作者 | 連冉 一濤 Jesse編輯 | 靖宇
「今年絕大多數時候，全社會焦點都(dōu)在大模型本身。但是我一直的觀點都(dōu)是，在基礎模型之上要有千千萬萬的 AI 原生應用，大模型的價值才能(néng)被(bèi)體現出來。媒體、社會、公衆主要的興奮點還(hái)在基礎模型上，沒(méi)有轉到 AI 原生應用上，我多多少少有點著(zhe)急。」
在 12 月 16 日舉辦的極客公園創新大會 2024 上，百度創始人、董事(shì)長(cháng)兼首席執行官李彥宏與極客公園創始人兼總裁張鵬進(jìn)行了一場 50 分鍾的對(duì)談，他一開(kāi)場就直截了當地提出，「我們要去卷 AI 原生應用，把這(zhè)個做出來了才有價值。爲什麼(me)大家不去認真做 AI 原生應用，而去關心大模型進(jìn)展？這(zhè)個進(jìn)展對(duì)大多數人來說不是機會。」
李彥宏認爲，中國(guó)現在有好(hǎo)幾百個基礎模型，這(zhè)是對(duì)社會資源巨大的浪費，尤其在我們算力還(hái)受限制的情況下，更多的資源應該放在去探索跟各行各業的結合，探索有沒(méi)有什麼(me)全新的超級 APP 的可能(néng)性。
「大模型時代的來臨，真正的價值在于原生應用，而原生應用無論對(duì)于大廠來說，對(duì)于中小企業來說，對(duì)于創業者來說，都(dōu)是很大的機會，希望大家及早的去把握，盡量多的去嘗試，我認爲一定能(néng)夠找到一條符合自己發(fā)展的道(dào)路。」
大模型如何改造現有業務？李彥宏認爲，大公司代表落後(hòu)生産力，千萬不要看大公司在幹嘛，「大公司反應都(dōu)是慢半拍的。我天天在内部講，要去掉肌肉記憶，一定要改，一定要擁抱新時代。我逼著(zhe)所有業務重構重做，扔掉重新來。」
李彥宏進(jìn)一步指出，相對(duì)于全新的超級應用，大模型對(duì)現有企業、現有應用的改造可以創造出更大的價值。「幾乎所有行業裡(lǐ)已經(jīng)成(chéng)型的公司，一旦轉過(guò)彎來，能(néng)很好(hǎo)地利用大模型能(néng)力的話，它獲得的收益、獲得的價值增益加起(qǐ)來，一定是最大的。當然這(zhè)并不表明創業公司沒(méi)有機會，創業公司做出三五個 Super App、做出幾百幾千個非常有價值垂類應用，都(dōu)是非常可能(néng)的。」
「什麼(me)樣(yàng)的産品經(jīng)理，是适合 AGI 時代的？」針對(duì)張鵬抛出的這(zhè)個問題，李彥宏的回答是，「真正成(chéng)功的 AI 原生應用産品經(jīng)理，很可能(néng)不是某一類人，而是各類人的綜合。有人可能(néng)不是計算機專業，但他學(xué)習能(néng)力很強的，他有産品、市場的感覺，同時又不怕技術，即使沒(méi)學(xué)過(guò)，讀一讀最新的論文，就能(néng)明白講了什麼(me)、用什麼(me)方法，這(zhè)種(zhǒng)類型的人是最有可能(néng)成(chéng)爲成(chéng)功的産品經(jīng)理的。」
以下爲李彥宏在極客公園創新大會 2024 的對(duì)話實錄：
01 卷 AI 原生應用才有價值，大模型進(jìn)展對(duì)多數人不是機會
張鵬：如果沒(méi)記錯的話，你應該是第六次來到極客公園了。
李彥宏：對(duì)，我覺得這(zhè)個氛圍特别好(hǎo)，特别适合我這(zhè)種(zhǒng)性格的人。
張鵬：我記得每次你來的時候，都(dōu)會爲我們帶來一些「時代怎麼(me)向(xiàng)前走」的思考。但今年，我們先從總結開(kāi)始。很多人都(dōu)看到今年百度很積極，你也有很多精彩發(fā)言。我們都(dōu)能(néng)感覺到你的興奮，但今天我有機會真正問問你，這(zhè)個興奮的點在哪？
李彥宏：其實人工智能(néng)有過(guò)好(hǎo)幾波浪潮，有時候一下炒得特别熱，全社會都(dōu)對(duì)這(zhè)個東西特别感興趣，但仔細想一想，人工智能(néng)這(zhè)個詞被(bèi)提出來已經(jīng)有 70 多年了，所以最早那一批對(duì)人工智能(néng)技術感到興奮的人，現在可能(néng)都(dōu)不在了。在這(zhè)個過(guò)程當中出現過(guò)比如說下圍棋、人臉識别等等應用。就是一波又一波的，讓很多人興奮，之後(hòu)又發(fā)現，其實這(zhè)個東西沒(méi)什麼(me)用處，或者說其實這(zhè)個東西門檻不高大家都(dōu)能(néng)做，浪潮就又落回去了。
張鵬：有過(guò)一個低谷。
李彥宏：對(duì)，經(jīng)曆過(guò)這(zhè)種(zhǒng)好(hǎo)幾次的起(qǐ)起(qǐ)伏伏之後(hòu)，我覺得很多人其實有點疲憊，而大模型出現之後(hòu)，之所以我自己很興奮，而且調動了公司幾乎所有的資源在做相關的事(shì)情，是因爲我覺得這(zhè)跟過(guò)去任何一次 AI 的浪潮都(dōu)很不一樣(yàng)。
你知道(dào)，當年下圍棋的 Alpha Go 出來，也是全世界都(dōu)很興奮，即使完全沒(méi)有技術背景、完全不懂 AI 的人也非常興奮，但那個時候百度一點都(dōu)沒(méi)有做「用人工智能(néng)來下圍棋」這(zhè)個技術，因爲當時我覺得這(zhè)個東西沒(méi)用。你即便是做出了能(néng)夠下得過(guò)全人類的圍棋冠軍，我覺得價值還(hái)是很小的，所以我們沒(méi)有去做。
後(hòu)來，計算機視覺起(qǐ)來了，特别火熱，人臉識别或者說智能(néng)巡檢等等，它有一定的作用。
張鵬：而且好(hǎo)像也應該有商業價值了。
李彥宏：也有商業價值，但是它的場景非常分散。做人臉識别就是人臉識别、做機器巡檢就機器巡檢，各種(zhǒng)各樣(yàng)的場景你都(dōu)要單獨去做一套。一旦場景分散，就意味著(zhe)很難做出标準化的産品。所以我們今天看到這(zhè)一類型的計算機視覺方面(miàn)的 AI，應用場景非常非常廣泛，特别多，甚至已經(jīng)很普及了，但是沒(méi)有做出來特别優秀的大公司或者特别标準化的産品。
大模型的技術浪潮，我覺得不一樣(yàng)之處就在于它的通用性，我們叫(jiào)做「智能(néng)湧現」，就是沒(méi)有教過(guò)的它也學(xué)會了。有了這(zhè)個特點之後(hòu)，當你有一套基礎技術能(néng)夠做得非常好(hǎo)、非常領先的時候，它在各種(zhǒng)各樣(yàng)的場景都(dōu)能(néng)夠迅速地做出有價值的應用來，這(zhè)是我覺得 AI 過(guò)去 70 年從來沒(méi)有過(guò)的事(shì)情，所以它是一個完全不一樣(yàng)的機會。
百度創始人、董事(shì)長(cháng)兼首席執行官李彥宏與極客公園創始人&總裁張鵬對(duì)談｜極客公園
張鵬：所以你真正的興奮就是在于它的通用性？你突然發(fā)現這(zhè)樣(yàng)的技術不是 demo，不是在某個點上覺得很炫酷的東西。咱們倆在 3 月份聊的時候，我就感受到了你确實對(duì)它的通用性很感興趣。但我看你最近的很多發(fā)言，都(dōu)是跟應用相關，而不是模型，是興奮點遷移了嗎？
李彥宏：也不能(néng)說遷移，你可能(néng)記得文心一言發(fā)布的時候是 3 月份，3 月 16 号，那時我們确實講了基礎大模型到底具備哪一些功能(néng)。但是我在那個發(fā)布會上就已經(jīng)在講，未來主要的機會其實是在模型之上的 AI 應用。這(zhè)個觀點其實到今天一直是沒(méi)有變的，隻是比那個時候，更強化了這(zhè)個觀點。因爲在這(zhè)之後(hòu)，整個今年吧，絕大多數時候全社會的焦點都(dōu)在大模型本身，都(dōu)在基礎模型上。
但是，在基礎模型之上，要有千千萬萬甚至數以百萬計的 AI 原生應用，這(zhè)個大模型的價值才能(néng)被(bèi)體現出來。過(guò)去這(zhè)一年的時間，媒體、社會、公衆，主要的興奮點還(hái)在基礎模型上，沒(méi)有轉到 AI 的原生應用上，我多多少少有點著(zhe)急，所以就是最近幾次公開(kāi)的發(fā)言，也包括公司内部的這(zhè)種(zhǒng)講話，都(dōu)在不停的強調，我們一定要去卷 AI 的原生應用，要把這(zhè)個東西做出來了，模型才有價值。
而如果我們類比一下，比如說移動互聯網時代，就是 Android、iOS，其實就這(zhè)麼(me)兩(liǎng)個。今天微信、TikTok，它的價值我覺得一點都(dōu)不比 iOS 或者 Android 低。爲什麼(me)大家不去認認真真花精力做原生應用，天天關注模型進(jìn)展。其實大模型進(jìn)展對(duì)于絕大多數人來說都(dōu)不是機會，隻有極少數跟這(zhè)個技術非常相關技術人員去研究、去跟蹤這(zhè)些東西，我認爲是有價值的。
但是我覺得目前的這(zhè)種(zhǒng)關注點，或者說社會資源的這(zhè)種(zhǒng)分配完全是不成(chéng)比例的，大量的資源浪費在各種(zhǒng)各樣(yàng)基礎模型的訓練上，甚至是跑分刷榜上，而比較少的資源和精力放在了 AI 原生應用上，這(zhè)是我多多少少這(zhè)幾個月有點著(zhe)急的地方吧。
張鵬：所以其實你覺得「卷」是應該，但是得卷對(duì)地方是吧？
李彥宏：對(duì)，卷是很正常的，任何新東西和大機會來的時候，大家肯定就是逐步地都(dōu)能(néng)看到，會一擁而上，然後(hòu)有一個大浪淘沙的過(guò)程，這(zhè)個非常正常。
張鵬：但這(zhè)裡(lǐ)面(miàn)也存在大家現在很擔心的一個問題，比如說最近我們看到谷歌也是把 Gemini 發(fā)出來，據說 OpenAI 的 GPT-4.5 可能(néng)也要發(fā)，最近也有各種(zhǒng)傳言，就像你說的，确實有可能(néng)最先進(jìn)的這(zhè)樣(yàng)的基礎模型就那麼(me)幾個。
李彥宏：對(duì)。
張鵬：從國(guó)内的角度去看，我們在過(guò)去的一段時間和國(guó)外的大模型上的差距，是縮小了還(hái)是拉大了？我們怎麼(me)該怎麼(me)評估大模型的進(jìn)展？
李彥宏：對(duì)，其實這(zhè)是一個蠻有意思的問題。我覺得應用層面(miàn)，中美發(fā)展方向(xiàng)上也有可能(néng)會比較不一樣(yàng)，美國(guó)在企業級軟件領域，市場大，也應該說做得比較先進(jìn)，中國(guó)就是 toC 的這(zhè)個領域做的會更先進(jìn)一些。如果我們回到技術差距上，我始終的觀點都(dōu)是說技術還(hái)是要爲應用服務的。當你說這(zhè)個技術好(hǎo)，或者那個技術不好(hǎo)的時候，你到底指的是什麼(me)？
今天我們說百度文庫的 PPT 生成(chéng)能(néng)力是全球最好(hǎo)的，它基于的就是文心一言的大模型，所以這(zhè)個時候你說我們跟世界最領先的水平有多大差距？我覺得沒(méi)什麼(me)差距。但如果你說是，比如某些個特别企業級的這(zhè)種(zhǒng)應用，那中國(guó)這(zhè)一方面(miàn)市場太小了，所以我們也沒(méi)有專門去爲其去做優化，那确實有可能(néng)是落後(hòu)的；或者說各種(zhǒng)各樣(yàng)的小語種(zhǒng)，我們現在還(hái)沒(méi)有精力去做優化，所以也有可能(néng)是落後(hòu)的。
所以我在看模型的技術、水準的時候，更多是在看它的應用，到底在什麼(me)地方去比較。簡單地去刷個榜，去跑個分，我覺得其實挺無聊的。訓練一個大模型你得投多少資源，都(dōu)是一萬張 GPU 的卡，要訓練很長(cháng)時間。訓練完之後(hòu)，去跑分，刷榜，即便拿了第一名，但是并不創造商業價值。
張鵬：可能(néng)有利于融資，也是一種(zhǒng)方式。
李彥宏：融資也是間接的，投資者願意給你錢，是認爲你最終能(néng)夠靠這(zhè)些東西掙到錢。
所以我覺得模型技術的先進(jìn)性，更多的要靠這(zhè)個模型在什麼(me)應用場景下用來幹什麼(me)，把這(zhè)個東西想清楚了之後(hòu)，才能(néng)夠去評判模型的好(hǎo)壞。所以有時候我會說，模型好(hǎo)壞的評估是一個做模型的公司的核心競争力，你知道(dào)什麼(me)叫(jiào)好(hǎo)、什麼(me)叫(jiào)不好(hǎo)，才能(néng)做出好(hǎo)的模型，如果你都(dōu)不知道(dào)，要靠第三方去給你做評價、去給你打一個分，這(zhè)事(shì)八成(chéng)是不靠譜，因爲你自己都(dōu)不知道(dào)你在幹什麼(me)。
張鵬：所以從你的視角去看，模型要以目标爲導向(xiàng)的。
李彥宏：對(duì)，或者說以應用爲導向(xiàng)的。
張鵬：最近大家有一個說法，大模型本身就是在技術上大力出奇迹。好(hǎo)像大模型創新也是要靠大力出奇迹，有足夠的資源、錢和決心就能(néng)成(chéng)功。你怎麼(me)看這(zhè)種(zhǒng)看法？
李彥宏：我覺得大力出奇迹這(zhè)個說法，更多是指大模型從 0 到 1 的探索過(guò)程，OpenAI 在别人不知道(dào)這(zhè)條路能(néng)夠走通的情況下，用了足夠多的算力，做足夠多的數據訓練，最後(hòu)跑出來這(zhè)條路。大家說他們其實也沒(méi)有發(fā)明新的算法，用的就是 Transformer，最後(hòu)做出來非常好(hǎo)的效果，是因爲他用了足夠多的卡。我看到美國(guó)學(xué)術界也有人調侃，全美國(guó)所有的大學(xué)的卡加起(qǐ)來，訓不出一個 GPT-3.5。确實，這(zhè)裡(lǐ)面(miàn)動用的算力非常非常大。
但是我覺得再往後(hòu)走，這(zhè)個遊戲不會是這(zhè)個玩法，不會是大力出奇迹，而更多地走向(xiàng)它的反面(miàn)。這(zhè)個和所有商業競争規律都(dōu)是一樣(yàng)的，誰的效率高，誰勝出。你可以融資，我也可以融資，最後(hòu)我用 10 塊錢做出來 100 分的效果，你用 10 塊錢做出來 120 分的效果，久而久之你就赢了。或者說爲了做出 100 分的效果，我用 100 塊錢，你用 80 塊錢，你就赢了。到最後(hòu)，體現在應用上的價值就是價格。
現在媒體和公衆都(dōu)在關注訓練，訓練完了之後(hòu)，你要應用。應用是推理，你的推理成(chéng)本是不是在同樣(yàng)效果之下比别人更低，或者同樣(yàng)成(chéng)本之下，你的效果是不是比别人更好(hǎo)？這(zhè)是將(jiāng)來競争的主線。
這(zhè)也是爲什麼(me)百度在這(zhè)方面(miàn)有比較好(hǎo)的積累。我們在芯片層、框架層、模型層、應用層，過(guò)去這(zhè)麼(me)多年都(dōu)有布局，所以我們可以做端到端的優化。剛才講了生成(chéng) PPT 這(zhè)個例子，當它有了需求之後(hòu)，我向(xiàng)下傳遞，文心大模型必須要爲它做優化，優化的時候說，這(zhè)個調用次數太大了，成(chéng)本很高，我們算力做不起(qǐ)。
往下走，你的「飛槳框架」，要完全爲文心大模型的需求去進(jìn)行優化。再往下走，就是芯片怎麼(me)去适配飛槳的框架，文心的大模型，一層一層端到端優化下來。最後(hòu)我們從 3 月份發(fā)布的時候到現在，基本上把推理的成(chéng)本降到了原來的 1%。你原來調用隻敢調用一萬次，你現在敢一天調用 100 萬次，這(zhè)是完全不一樣(yàng)的感覺。這(zhè)方面(miàn)是未來競争的主線。
張鵬：所以不能(néng)隻是大家就是拼資源拼決心，還(hái)是要有招數有方法，最關鍵的是有價值的循環，它畢竟不是一個科研項目。
李彥宏：對(duì)！你真的要爲這(zhè)個社會創造價值才行，這(zhè)個确實不是你去發(fā)幾篇論文，或者跑個測評就能(néng)夠可以的。
李彥宏闡釋目前大模型産業的核心問題——AI 原生應用｜極客公園
02 大公司代表落後(hòu)生産力，千萬不要看大公司在幹嘛
張鵬：在你看來，中國(guó)依托大模型的新一代 AI 産業發(fā)展，有哪幾個核心問題？如果我們列三個最值得關注的核心問題，你會列哪三個？
李彥宏：不能(néng)說三個，最關鍵，甚至是唯一的問題，還(hái)是應用。
大模型是一個基礎，上面(miàn)如果有了有價值的應用，這(zhè)個産業就算跑通了，就能(néng)越做越大。你想問的可能(néng)是，怎樣(yàng)才能(néng)發(fā)展出好(hǎo)的應用。這(zhè)裡(lǐ)的因素我覺得有幾方面(miàn)。
一方面(miàn)是國(guó)家的産業政策。因爲中國(guó)比較領先的産業，很多時候都(dōu)是國(guó)家在産業政策上有先見之明。比如太陽能(néng)光伏，動力電池，一直到現在的新能(néng)源車。大模型這(zhè)塊也是，國(guó)家如果能(néng)夠出台相關的産業政策，鼓勵基于大模型的 AI 原生應用開(kāi)發(fā)，我覺得這(zhè)就會是很重要的成(chéng)功因素。
第二，我覺得是現在的輿論環境。我剛才講了，媒體現在主要關注的是基礎大模型。這(zhè)個東西真的不重要，重要的是我們現有的企業，它原來不管是做什麼(me)的，用了大模型之後(hòu)，能(néng)不能(néng)對(duì)它的業務關鍵指标産生正向(xiàng)的作用。這(zhè)塊大家的關注度比較低，我覺得這(zhè)個關注度如果能(néng)提上來的話，也是大模型做成(chéng)、做大，非常重要的點。這(zhè)個東西說起(qǐ)來容易，但做起(qǐ)來很難。大公司反應都(dōu)是很慢的，甚至我有時候講，大公司代表落後(hòu)生産力，你千萬不要看大公司在做什麼(me)。
張鵬：百度算不算大公司？
李彥宏：百度算大公司。所以我天天在内部講，要去掉肌肉記憶，不能(néng)按照慣例去做，一定要改，一定要擁抱新的時代。就是大家過(guò)去很習慣了，所以我逼著(zhe)所有的業務都(dōu)去重構、重做，過(guò)去不管怎麼(me)做的，扔掉，重新來。
内部我可以強力要求，外部就不能(néng)這(zhè)樣(yàng)了，所以跟外部溝通的時候，總感覺大公司是慢半拍的，我看到相對(duì)中型一些的企業，尤其本身就有科技基因的企業，在擁抱大模型，在利用大模型來開(kāi)發(fā)已有應用的時候，表現出來的成(chéng)熟度很好(hǎo)，非常令人欽佩。所以我說，第二個問題是現有企業、現有業務怎麼(me)能(néng)夠更好(hǎo)地利用模型。
第三個是所謂的 Super App，超級應用什麼(me)時候出來，在哪個領域能(néng)出來，這(zhè)更多需要創業公司、VC 去嘗試，往這(zhè)方面(miàn)多努力，多做各種(zhǒng)各樣(yàng)的嘗試。
張鵬：要解決這(zhè)些關鍵問題，不能(néng)隻靠做大模型的公司。還(hái)是需要更多人參與。
李彥宏：沒(méi)錯。
張鵬：國(guó)内大模型創業已經(jīng)是「百模大戰」，你怎麼(me)看這(zhè)一點，有什麼(me)預測嗎？
李彥宏：我覺得已經(jīng)不重要了，即使現在靠大模型融了資的企業，我看它們也越來越多地在講要開(kāi)發(fā)應用。我認爲這(zhè)就是逐步走上了比較健康的軌道(dào)。不管它是自己的模型，還(hái)是用别人的模型，最終它的價值都(dōu)要通過(guò)應用體現出來。
如果它自己能(néng)找到一個超級應用，那很好(hǎo)。如果找不到，它能(néng)賦能(néng)别人，基于它的模型去開(kāi)發(fā)成(chéng)功的原生應用，我覺得也很好(hǎo)。我确實覺得，好(hǎo)幾百個基礎模型，這(zhè)是對(duì)社會資源巨大的浪費，更多的資源應該放在各行各業的應用上，尤其是在我們算力還(hái)受限制的情況下。這(zhè)就要寄希望于全社會對(duì)于這(zhè)個事(shì)情的認知，能(néng)夠有一個比較大的變化。
03 搜索本身也在進(jìn)化，有機會變成(chéng)全新的産品
張鵬：正好(hǎo)說到大公司也有大公司的難，百度畢竟是幾萬人的公司。你怎麼(me)把你對(duì) AI 的興奮和有效認知傳遞到組織之中？如果隻有 CEO 一個人很興奮，整個公司被(bèi)拖著(zhe)跑應該也挺痛苦的。
李彥宏：這(zhè)個确實需要付出很多努力、一遍一遍地講。公司每個季度會有中層幹部以上的總監會，今年基本上都(dōu)是講這(zhè)個主題；季度也有和員工線上的直播，也會把類似的理念推向(xiàng)更多的人；包括外部的講話内部的人也很關注。
我們會根據實際的業務開(kāi)「思研會」，大家讨論這(zhè)個技術和我的業務有什麼(me)關系、過(guò)去有哪些肌肉記憶需要破除、破除之後(hòu)會是什麼(me)樣(yàng)的……我雖然不能(néng)參加每一場「思研會」，但是我會看很多他們留下來的總結。
我也從中學(xué)到很多東西，自己的認知也在不斷叠代。這(zhè)個叠代的過(guò)程實際上也是很讓人興奮的，你總覺得自己在學(xué)新東西，總覺得你又懂了一些過(guò)去沒(méi)有想到、或者過(guò)去不是這(zhè)樣(yàng)想的事(shì)情。雖然我們有幾萬員工，但是大家在這(zhè)方面(miàn)還(hái)是有共性的。當你覺得你不斷在學(xué)新東西，當你覺得你不斷看到新的可能(néng)性的時候，大家這(zhè)個勁兒就上來了。
所以一遍一遍地布道(dào)也好(hǎo)、讨論也好(hǎo)，包括指令性的要求，對(duì)大家重構每一個産品、重做每一個業務，确實起(qǐ)到了作用。
張鵬：你剛剛一直在說重構，我想起(qǐ)聽過(guò)的一個百度内部傳聞——最早的時候大家跟你說百度的業務都(dōu)要接入大模型，被(bèi)你批判了。你不斷地說不是「接入」，是「重構、重做」。爲什麼(me)那麼(me)在意這(zhè)個詞？
李彥宏：其實是和你的肌肉記憶較勁。因爲接入是最簡單的，如果一個業務說要擁抱大模型，隻是在主頁上放一個文心一言的接口，就認爲完事(shì)了。這(zhè)種(zhǒng)是最不需要動腦筋的，但是這(zhè)種(zhǒng)恰恰是價值最低的。
這(zhè)個業務到底跟大模型有什麼(me)關系？大模型能(néng)幫助你的 DAU 有多少增長(cháng)？你的留存率有多少增長(cháng)？用戶時長(cháng)有多少增長(cháng)？收入有多少增長(cháng)？利潤有多麼(me)增長(cháng)？這(zhè)些才是業務關鍵的核心指标。
如果文心一言不能(néng)讓你的業務關鍵指标産生有效變化，那你就沒(méi)有真正地擁抱大模型。但是要想這(zhè)些關鍵指标産生變化，其實不容易，不是靠慣性和肌肉記憶就能(néng)做出來。百度内部幾乎每個産品都(dōu)在試。
經(jīng)常會出現這(zhè)樣(yàng)的情況：我們認爲文心一言已經(jīng)很領先，一試發(fā)現用過(guò)之後(hòu)關鍵指标反而變差了。這(zhè)就需要看我們哪沒(méi)用對(duì)，或者這(zhè)個模型現在還(hái)有哪裡(lǐ)不足。
這(zhè)個是非常好(hǎo)的，當業務部門知道(dào)我的業務需要這(zhè)個功能(néng)，但這(zhè)個模型還(hái)不具備相應能(néng)力時，他就需要和文心一言的團隊提需求，這(zhè)是我們基礎模型叠代的過(guò)程，所以這(zhè)樣(yàng)才能(néng)形成(chéng)良性循環。
我們不靠大模型跑分。做業務的人真正要關心的是業務核心指标，他提出來的需求導緻文心大模型按照真正符合市場需求的方向(xiàng)去演進(jìn)叠代。
張鵬：我們都(dōu)很關心大模型會給搜索帶來什麼(me)樣(yàng)的改變，畢竟搜索是百度非常重要核心的業務。而我們天天在問大模型，某種(zhǒng)程度上是替代搜索的方式。
搜索未來會因爲大模型要改變嗎？還(hái)是它隻是技術 demo，搜索會有它的延展方向(xiàng)？或者這(zhè)個東西會替代搜索？
李彥宏：大模型和搜索的關系非常近，我們有點近水樓台先得月。文心大模型 1.0 版本是 2019 年發(fā)布的，2020 年發(fā)布 2.0，2021 年發(fā) 3.0，到今年 10 月份的時候變成(chéng) 4.0 版本。
整個過(guò)程走下來，認知确實在不斷叠代，各種(zhǒng)各樣(yàng)的功能(néng)逐步都(dōu)上去，所以慢慢會看到在搜索上的結合會越來越明顯。
我現在把搜索的功能(néng)分成(chéng)三部分。第一部分是「極緻滿足」，第二部分是「推薦激發(fā)」，第三部分是「多輪交互」。這(zhè)三部分和大模型的能(néng)力都(dōu)有結合的地方。
首先是極緻滿足。過(guò)去搜索是你問一個問題，它給你 10 個鏈接，你一個一個點開(kāi)去看。但是以後(hòu)對(duì)于你的問題，如果它有唯一答案的，我就可以直接給你生成(chéng)唯一答案，這(zhè)是典型的生成(chéng)式人工智能(néng)要做的事(shì)情。
第二是推薦激發(fā)。當你問完一個問題，在我們已經(jīng)能(néng)夠用一個生成(chéng)答案滿足你需求的情況下，我們也要用這(zhè)個大模型的能(néng)力，猜測你可能(néng)對(duì)什麼(me)樣(yàng)的内容感興趣，然後(hòu)給你推薦相應的内容。
也有一類型用戶的需求不是具有唯一正确答案的，這(zhè)種(zhǒng)情況我們叫(jiào)多輪交互。就是通過(guò)多輪的對(duì)話來澄清用戶真實的需求是什麼(me)，再給他最終的答案。這(zhè)個東西都(dōu)是傳統搜索引擎完全沒(méi)有做過(guò)的事(shì)情，如果能(néng)夠做成(chéng)，搜索就真正變成(chéng)了全新的産品。
某種(zhǒng)意義上講，國(guó)外的一些大模型，包括 ChatGPT，他們也有向(xiàng)搜索引擎靠近的意思，也想掙這(zhè)份錢。未來最後(hòu)變成(chéng)什麼(me)樣(yàng)，哪個路線會勝出，确實有不确定的地方。這(zhè)個也是這(zhè)個行業有意思的地方，你會覺得有太多的可能(néng)性，有太多的事(shì)兒你可以做，做得好(hǎo)就能(néng)夠有非常好(hǎo)的回報，這(zhè)是很令人興奮的。
04 用生成(chéng)式 AI 改造現有業務，可以創造更大價值
張鵬：現在還(hái)不能(néng)下一個結論，未來像文心一言這(zhè)樣(yàng)的大模型，會成(chéng)爲一個 Super App？
李彥宏：現在沒(méi)有這(zhè)樣(yàng)的結論。甚至，大模型最大的價值創造到底是全新的 Super App，還(hái)是對(duì)現有應用的改造，現在我覺得也沒(méi)有定論。不僅在搜索領域，在很多領域都(dōu)是這(zhè)樣(yàng)。
今天看 Microsoft 365 Copilot 一年營收 50 億美元，比 OpenAI 全年的收入都(dōu)大很多倍。僅就對(duì)現有産品的改造而言，就已經(jīng)創造出來這(zhè)麼(me)多新的價值。大家還(hái)是要多看大模型和自己現有業務的結合。可能(néng)一開(kāi)始工程師會告訴你效果不好(hǎo)，這(zhè)個東西對(duì)我們沒(méi)價值。其實不是的，你要仔細去看、給模型提要求，最終經(jīng)過(guò)幾輪叠代之後(hòu)效果就出來了。
張鵬：如果天天琢磨什麼(me)是 AI-Native 的應用，可能(néng)會忘了有些公司有機會找到 Native 的 AI、更符合用戶需要的 AI。這(zhè)也是原有的力量可以參與到大模型推動時代變化的一種(zhǒng)方式。
李彥宏：這(zhè)個東西甚至有一點反共識，因爲無論 PC 互聯網時代，還(hái)是移動互聯網時代，大家看到最大的價值創造都(dōu)來自于創業公司。新公司出來，最後(hòu)拿了極大的市場份額，甚至創造出來過(guò)去沒(méi)有的需求。
但是這(zhè)一波生成(chéng)式人工智能(néng)，我們看到更多是對(duì)現有業務的改造，創造出了大的價值。Microsoft 是一個例子。Adobe 也是一個很明顯的例子，它對(duì)大模型的擁抱就導緻它現有的幾個産品的收入、利潤有了明顯增加。
李彥宏表示百度在大模型領域「有所爲，同樣(yàng)有所不爲」｜極客公園
張鵬：百度也有足夠的資金、技術力量，又有先發(fā)優勢。如果 AI 未來的作用越來越大，越來越通用，其它玩家肯定也會擔心——我做的這(zhè)個事(shì)是不是百度未來也能(néng)做？你們需要定自己的戰略和邊界嗎？在今天有這(zhè)個戰略和邊界嗎？
李彥宏：你剛剛講的擔心邏輯上不成(chéng)立。生成(chéng)式 AI 是如此大的機會，對(duì)整個社會可能(néng)都(dōu)會産生重構，所以沒(méi)有一家公司能(néng)夠把所有機會全占住。百度不能(néng)，即使比百度規模大很多倍的公司也沒(méi)有這(zhè)個能(néng)力。無論是創業者、客戶、合作夥伴，完全沒(méi)有必要擔心這(zhè)件事(shì)情。
你問題的後(hòu)半部分，百度有沒(méi)有戰略上的劃定邊界或者取舍？那當然是有的。最近這(zhè)一兩(liǎng)個月，我們每年的戰略規劃和讨論就在發(fā)生。
我始終都(dōu)在講的一句話是：什麼(me)叫(jiào)戰略？戰略就是取舍，就是決定做什麼(me)，不做什麼(me)。決定做什麼(me)相對(duì)容易一點，決定不做什麼(me)難一點，尤其是過(guò)去已經(jīng)在做的事(shì)。你決定說其實我的資源不應該再往這(zhè)方面(miàn)放，這(zhè)個有點割肉，大家也會疼，也會有感情的問題。
但是作爲一個 CEO，你就是要做這(zhè)些決策。一定要有所爲，有所不爲，一定要把不該做的東西去砍掉。
對(duì)于外界的創業者、合作夥伴，其實你是在跟全部的市場競争。如果你是在市場當中做得最好(hǎo)的，那你就有生存的理由。如果你被(bèi)市場當中任何一個玩家所打敗，那你就生存不下去。其實這(zhè)件事(shì)情和百度的關系真的不大，沒(méi)有必要擔心這(zhè)方面(miàn)的事(shì)情。
張鵬：百度想做也做不了那麼(me)多。
李彥宏：真的做不了。
05 創業公司能(néng)做出三五個Super App、幾千個垂類應用
張鵬：現在确實感覺技術還(hái)在持續的漲潮期，這(zhè)可能(néng)也是很多人現在擔心的一點。比如今天你号召大家應該卷應用，于是一些真實的開(kāi)發(fā)者們投入了一個月；明天你們又發(fā)了新版本，好(hǎo)像把創業者的能(néng)力覆蓋了。這(zhè)有點像人們認真打了一個遊戲，最後(hòu)官方說内測删檔了。這(zhè)個情況你怎麼(me)看？
李彥宏：那就是方向(xiàng)走錯了，這(zhè)對(duì)于一個創業者來說是不得不付的代價。如果人家出一個新的東西就把你做的事(shì)兒替代了，那就說明你做的事(shì)情沒(méi)什麼(me)價值，至少沒(méi)有獨特價值。那就要改方向(xiàng)，要想别的辦法做真正别人無法替代的事(shì)情。
張鵬：大廠會拿走所有的紅利嗎？今天看來，這(zhè)種(zhǒng)創新的壓力好(hǎo)像都(dōu)在新生代企業這(zhè)一側，大廠好(hǎo)歹還(hái)有比較确定的曆史資産，還(hái)可以應用 AI 創造更高的效率。這(zhè)個機會未來是平均分配，還(hái)是分布不均的？
李彥宏：大廠會拿走大多數的紅利，我說的大廠不單指互聯網大廠。我覺得現有幾乎所有行業成(chéng)型的、剛剛講的所謂代表落後(hòu)生産力的公司，一旦它轉過(guò)彎來能(néng)夠很好(hǎo)地利用大模型的能(néng)力，它獲得的收益、價值增益加起(qǐ)來一定是最大的。
當然，這(zhè)并不表明創業公司沒(méi)有機會，創業公司可能(néng)能(néng)夠做出 3 個、5 個 Super App，或者做出幾百個幾千個非常有價值的垂類應用，可能(néng)性也非常大。
但是這(zhè)些價值創造跟我們對(duì)于現有世界的改造相比，我認爲還(hái)是一個小頭。
張鵬：我們多問點開(kāi)發(fā)者感興趣的話題。AI-Native（AI 原生）這(zhè)個詞今年很流行，能(néng)不能(néng)定義一下什麼(me)叫(jiào) AI-Native？
李彥宏：其實我們的認知也在不斷叠代。過(guò)去講基于大模型開(kāi)發(fā)出來的應用，就是 AI 的原生應用，但是這(zhè)樣(yàng)的應用具有什麼(me)特點呢？我們也在考慮。比如說它的用戶交互是不是純自然語言的，這(zhè)跟我們過(guò)去的圖形用戶界面(miàn)是不太一樣(yàng)的。
但是我們也發(fā)現，純自然語言的交互界面(miàn)門檻是不低的。過(guò)去大家習慣了上滑一下看一個新内容，今天你讓它輸入一段話才看到内容，這(zhè)個對(duì)于很多用戶來說，門檻很高。
一方面(miàn)我們要解決的用戶需求是更複雜的需求。它不僅需要你輸入一段話，甚至需要多輪交互才能(néng)被(bèi)搞清楚。但是我們也可以通過(guò)自然語言界面(miàn)和圖形用戶界面(miàn)結合的方式降低用戶門檻。
再有，還(hái)是要做過(guò)去的技術做不到的事(shì)情。過(guò)去所謂是辨别類的需求，比如人臉識别。其實生成(chéng)類的需求大多數都(dōu)是過(guò)去的技術做不到的，還(hái)是要看在哪能(néng)夠創造比較大的價值，那它産生出來的應用很可能(néng)就是 AI 原生應用。
我們也在摸索的過(guò)程當中，不斷在總結、在歸納、在提煉。如果有什麼(me)心得的話，我也很願意跟大家做分享，包括我們踩過(guò)的坑，我們哪些路走錯了，我都(dōu)很願意有機會跟大家進(jìn)一步的分享。
張鵬：所以把 AI-Native 特簡單地定義爲 1、2、3，大概率反而是錯的。
李彥宏：我覺得我能(néng)夠定義的就是自然語言的交互，2、3 我都(dōu)說不出來。
張鵬：反而它可能(néng)是開(kāi)放性的，要長(cháng)期去探索的。
李彥宏：沒(méi)錯。
張鵬：這(zhè)個也引發(fā)一個話題，你看過(guò)去移動互聯網的時候，我們要做一個開(kāi)發(fā)，大概知道(dào)是個什麼(me)流程——要有産品經(jīng)理畫出原型，前端、後(hòu)端實現。在 AI 時代，基于大模型做 AI-Native 的開(kāi)發(fā)，我們到底開(kāi)發(fā)的是什麼(me)？
李彥宏：我覺得從應用的角度來講，倒沒(méi)有什麼(me)特别的，就是你要解決什麼(me)問題、給别人帶來什麼(me)樣(yàng)的價值，這(zhè)個跟過(guò)去時代的開(kāi)發(fā)相比是一樣(yàng)的。
但是使用的方法确實不一樣(yàng)，對(duì)産品經(jīng)理的要求，對(duì)于研發(fā)人員的要求，對(duì)于一個公司的組織能(néng)力，可能(néng)都(dōu)是跟以前不太一樣(yàng)的。今天在百度的話，PM（産品經(jīng)理）和 R&D（研究與開(kāi)發(fā)）的比例是發(fā)生變化的。過(guò)去我們一個 PM 要對(duì)很多 R&D，今天可能(néng)是 1：1 了。或者說很多做法在前期進(jìn)行測試的時候不太需要 R&D 介入，PM 自己攢一個東西就可以做到，這(zhè)是跟以前比較不一樣(yàng)的地方。
06 AI 時代成(chéng)功的産品經(jīng)理學(xué)習能(néng)力最重要
李彥宏和張鵬探讨大模型創業者的「基本素質」｜極客公園
張鵬：之前有一段時間，PM 感覺已經(jīng)沒(méi)有太多的發(fā)揮空間，看起(qǐ)來 PM 今天又重要起(qǐ)來了。我覺得引出一個特别有意思的話題，在今天什麼(me)樣(yàng)的産品經(jīng)理，是适合 AGI（通用人工智能(néng)）時代的？
李彥宏：我認爲將(jiāng)來真正的成(chéng)功的 AI-Native 産品經(jīng)理，很可能(néng)不是某一類人，而是各類人的綜合。比如說今天我們見到的一些比較優秀的管培生，你看他學(xué)習的專業，有可能(néng)不是計算機科學(xué)，但他基礎的素質、學(xué)習能(néng)力很強的。他有産品的感覺，有市場的感覺，同時又不怵技術。即使沒(méi)學(xué)習過(guò)，新的論文發(fā)表了，他讀完論文，也能(néng)明白這(zhè)個論文講了什麼(me)，大概用了什麼(me)方法，這(zhè)種(zhǒng)類型的人是最有可能(néng)成(chéng)爲成(chéng)功的産品經(jīng)理的。
你說他是超級用戶吧？他過(guò)去沒(méi)有那麼(me)多 Super App，成(chéng)不了超級用戶；大廠高 P 吧，才畢業一兩(liǎng)年時間，到不了高 P；成(chéng)熟産品經(jīng)理吧，也到不了。
學(xué)習能(néng)力才是最重要的。他不害怕這(zhè)些技術，他會學(xué)，而且不滿足對(duì)于現有技術的利用，而且要求技術——雖然你這(zhè)個技術現在沒(méi)有做到這(zhè)一點，但我要求你給我做到這(zhè)樣(yàng)，我才能(néng)夠把我的産品做出來。這(zhè)樣(yàng)的人我覺得會是成(chéng)功的 PM。
我覺得我們的 PM 絕大多數其實也不符合這(zhè)個标準。我有時候會聽到百度的 PM 說，我們現在技術很厲害，我們的技術發(fā)展也很快，我一定要把百度最優秀的技術及時地用到我的産品當中去。
我說不行啊！我們最優秀的技術也是很不成(chéng)熟的技術，你一個月之後(hòu)它就已經(jīng)落後(hòu)了。你一定要講，我的業務需求是什麼(me)，我就逼著(zhe)這(zhè)些工程師，一定要把我這(zhè)個需求給我滿足了。你現在沒(méi)做出來，OK，但是你要多長(cháng)時間之内把它做出來？能(néng)提這(zhè)樣(yàng)要求的 PM 才是合格的 PM。
張鵬：首先不怵技術，但是他自己又不做技術，反而更專注在需求上。很重要的一點是，拉著(zhe)技術跟他的目标一起(qǐ)漲。這(zhè)是很大的變化，模型本身也要跟著(zhe)他的需求漲。
李彥宏：沒(méi)錯，因爲這(zhè)個技術确實叠代太快了。
張鵬：看起(qǐ)來新一代開(kāi)發(fā)者又有很多的機會。如果大廠高 P 的話恐怕挺難的，肌肉就成(chéng)了慣性。
李彥宏：是。
張鵬：我們今天在場裡(lǐ)有很多創新者，你給大家什麼(me)樣(yàng)的建議？包括百度可以幫到大家什麼(me)？
李彥宏：最重要的還(hái)是要去試。今天大模型有這(zhè)麼(me)多可選的，而且能(néng)力在迅速提升，基于新的技術能(néng)力，能(néng)夠長(cháng)出什麼(me)樣(yàng)的應用來？我們今天的認知，跟我們一個月或者半年、一年之後(hòu)的認知是非常不一樣(yàng)的。
這(zhè)個認知怎麼(me)叠代出來的呢？不是你坐在屋子裡(lǐ)憑空想象出來的，也不是我讀了哪篇論文明白過(guò)來的。确實是無數的開(kāi)發(fā)者他們在試的過(guò)程當中，知道(dào)這(zhè)條路通，這(zhè)條路不通。今天絕大多數的 Possibility（可能(néng)性）還(hái)沒(méi)有被(bèi)嘗試過(guò)，創業者開(kāi)發(fā)者都(dōu)要嘗試，不管這(zhè)條路走通、沒(méi)走通都(dōu)是寶貴的經(jīng)驗和教訓。即使沒(méi)走通也知道(dào)沒(méi)走通，如果走通就是一個大機會。
張鵬：創業對(duì)時間尺度把握非常重要的。在你内心裡(lǐ)，這(zhè)是一個多長(cháng)周期可以實現價值的事(shì)情？是未來一年、兩(liǎng)年、三年，還(hái)是 5-10 年？
李彥宏：我覺得它是長(cháng)期的機會，隻是這(zhè)個機會如果不去早抓的話，很可能(néng)在競争當中落後(hòu)。今年有今年的機會，明年有明年的機會。五年之後(hòu)還(hái)有沒(méi)有機會？我覺得也有機會。
但是爲什麼(me)不早一點呢？爲什麼(me)不比你的同行，比你的競争對(duì)手更早把技術的價值、把技術的潛力去發(fā)揮出來呢？尤其關鍵的是，你得想清楚你的的衡量指标，就是這(zhè)對(duì)我的核心業務的關鍵指标有沒(méi)有産生正向(xiàng)的作用。當你把這(zhè)個東西想清楚之後(hòu)，我覺得其他都(dōu)迎刃而解了。
張鵬：最重要的今天就是下場開(kāi)始 play，哪怕一個遊戲的心态玩一玩，也是能(néng)夠入場的。
李彥宏：也是有價值的，learn something（學(xué)到東西）。
張鵬：今天跟李彥宏聊的很重要的收獲，就是我們不要那麼(me)把「我們的技術一定要用所謂最好(hǎo)的技術」挂在嘴邊。适合自己的、跟自己的場景匹配就是最好(hǎo)的技術。哪怕是沒(méi)有做 AI 的人，可能(néng)反而有更大的機會。
李彥宏：其實進(jìn)入的門檻、開(kāi)發(fā)的門檻并不高。
張鵬：感謝李彥宏的分享，期待百度繼續在國(guó)内一起(qǐ)推動 AGI 時代的到來，讓更多的開(kāi)發(fā)者能(néng)夠創造更大的價值。李彥宏再來做個總結，給大家囑咐一句。
李彥宏：我說的夠多了，沒(méi)有什麼(me)好(hǎo)總結的。我隻是講，大模型時代的來臨，真正的價值在于原生應用，而原生應用無論對(duì)于大廠，還(hái)是中小企業，還(hái)是對(duì)于創業者來說，都(dōu)是很大的機會。希望大家及早的去把握，盡量多的去嘗試，我認爲一定能(néng)夠找到一條符合自己發(fā)展的道(dào)路。