李彦宏：进入AI时代的标志不是产生很多的大模型，而是产生很多的AI原生应用

封面新闻记者 付文超

“中国的大模型很多，但是基于大模型开发出来的AI原生应用却非常少。”11月15日，在深圳2023西丽湖论坛上，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏谈及国内AI行业现状时表示。当天，他分享了关于AI原生时代的两个“冷思考”和三个“热驱动”。

李彦宏认为，第一个“冷”思考是，中国的大模型很多，但是基于大模型开发出来的AI原生应用却非常少。“据相关统计，截止10月份国内已经发布了238个大模型，而6月份的时候这个数字是79个，相当于4个月就翻了3倍。但中国有多少AI原生应用呢？我想很少有人能说出一二个来。如果我们看国外，除了有几十个基础大模型之外，实际上，已经有了上千个AI原生应用，这是在中国市场上没有的。我认为，人类进入AI时代的标志，不是产生很多的大模型，而是产生很多的AI原生应用。”

李彦宏进一步解释说，我们看PC时代，基本上只有Windows一个操作系统，但是基于Windows系统开发的软件有很多；移动互联网时代，主流操作系统也只有安卓和iOS两家，而移动应用有800万之多。大模型时代其实也是类似，大模型本身是一个基础底座，类似操作系统，那么最终开发者要依赖为数不多的大模型来开发出各种各样的原生应用。所以，不断地重复开发基础大模型是对社会资源的极大浪费。

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“AI原生时代，我们需要100万量级的AI原生应用，但是不需要100个大模型。如果我们的产业政策能够更加鼓励基于大模型的AI原生应用，我们一定能够构建起一个繁荣的AI生态，推动新一轮的经济增长。”

李彦宏认为，第二个冷思考是，由于没有智能涌现能力，专用大模型的价值其实非常有限。“我看到一个现象，很多行业、企业，甚至很多城市都在买卡、囤芯片，建立智算中心，想要从头训练自己的专用大模型。殊不知这样炼出来的大模型是没有智能涌现能力的。因为，只有当你的模型的参数规模足够大，训练数据量足够多并且能够不断投入，进行迭代，才能够产生智能涌现，大模型才能具有触类旁通的能力。也就是说，你没教过的东西，它也会了。所以，大模型的产业化模式，应该是把基础模型的通用能力和行业领域的专业知识相结合。也就是大模型套小模型，专用的小模型反应快，成本低，大模型更智能，可以用来兜底。”

“作为一个在AI领域工作超过十年的从业者，我对大模型和AI原生应用的巨大价值和影响力，都深信不疑。刚才说了两个‘冷’思考，再说一下AI原生时代的三个‘热’驱动。”李彦宏说道。

第一，强大的基础模型，会驱动AI原生应用爆发。中国有领先的基础大模型，这是AI原生应用发展的坚实基础，是底层的能力。3 月16日，百度率先发布了基于文心大模型3.0的文心一言产品，之后快速迭代。

“上个月，我们又发布了文心4.0版本，在网站和APP上叫做文心一言专业版。4.0是迄今为止最强大的文心大模型，在理解、生成、逻辑和记忆各方面能力，都有了明显提升。作为基础底座，大模型可以支撑无数AI原生应用的开发。但是，直到今天，我认为最好的AI原生应用还没出现。AI原生时代，一定会有优秀的AI原生应用是基于大模型开发出来的，这恰恰就是创业者千载难逢的机会。只有用好最强大的基础大模型，中国的开发者和创业者才可能做出更多超级应用。”

第二，拥抱AI时代，需要由CEO、一把手来驱动。李彦宏说，今天，大模型和生成式人工智能所带来的机遇是堪比工业革命的大机遇，这一点已经成为行业的共识，每一家企业、每一个组织，都在思考如何拥抱这个新时代，如何利用这一新技术来提升自己的竞争力。如同任何新鲜事物都有一个接受过程一样，最早接受的是C端用户和创业企业，之后是中小企业，最后接受的才是大企业。我见到很多企业，上上下下都非常重视这次机会，都想去自己搞个基础模型，或者按照网上传播的评测方法来挑选一款评分高的大模型，大家就以为这就是拥抱AI时代了，殊不知大模型本身不仅不产生任何价值，还造成了对公司资源和社会资源的巨大浪费。

“拥抱AI时代，为什么需要一把手来驱动？因为只有CEO才会关心新技术对自己业务的关键指标是不是产生了正面作用。比如对于互联网企业来说，大模型有没有对你的DAU、时长、用户留存这些指标产生正面的影响。其实对于所有企业来说，更简单、更直接的是对你的收入和利润增长有没有产生影响，对你成本的降低有没有产生影响。这才是问题的本质。小公司一把手什么都管，就更容易开发出适合自己的原生应用，大公司分工明确，CEO如果不主动引领这个变革，就很容易被带偏。”

第三，繁荣的AI原生应用生态，会驱动经济增长。李彦宏认为，好的应用会带动市场，倒逼市场变化。类比来看，中国新能源车在全球的市场份额达到65%。这主要是因为国家政策的扶持拉动了应用端，拉动了市场的需求，比如对于新能源车的车辆购置税减免，不限号不限行等等这些手段，都有效拉动了新能源汽车产业的快速增长。AI产业也是需求驱动，所以应该是在需求侧、应用层发力，就像补贴新能源汽车用户一样，鼓励企业调用大模型来开发人工智能原生应用，用市场手段推动产业发展。