今天小編分享的财經經驗：百度攤牌了，歡迎閲讀。
出品 | 虎嗅科技組
作者 | 王欣
編輯 | 苗正卿
頭圖 | 視覺中國
面對全球性的大模型狂熱，究竟是一場新的技術革命，還是新一輪泡沫的靈魂拷問。
百度再次将答案指向應用—— " 沒有構建于基礎模型之上的、豐富的 AI 原生應用生态，大模型就一文不值。"
11 月 12 日，本次百度世界 2024 大會主題為應用來了，李彥宏在 1 小時的演講中，提了 42 次應用，他認為，" 依托檢索增強（RAG）技術，大模型會利用檢索到的信息來指導文本或答案的生成，從而極大地提高了内容的質量和準确性。" 基于此，李彥宏感受到過去 24 個月 AI 行業最大的變化是 " 大模型基本消除了幻覺 " ——這也是應用爆發的基礎。
基礎模型能力就位的情況下，他觀察到應用層的真需求逐漸爆發：
截至 11 月初，百度文心大模型的日均調用量超 15 億，相較 5 月披露的 2 億，增長 7.5 倍，相較一年前首次披露的 5000 萬次，增長約 30 倍。
在產業端，百度智能雲已經擁有中國最大的大模型產業落地規模，超過六成的央企和大量的民營企業，正在聯合百度智能雲進行 AI 創新。百度智能雲千帆大模型累計幫助用户精調了 3.3 萬個大模型，開發出了 77 萬個企業級應用。
實際上，百度在應用上的态度始終較為激流勇進，在去年的百度世界大會上，李彥宏就喊出：" 百度要做第一個把所有現有產品都進行重構、重做的公司。"
今年的大會，百度在應用上的布局變得更為大膽。
你似乎很難将大膽與百度這家公司聯系起來，但鐵了心要做應用的百度也顯露了一些與以往不同的端倪。
用 AI 重構產品矩陣只是第一步，一些大刀闊斧的變革正在發生。
最大變量？
這樣的變化，發生在百度的 " 基本盤 " ——搜索業務上。
作為 PC 時代的搜索巨頭，百度在 AI 搜索應用上的動作一直備受關注。随着戰火逐漸燒到 AI 搜索，百度也坐不住了。
目前，百度搜索引擎總搜索量的 18% 都是由智能問答的快思考方式回答，也就是説每天調用百度 AI 搜索的次數已經過億。
智能問答的快思考主要針對答案明确的簡單問題，例如：百度大會舉行幾年了？
百度搜索向虎嗅透露，近日，百度在 AI 搜索上開辟更多新路徑——内測了慢思考模式的深度推理搜索。
這一模式支持更加復雜、需要結合全網信息進行推理整合的問題，比如：總結下國產新能源車近兩年的發展趨勢是什麼樣的？
目前，OpenAI 的 O1、Kimi 的探索版都采用了這種應用思維鏈的深度推理搜索能力，據某國產六小虎 AI 公司高層透露，目前國内有更多廠商都在投入這一路線。而百度的優勢在于它積累的用户數據，以及全網幾十億的搜索溯源庫。
同時，作為分發入口，百度也在将更多其他 AI 應用接入搜索。比如背靠百度搜索獲得流量的智能體平台——用户能夠通過百度搜索場景，直接進入智能體觸發對話。
而在業内非常關注的 AI 搜索成本方面，百度移動生态事業群組（MEG）搜索平台負責人肖陽曾告訴虎嗅，單看搜索一項，基于文心一言實現 " 極致滿足、推薦激發、多輪互動 " 的搜索成本沒有那麼可怕。相對于普通搜索，融合了生成式 AI 的搜索在成本方面只是 " 略高 "。
極限求變
另外，在 C 端應用方面，百度也在 AI 重構產品基礎之上，探索更多的可能。
這裏我們以李彥宏所展示的的工具智能體—— " 自由畫布 " 為例，它的形态相較去年，更偏向探索新的應用邊界。
實際上，去年它的采用的仍是行業主流 AI 原生應用的產品形态——對話框互動，用户通過輸入不同的指令，生成所需的 AIGC 内容。這裏所支持的内容可以是視頻、文檔、圖片。
今年的 " 自由畫布 " 不再是對話框形式，而是支持兼容不同模态限制的一張畫布，用户可以将視頻、文檔、圖片等各種不同模态的檔案同時拖拽到畫布中，生成用户所需要的内容。
高自由度還體現在，用户可以标記出所需要文檔素材中的某幾句話，輸入更加準确的指令，比如 " 這段文字重新寫成更嚴肅的風格 " 或者 " 這段話保留在報告中 "。
百度副總裁，百度事業部、網盤事業部負責人王穎向虎嗅透露，該產品的設計理念源于兩個階段。
一是 2023 年 3 月份重構應用時，她就在思考文庫作為内容創作（輸入）的起點，該做成什麼樣的形式，那時她發現問題在于各種編輯器都存在于不同的平台，因此逐漸開始有了做更加融合的跨模态產品形式的想法。
二是 24 年 3 月份時，開始從輸入、處理、輸出三個維度來同時考慮，產品形态也更為清晰——在這個平台上讓用户可以輸入輸出任何格式的内容。
文庫偏向創作、編輯等内容生產端，網盤側重分享、存儲等内容消費端，這兩種形式天然就形成内容創作的閉環鏈路。
所以他們決定将百度文庫與網盤融合，來打通文庫公網域資料與個人授權的網盤私網域内容的壁壘，實現内容創作和消費的閉環。
變革之後，王穎發現，他們 " 已經實現了一個全新的内容作業系統。"
極限求變之下，目前百度文庫月活已經超過 7000 萬，在國内 AI 應用月活排名第一，百度文庫 AI 產品負責人鍾昊表示，截至 2024 年 10 月，文庫的 AI 用户數累計超過 2.3 億。
不要超級應用？
雖然業界探讨 AI 超級應用的聲音一直沒變，但李彥宏卻表示 " 百度不是要推出一個‘超級應用’，而是要不斷地幫助更多人、更多企業打造出數百萬‘超級有用’的應用。"
同時，百度發布基于大模型的 100 大產業應用，它涵蓋了制造、能源、交通、政務、金融、汽車、教育、互聯網等眾多行業
對此，百度智能雲事業群總裁沈抖的判斷是 "AI 應用正率先在 B 端爆發 "。
百度智能雲技術委員會主席孫珂告訴虎嗅，應用層的優勢，還體現在百度上下層銜接和基礎設施支撐上，" 我們一直提倡的是從底層芯片層、基礎雲設施、平台，應用四層架構完全打通，客悦等應用基本上是基于包括百舸、千帆等底層平台搭建的，這是我們的基本邏輯。"
在底層算力方面，随着 " 暴力美學 " 大模型的算力要求已衝破十萬卡門檻，百度也提前布局，是行業内最早打磨 10 萬卡集群能力的廠商之一。
百度 AI 計算部負責人王雁鵬告訴虎嗅，雖然大模型創企 只有少數的一兩家需要十萬卡，但他們對成本有很高訴求。十萬卡的意義在于，通過跨地網域的 RDMA 的技術、多芯混訓技術、容錯技術的技術儲備，可以提供更好的雲平台。整體雲的成本下降了，就可以給客户更好的算力供給。
