今天小编分享的互联网经验：大模型，能撑起百度的“今天”吗?，欢迎阅读。
图片来源 @视觉中国
文｜自象限，作者｜程心、罗辑，编辑｜云天明
2023 年之前，对于自己的 " 今天 "，百度也很迷茫。" 新业务到 2022 年底还是 0，希望 2023 年出来一个 1。" 这是 2022 年底，李彦宏在公司全员会上讲的话。显然，那个时候的李彦宏还不确定，百度的 "1" 会出现在哪里。
改变发生在 3 月份，文心一言带着国内第一个 " 类 ChatGPT" 的光环发布。之后，百度开始频频对外发声，组织发布会、邀请企业内测、参与媒体和投资人的坐谈 ... 从那之后，大模型就成为百度各种场合中的绝对的主角。
▲ 图源李彦宏百家号
李彦宏认为，大模型时代有三大机遇，以 MaaS 为主的新型云计算，行业大模型和基于大模型的应用开发。
小孩子才做选择，这三个机会，百度想全都要。
可以说，当 ChatGPT 引爆大模型风口之后，百度毫不犹豫地完成了从自动驾驶到大模型的转向。这种果断，的确让百度在过去 4 个月从大模型上抢到了一定先发优势，不过如何保持优势，却远不止 " 录播抢发 " 那么简单。
正如谷歌云首席执行官托马斯库里安所说：" 我会告诉你这是一个新游戏的第一分钟，而游戏从来没有人能在一分钟内完成。"
那么，百度在转向大模型之后，究竟能否 " 一马当先 "？大模型又能否成为李彦宏为百度找到的 "1"，撑起百度的未来？我们不妨就顺着李彦宏的思路，来看看百度的大模型沙盘。
应用层：百度需要自我革命
7 月 3 日，被寄予厚望的「文心一言」 悄无声息地登录 App Store。
作为预告已久的 "New App"，「文心一言」把对话能力搬到了移动端的同时，还上线了 120 多种玩法，覆盖了小红书、微博等娱乐场景，到 PPT、Excel 等办公场景。
只是，无论是与 6 月份万象大会上内测时的高调相比，还是与一石激起千层浪的 ChatGPT App 相比，「文心一言」App 的发布，都显得有些默默无闻。
▲ 图：文心一言 App 截图
但即便如此，也不妨碍它仍然是百度大模型在移动生态上的一枚重要落子。
从百度转向大模型开始，李彦宏就尤其重视 AI 原生。
" 我们要有意识地培养 AI 原生应用的思维方式和理念，要用新的理念去重构我们现在的每一个产品，每一个业务。" 李彦宏讲到。" 大模型会催生 AI 原生应用，未来所有的应用都将基于大模型来开发，不是整合，不是接入，是重做，重构。"
注意，不是整合、翻新，而是重做、重构。
所以从 3 月份开始，百度在这个方面就着重做了两件事情，一是在原有的产品中加入 AI 功能，包括百度搜索、百度地图、百家号等，同时文心大模型 3.5 版本正式内测应用，默认内置 " 百度搜索 " 插件；另一个就是推出 AI 原生的 New App 文心一言。
李彦宏也不只在一个场合强调："AI 原生应用，比大模型数量更重要。" 但这是一个大工程，极具颠覆性，且结果未知，不破不立，重构的前提是打碎自己。对于当下的百度而言，想靠 AI 原生超车，需要拿出壮士断腕的魄力，
李彦宏的判断有领先性，只是很多时候，理想和现实并不匹配。
比如 "AI 原生 "，虽然大模型之后，这个词频繁出现在各种场合中，但却从未有人关心，什么才是真正的 AI 原生应用，AI 原生又该如何与场景进行结合。
我们可以从移动互联网的场景再举两个例子，比如抖音，没有移动终端，就没有移动互联网，没有触屏的互動方式，就没有 " 滑 " 这个动作，而没有 " 滑 "，就没有抖音。
比如基于 LBS 的一切。同样，没有移动互联网就没有 LBS 的定位系统，基于 LBS 的外卖、社交（附近的人、陌陌等），都是移动互联网时代下的新产物。相对应的，新闻、游戏、传统社交，都是从 PC 端搬到了移动端。简单区分一下，哪些事情你一定会在手机上完成，哪些就是移动互联网原生，比如刷抖音和定外卖。
顺着这个思路，AI 原生的本质也应该是，" 没有 AI，就没有应用 "。
从技术结构上，爱立信在今年 4 月发布一份报告提到，简单使用一个或多个组件，替换现有的功能或添加新功能，并不意味着实现 AI 原生，而是所有功能和组件都基于 AI 实现和完成，才能称为 AI 原生。
这是一个巨大的，系统性的工程，但目前百度在 AI 原生上的布局，显然还没有改造得这么彻底。
36 氪曾报道，" 文心一言 " 团队由 TPG（技术中台事业群）、MEG（移动生态事业群）两大部门协同。前者负责技术攻坚，后者进行搜索、内容产品承接。因此，有不少业内人士推论，" 百度更像是假 AI 之名来补齐移动互联网落下的课，而‘ AI 原生’不过是扣了顶时髦的帽子 "。
从文心一言整合 120 个场景中，可见它的急迫。一名投资人对「自象限」讲到：" 目前文心一言 App 中的场景大多偏向娱乐化场景，在大模型应用早期，娱乐场景对准确度的要求没那么严格，但娱乐场景可替代性强，还是要找到刚需场景落地，很明显，百度的 " 全家桶 " 也就侧面反应了没有找到重点。"
当然，这并不是说百度做得不好，而是行业发展太早期，一切都还需要循序渐进的探索。
事实上，如果以前面的标准审视当下的 99% 的 "AI 应用 "，无论是微软的 Copilot 助手、Notion 的 AI 文档写作，还是 New bing 搜索框添加的 AI 聊天功能，通通都不能称之为 AI 原生应用。
移动互联网时代是硬體先行，iphone4 掀起了智能手机的狂潮，大约一年后才开始从一个个网页形态转化，出现 App 概念；而 AI 时代，则是軟體先行，到目前为止并没有出现新的智能终端，軟體在某些方面并不能打破现有的硬體限制，这让 AI 原生找不到土壤，场景落地也更加困难。
但这也正说明，当下任何人讨论 AI 原生应用，都为时尚早。
MaaS 谋局，弱在百度云
MaaS（Modle as a Service 模型即服务）是李彦宏押注的第二个落点。
在文心一言发布会中，李彦宏便提到 MaaS 正在改变云厂商的服务方式，一季度财报后电话会中，李彦宏再次强调：文心一言将为百度在云行业获取更大份额提供巨大的机会。
百度的反应是迅速的，3 月底，百度就在一次内部会上发布了大模型平台文心千帆，这是个一站式大模型开发及应用平台。提供包括文心一言在内的大模型服务，支持大模型定制开发，并提供相应的工具链。
▲ 文心千帆架构 图源百度官网
需要肯定的是，以 MaaS 为抓手改变云厂商提供服务的方式，将极大程度降低了企业用户的使用门槛，云从卖资源到卖能力再到卖服务，在不断破除技术落地的壁垒，无论是大企业还是中小商家，无疑，MaaS 都是一个更优解。
但这并不是百度的特权，百度云推出 MaaS 服务之后，阿里云、腾讯云、火山引擎相继上线 MaaS 平台、模型广场、模型商店，忽然之间，MaaS 的赛道也开始变的拥挤。
阿里发布通义千问后，以模型为中心，推出了魔搭社区、PAI 机器学习平台，灵骏开发平台等 MaaS 服务，一方面，帮助行业精调大模型，另一方面，也可以帮助开发者降低应用的开发门槛。
而腾讯云与火山引擎也在身体力行的证明着，没有自研大模型，也能做 MaaS。
从腾讯云最近的动作来看，仍然要做大模型时代的工具箱和连接器，依托腾讯云 TI 平台打造行业大模型精选商店，为客户提供 MaaS 一站式服务，腾讯云提供了包括数据标注、训练、评估、测试和部署等大模型工具箱和配套裝务。
火山引擎更进一步，搞起了 " 平台生意 "，一手连接 MiniMax、百川智能、Moss 等 7 个大模型提供方打造模型广场，一手连接企业，火山方舟在中间提供精调和落地能力，共同组成 MaaS 生态。
事实上，正如张勇所说：" 大模型时代，所有人都在同一起跑线 "，如今在 MaaS 发展的早期，横向对比意义并不大，最终比拼的，还是云的能力。
群狼环伺，本身就危机重重，而云的能力，也并不是百度的优势区。
" 百度的文心一言我们申请了，但是并没有再深入合作，即便百度云提供全套的工具，但最终还是会回归到选择云厂商的标准，比如产品成熟度、可用区、安全性、稳定性，可能还是会选择阿里云或者华为云。" 一位 SaaS 厂商对「自象限」讲道。
另一位代理商则坦言：" 百度云一直在强调智能，却忽略了一些云基础的性能，比如数据库产品的功能、性能，甚至产品丰富程度，都与其他云厂商产品有一定距离。"
说到底，以中国目前的数字化的进程来看，大多数企业不会因为 " 先进性 " 而放弃 " 稳定性 " 和 " 安全性 "，尤其是在银行、保险等金融行业，以及一些制造业、工业等大型政企项目中，数字化的深水区，需要木桶的综合实力，而不只是长板的高度。
而在中小商家侧，百度选择了自己开发应用的路线，也与 MaaS 服务开始 " 左右手互博 "。
一位服务商向「自象限」反馈到：" 目前 AI 最大的应用领網域就在 AIGC，我们也想尝试开发 AIGC 的相关应用，但是百度自己也做，我们肯定争不过百度，几个朋友都在看方向，但都迟迟没有落地。"
MaaS 的优势还未形成，副作用已经开始展现了出来。从这个角度思考，这或许也是微软更强调打造应用生态而非亲自下场做应用的原因。
行业大模型成突破口
AI 原生落地为时尚早，MaaS 服务百度又不具备绝对的竞争优势，那么想在大模型时代突围，百度只剩一条路：行业大模型。
2 月中旬，文心一言还没正式发布，就有 30 多家媒体宣布接入文心一言。到文心一言发布时，李彦宏提到，已有超过 650 家企业宣布接入文心一言生态。
从现在这个时间节点往回看，或许从发布文心一言开始，百度的重心就是行业大模型。
与 ChatGPT 选择让消费者先用上不同，文心一言的目标是让企业先用上。6 月份，沈抖曾在新华三集团 " 领航者峰会 " 上说，未来所有企业都将强依赖大模型，所有产品都会基于大模型开发。
这个判断必然是对的，毕竟大模型的本质是通过训练让数据 " 活 " 过来，能够和人进行互動，能够自己判断并且完成一些工作。所以，凡是以数据交换作为生产方式的场景，都可以用大模型的方式，对传统生产关系进行改造。
但这并不意味着行业大模型是一条坦途。
因为相比于通用大模型来说，行业大模型拥有更性感的故事，比如更具体的落地场景，相对较低的技术门槛，更清晰的商业路径 ....
不过，正因为所有人都知道这是一条捷径，所以行业大模型一开始就注定了是一个竞争极为激烈的赛道。
从 5 月份开始，国内企业大到华为、腾讯、阿里、字节，小到刚成立不到一个月的创业公司，所有目光都聚焦到行业大模型上。
比如腾讯云就在今年 WAIC 2023 上展示了金融、文旅、政务、传媒、教育等 10 个行业的落地案例。华为在 7 月发布盘古大模型 3.0，并喊出 " 华为的盘古大模型，不会写诗，只会做事。" 的口号，将落地行业的决心和对部分企业的嘲讽效果双双拉满。
在竞争激烈之外，行业大模型市场的复杂性也决定了它并不如大家想象中那么性感。
行业大模型的落地其实分为两类，一类是在通用大模型的基础上，通过行业标注数据进行监督精调就能够满足需求；而另一种则是必须从头构建行业预训练大模型。
首先是在通用大模型的基础上进行精调就能满足的行业。
" 也分大客户和小企业，有钱的大客户，使用范围广，通常都会优先选择开源模型，加上自己数据，能够较好的保证自主性。" 一位 AI 行业的资深从业者告诉「自象限」：" 这种情况下，竞争的其实不是大模型，而基于云的模型开发平台，企业需要的是从模型选择、微调训练、开发工具、部署到最后接入企业应用的一站式服务。"
" 打包式的产品，更多是小企业的选择，特点是低成本和方便使用，这个时候考验的是大模型的通用型、迭代速度和工具链等方面。"
另一类则是需要从头构建行业预训练大模型，比如帮电力公司管理某一个区網域的电力调度，帮城市的交通系统进行管理等等。对于大模型企业来说，这个时候比拼的就是行业经验和技术能力。
但这其中又存在许多复杂性，同一个行业不同企业、同一个企业的不同业务场景的需求都不尽相同，需要大模型进行深度定制，这需要大模型企业深入行业、理解行业并长期深耕，这无论是在规模化、泛化能力、还是团队成本上，都带来挑战。
行业大模型虽然是一个全新技术，但这个问题如果处理不好，恐怕又会陷入目前 SaaS 所面临的尴尬场景。这些问题当然也不是百度自己的问题，而是这个行业共同面临的问题。
毕竟，当所有人都知道行业大模型是一条捷径的时候，便也注定这条路不会如想象中容易。
有数据显示，从 3 月份到现在，国内在短短 4 个月的时间里，就已经涌现出超过 80 个行业大模型，" 百模大战 " 愈演愈烈，未来显然还会有更多，而谁能在激烈的竞争中活下来，谁都没有答案。
结语
" 我非常喜欢的是一个人十三四岁的夏天，在路上捡到一支真枪，因为年少无知，天不怕地不怕，他扣下扳机，没有人死，也没有人受伤，他认为自己开了空枪。后来他三十岁或者更老，走在路上，听到背后有隐隐约约的风声，他停下来转过身去，子弹正中眉心。"
" 云计算这个东西不客气一点讲，它是新瓶装旧酒，没有新东西。"2012 年，李彦宏给云计算 " 泼的冷水 "，穿越了 10 年一轮的经济周期，正浇在百度头顶。
彼时，李彦宏和马云对云计算截然相反的态度，今天，也产出了截然相反的结果。阿里云成为了亚洲第一的云厂商，而百度云还在与京东云、天翼云、火山引擎们争夺 " 第四朵云 " 的位置。
高下立现。
百度自动驾驶的车路云协同也好，大模型 MaaS 服务也好，通过这两篇的梳理我们发现，业务的最终落点，都落在了百度云上。在一季度财报后电话会中，李彦宏明确了 " 百度智能云是百度的第二增长曲线 "。
据「自象限」向百度内部人士了解到，今年 ACG 内部，也并不太平。" 三个月换一次领导，派系非常严重，全员停止涨薪。"
这样的百度云，能否撑起百度的第二增长曲线？
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