李彦宏：存在几百个基础模型 这是对社会资源巨大的浪费

李彦宏：存在几百个基础模型这是对社会资源巨大的浪费在李彦宏看来，基础模型迭代的过程，不是靠跑分或者刷榜。做应用、业务的人真正要关心的是他的业务核心指标，他的需求又导致文心大模型按照真正符合市场需求的方向去演进去迭代，这是一个良性循环。“大模型时代的来临，真正的价值在于原生应用，而原生应用无论对于大厂来说，对于中小企业来说，对于创业者来说，都是很大的机会，希望大家及早的去把握，尽量多的去尝试，我认为一定能够找到一条符合自己发展的道路。”李彦宏表示。在他看来，大模型的发展只有唯一的关键点，就是应用；发展出好的应用有三个关键因素：首先是有相关产业政策来鼓励基于大模型的AI原生应用开发；其次，是现有企业利用大模型来对它的业务核心关键指标产生正向作用；第三是超级应用，什么时候、在哪个领域能出现？需要更多创业公司多努力，做各种各样的尝试。李彦宏指出，大模型领域的“大力出奇迹”更多指的是从0到1探索的过程。再往后走，这个game就不是这个玩法了，更多的走向它的反面。什么叫反面呢？李彦宏指出，“这跟所有的商业竞争规律都是一样的，谁的效率高谁胜出。你可以融资，我也可以融资，最后我用10块钱做出来100分的效果，你用10块钱做出来120分的效果，久而久之你就赢了。或者说，为了做出100分的效果来，我用100块钱，你用80块钱，你就赢了。”在李彦宏看来，大模型的推理成本是不是在同样效果之下比别人的更低？或者同样成本之下你的效果是不是比别人更好？这是将来竞争的主线。“我们在芯片层、在框架层、在模型层、在应用层都有布局，所以可以端到端优化。从3月份文心一言发布到现在，我们把推理的成本基本上降低到原来的1%，原来只敢调用一万次，现在敢一天调用100万次，这是完全不一样的感觉。”李彦宏。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1404875.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1404875.htm

李彦宏：不断地重复开发基础大模型是对社会资源的极大浪费

李彦宏：不断地重复开发基础大模型是对社会资源的极大浪费李彦宏在两个“冷思考”中指出，截至10月份，国内已经发布238个大模型，大模型太多，而模型之上开发的AI原生应用太少。他同时表示，许多行业、企业、甚至城市都想从头训练自己的专用大模型，但专用大模型没有智能涌现能力，价值非常有限。谈及“热驱动”时，李彦宏表示，强大的基础大模型能驱动AI原生应用爆发，当前，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原生应用是基于这些大模型开发出来的”。与之相对，AI原生应用也会驱动模型、芯片等AI技术栈的发展，“只有通过更多的场景落地应用，才能够形成更大的数据飞轮，才能够让芯片做到够用和好用。”他特别指出，拥抱AI时代需要一把手驱动，“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向作用。”一、“我们需要100万量级的AI原生应用，但是不需要100个大模型”“我们需要100万量级的AI原生应用，但是不需要100个大模型。”李彦宏指出，在全球市场上，AI原生应用正在成为主要趋势。“微软没有自己的基础大模型，它是跟OpenAI合作的，但是它有最成功的AI原生应但，大家知道就是Office365的Copilot，30美金一个月。”而对于国内，他分析说，截至10月份，国内已经发布了238个大模型，相较于6月份的79个，在四个月内增长三倍，但相较于国外的几十基础大模型和上千个AI原生应用来看，国内AI原生应用数量却很少。李彦宏表示，“不断地重复开发基础大模型是对社会资源的极大浪费”，李彦宏回顾PC时代和移动互联网时代表示，各种PC软件都基于Windows系统开发，移动时代的操作系统也仅有安卓和iOS两家，大模型类似操作系统，那么最终开发者只会依赖为数不多的大模型开发AI原生应用。“由于没有智能涌现能力，专用大模型的价值非常有限。”李彦宏分析说，很多行业、企业甚至城市都在买卡、囤芯片，建智算中心，想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。“智能涌现”即为大模型触类旁通的能力，也就是没有教过的东西，大模型也会，“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。”李彦宏认为，“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有知识相结合。”也就是说，大模型套小模型，专用小模型反应快、成本低，大模型更智能，可以用来兜底。他直言，“国内有200多个大模型，上了这个榜单、进了那个排名，但其实调用量是很小的。文心大模型一家的调用量比这200多家大模型的调用量加起来还要多。”二、只有CEO才会关心新技术对业务指标的正向作用“我见到很多企业，上上下下都非常重视这次机会，但是对问题的本质理解不深，”李彦宏提及当前行业现象表示，CEO把任务交给IT负责人，以为“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，”就是拥抱AI时代了，这其实是对公司和社会资源的极大浪费。“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向作用。”李彦宏表示，大模型有没有对互联网公司的DAU、时长、用户留存这些指标产生正向影响，有没有对企业的收入、利润、成本产生影响，才是问题的本质。他以百度文库举例，经过AI原生化重构后的百度文库，能够在1分钟内生成一个20几页的PPT，包括图表生成、格式美化等，而且几乎是零成本，实现了从内容工具到生产力工具的转变。因为这一改造，“文库的付费率有了明显的提升，这就是我说的AI对业务关键指标的促进作用。”“在百度，我们坚决地对旗下各产品线进行了AI原生化重构，”李彦宏表示。他认为，AI原生的概念肯定会先被C端用户和创业公司接受，其次是中小企业，最后才是大企业。他表示，大公司分工明确，需要CEO主动引领变革。三、AI原生应用与基础大模型互利共生、彼此成就在李彦宏看来，强大的基础大模型会驱动AI原生应用的爆发，“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。”他介绍说，自3月16日基于文心大模型3.0的文心一言发布后，文心大模型持续迭代，在上个月升级至4.0版本，在文心一言的网站和APP上叫做专业版。在理解、生成、逻辑和记忆四大能力上，文心4.0都有明显提升。自8月31日文心一言向全社会开放以来，文心大模型的API调用量，呈现指数级的增长。“而AI原生应用，就是基于大模型智能涌现后产生的理解、生成、逻辑和记忆能力而开发出来的应用。这些能力是过去的时代所不具备的，因而才能打开无限的创新空间。”与之相对，李彦宏表示，模型、芯片等AI时代的技术栈，也需要AI原生应用的驱动。“好的应用会带动市场，倒逼市场变化。”他以新能源汽车产业作类比表示，新能源减免购置税、上路不限号不限行等措施，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，应该在需求侧、应用侧发力，鼓励企业调用大模型来开发AI原生应用，用市场推动产业发展。“只有通过更多的场景落地应用，才可以形成更大的数据飞轮，才能让芯片做到够用、好用”。李彦宏表示。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1397091.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1397091.htm

李彦宏：重复造大模型将给社会造成极大的资源浪费

李彦宏：重复造大模型将给社会造成极大的资源浪费对此，李彦宏举例称，即使像微软这样的公司，它也没有自己去开发自己的基础模型，它是与OpenAI合作。李彦宏指出，专用大模型其实是没有智能涌现能力的，过去没有遇到过的问题出现时，他是不知道该怎么解决的，所以用插件或者API的方式建设大模型生态，在此之上打造自己的行业应用，这门槛最低也最容易上手的AI原生应用开发方式。在OpenAI发布ChatGPT后，全球已发布数百个大模型，目前中国10亿参数规模以上的大模型已经发布了70多个。李彦宏曾表示，对于创业者而言，卷大模型没意义，卷应用机会更大，就像移动互联网时代操作系统只有安卓和IOS，而成功的应用却有很多。他强调，大模型只有产生足够多的AI原生应用，才能形成一个健康的生态环境，在移动互联网时代，操作系统只有安卓和iOS，但成功的应用却很多。同样，只有在AI大模型的基础上产生足够多的AI原生应用，才能形成一个健康的生态环境。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1395599.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1395599.htm

李彦宏：百度目前 20% 代码由 AI 完成，基础大模型过多是浪费

李彦宏：百度目前20%代码由AI完成，基础大模型过多是浪费11月15日，在深圳举行的西丽湖论坛上，李彦宏表示，百度已坚决对旗下各产品线进行AI原生化重构，百度每100行代码，20行就由AI完成。他表示，大模型是基础底座，类似操作系统不会太多，重复开发大模型是对基础资源的浪费。文心一言有了很大进步，其调用量比国内其他两百家还多。目前文心一言已有800万开发者，开发者可以通过插件调用文心一言。——

李彦宏：国内两百多个大模型调用量加起来还没文心一个多

李彦宏：国内两百多个大模型调用量加起来还没文心一个多李彦宏表示，自从8月31日开放以来，文心大模型的API调用量呈现了指数级的增长，“国内有200多个大模型，上了这个榜单、进了那个排名，但其实调用量是很小的。文心大模型一家的调用量比这200多家大模型的调用量加起来还要多。”李彦宏还表示，截至10月份，国内已经发布238个大模型，大模型太多，而模型之上开发的AI原生应用太少，“我们需要100万量级的AI原生应用，但是不需要100个大模型。”“不断地重复开发基础大模型是对社会资源的极大浪费”。来源：https://www.ithome.com/0/732/825.htm投稿：@ZaiHuaBot频道：@TestFlightCN

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