用成本，也給打了下來。
除此之外，接入文心一言的石墨文檔，可以自動寫招标書了。
提供點辦事指導：
也都不成問題。
這一波，屬實是政務、金融、電商、營銷多領網域生產力工具全覆蓋了。
企業用文心一言，離不開雲服務
從前面演示可以看出，各行各業接入大模型不論是内部辦公流程還是對外業務形态都會直接更新。
就像當年的每個行業都值得用互聯網重做一遍一樣，" 每個行業都值得用 AI 重做一遍 "也逐漸深入人心。
那麼企業該如何使用文心一言的能力開發自己的應用呢？
3 月底，百度在與合作企業的閉門溝通會上達成新成果：百度智能雲大模型平台啓動首批企業内測。
作為全球首個一站式企業級大模型平台，不但提供包括文心一言在内的大模型服務，還提供開發 AI 應用的各種工具鏈及整套環境。
此外，百度智能雲大模型平台不僅提供全套文心一言大模型服務，還支持各類第三方的開源大模型，成為大模型生產和分發的集散地。
對于具體服務模式，百度也提供了三種選擇，适用于不同能力的企業和開發者。
推理服務，企業可直接調用通用大模型的核心推理能力，輸出推理結果；
微調服務，客户根據自己的需求，注入少量的行業數據，就可在通用大模型的基礎能力上用很小的成本微調出一個自己專屬的大模型。
托管服務，通用大模型或者微調出來的行業大模型，都可以直接托管至百度智能雲的雲端。在此基礎上，企業客户只需要使用大模型即可，無需擔心復雜的部署和管理問題，大模型具備更的可用性、效率和安全性。
另外百度智能雲的六大智能產品系列，也将基于文心一言全面更新，未來将在安全評估完成後上線。
從中不難看出，由于大模型的存在，無論哪種模式都離不開雲計算服務。
企業過去在選擇雲計算服務時，更多看重算力、存儲、網絡等硬體性能。
AI 新時代下，其上運行的 AI 模型能力也會被納入重點考查範圍。
這也就是雲計算行業近期熱議概念MaaS（模型即服務）的由來。
像百度智能雲就認為，雲計算的服務模式将從IaaS（基礎設施即服務）向 MaaS 轉變。
但實際上這也正是擁有 AI 能力的雲計算廠商喜聞樂見的局面。
一方面，雲計算從算力、數據等方面支撐，降低大模型使用門檻
另一方面，AI 也讓雲服務更加智能，提高效率，拓展更多使用場景。
如此一來，各家雲計算廠商都開始把原來分屬兩個體系的雲計算和智能，進行打通和融合，" 雲智一體 "一時間成為業界共識。
其實雲智一體并不是新詞，最早出現在 2020 年百度智能雲發布的戰略中。
當年目标就是通過雲計算與人工智能融合創新，把算力、框架、模型，場景應用打造成标準化產品。降低企業獲取和使用人工智能的門檻。随後，百度智能雲分别在 2021 年、2022 年對雲智一體戰略進行了兩次更新。
而在 4 月 11 日，阿裏雲也公開表示，雲智一體讓智能創新觸手可及，讓產業全面邁向智能。
兩大雲廠商不約而同的表述，意味着雲智一體已經成為雲計算產業共識，也預示着雲智一體大產業機會到來。
從行業動向來看，雲計算向 AI 的轉型出現兩類模式：
一類是雲計算廠商與第三方 AI 廠商合作。微軟 Azure 雲 +OpenAI 的組合自不必説，亞馬遜也接連傳出與 StabilityAI、HuggingFace 等開源 AI 勢力深入合作的消息。
第二類是自身 AI 能力就較強的雲計算廠商上馬自家 AI 大模型，如谷歌 Bard+ 谷歌雲。
而國内方面，文心一言 + 百度智能雲就是第二類的代表案例。
新時代，該選擇什麼樣的雲服務？
在雲智一體的新形式下，衡量雲服務好壞的标準自然也要跟着适應和轉變。
除了最直接的算力、AI 能力強弱，以及價格成本高低之外，還有一點非常關鍵：
就是芯片、框架、模型、應用四層架構之間的協同。3 月 16 日文心一言發布會上，百度集團 CEO 李彥宏曾提出" 人工智能時代，IT 領網域的技術棧發生根本性變化 "。
也就是由原先的 " 芯片 - 作業系統 - 應用 " 三層，更新為" 芯片 - 框架 - 模型 - 應用 "四層。
比如百度，就是全球唯一的在這四層架構上均有自研技術的公司，從芯片昆侖芯，到飛槳深度學習框架，再到文心預訓練大模型，到搜索、智能雲、自動駕駛、小度等應用。
把四層架構集成在一起，就成了百度 AI 大底座。
百度 AI 大底座實現平台化的反饋閉環機制，每一層之間都有很多反饋，并通過不斷獲得真實業務場景的反饋，實現端到端優化，為企業提供極致效能。
企業不再需要把大量成本花在構建基礎設施上，而可以像使用水電能一樣按需取用，真正實現 AI 生產全流程降本增效。
在前不久的博鳌亞洲論壇上，百度集團執行副總裁、百度智能雲事業群總裁沈抖做了進一步解讀，" 四層框架之間的高效協同，是解決算力瓶頸的關鍵 "。
如果我們能在同等算力投入下，把某個應用的性能提高 100%，就相當于算力需求降低了 50%。
其實文心一言邁出產業落地探索的這一步，其實已不是百度在 AI 企業服務方面的初次嘗試。
技術上，文心一言并不是憑空出現，而是在文心大模型家族的基礎上發展而來。
早在 2019 年，百度就推出知識增強大模型 ERNIE，并發展成，并有着海量中文數據和知識圖譜的獨特技術優勢。
在通用大模型基礎上，百度還深入行業場景，推出過一系列金融、電力等行業大模型。
也正是在過去在工業、能源、金融等諸多行業的探索中，百度就發現了上一代 AI 定制化解決方案存在成本高，難以復制的痛點。
現在，通用大模型被寄予大幅降低企業使用 AI 門檻的厚望。
從更宏觀的角度來看，大模型帶來新的產業變革機會，MaaS 會撬動萬億級的市場。
對于其中原因，沈抖解釋為生產效率和用户體驗的" 雙效提升 "。
生產效率方面，生產過程無非是人跟人打交道，人跟機器打交道、人跟系統打交道，将來很有可能是一個聰明的人管着一堆機器人，這些機器人執行他的指令，重塑整個生產線。
用户體驗方面，圖形界面時代催生出了滑鼠鍵盤，移動時代的觸控屏又一次讓用户體驗得到大幅提升，而這一次将更徹底地解放人機互動，完全自由地用自然語言向機器提出需求，整個互動會更加直接、高效。
最終，AI 将加速推動全社會的" 智能化躍遷 "。
具體到 AI 時代下中國的發展，沈抖認為還存在着特别的優勢。
中國龐大的產業鏈具有極強的 " 乘積效應 "：哪怕每個單獨環節的效益只提升一點點 ，所有環節疊加起來整體提效都超出想象。
而現在，已經到了各個環節都準備起來的時刻。
— 完 —
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