撰文/ 陳鄧新
編輯/ 高 智
最近一段時間，人工智能再次成為人類創新的焦點。
2023年5月26日，百度創始人、董事長兼CEO李彥宏參加了在北京舉辦的2023中關村論壇，發表了題為《大模型改變世界》的演講。
“大模型成功地壓縮了人類對于整個世界的認知，讓我們看到了實作通用人工智能的路徑。”李彥宏表示，“我們正處在全新起點，這是一個以大模型為核心的人工智能新時代，大模型改變了人工智能，大模型将改變世界。”
大模型即将重構未來，千行百業迎來新的機遇。毋庸置疑，以人工智能為标志的“第四次産業革命”即将來臨，世界正處于大變革的前夜。
器之變：技術突破，大模型改變人工智能
首先，智能湧現時代來臨。
網際網路的下一幕就是人工智能，早已成為行業的共識，但多年以來人工智能落地卻不太順利，商業化摸索進展緩慢。
如今，算力、大模型、大資料三者共振之下，催生了智能湧現。正如李彥宏所講“過去的人工智能是，我想讓機器學會什麼技能，就教它什麼技能。教過的有可能會，沒教過的就不會。大模型出現所謂的智能湧現之後，以前沒教過的技能，它也會了。”
換而言之，人工智能的拐點已至。
其次，人工智能從辨識式走向生成式。
之前的人工智能為辨識式，在“是”與“不是”中做選擇，需要使用者輸入的資訊明确或者驗證的資料正确。
當人工智能從辨識式走向生成式，就成功克服操作機械化、缺乏靈活性的頑疾。
如此一來，工作效率有了翻天覆地的變化。
譬如，人類畫一張畫需要一天，成本幾百元，但人工智能畫一張畫，隻需要幾秒鐘，成本隻需要幾分錢。
也就是說，人工智能非但變得更聰明了，也變得更實用了。
再次，人工智能重新定義人機互動。
人機互動是通往人工智能的重要入口，這個入口曆經兩次疊代，即從指令行界面疊代至圖形界面，再疊代至自然語言界面。
當下，由于接入了對話能力，人機互動的友好度與功能性雙雙得到大幅提升。
“當我有需求的時候，比如說我想查一下上個月，2023年4月，我的公司每一個産品線，有哪些産品的毛利率超過了疫情前的水準？這樣一個課題，在過去很可能需要我的助理花半天一天的時間才能獲得。今天，如果計算機懂你的自然語言，一秒鐘之内就可以給你一個表格。”
究其根本，AI的IT技術棧已發生根本性的改變。
以前，IT的技術棧為三層：底層為晶片層，代表公司為英特爾、高通和AMD；中間層為作業系統，代表作為Windows、iOS和Android；上層為應用層，運作工具軟體、辦公軟體、遊戲軟體等。
現在，IT的技術棧為四層：底層的晶片由CPU變成GPU，更适合并行大規模浮點運算；第二層為架構層，是深度學習的重要支撐，代表作為百度的飛槳、Meta的PyTorch、谷歌的TensorFlow；第三層為模型層，代表作為ChatGPT、文心一言等；第四層還是應用層，運作AI時代的原生應用等。
勢之變：産業變局，大模型帶來三大機會
大模型技術突破之後，也帶來三大産業的重塑。
第一類為新型雲計算公司，雲的主流商業模式變為MaaS模型即服務；第二類為進行行業模型精調的公司，可以為行業客戶提供解決方案；第三類為基于大模型底座進行文本生成、圖像生成、音頻生成、視訊生成、數字人等應用開發的公司。
這其中，應用開發最受外界關注。
畢竟，AI原生應用已如雨後春筍般冒出，成為一道靓麗的風景線：DoNotPay是一個提供24小時法律服務的人工智能平台，通過了解使用者的法律問題并提供個性化建議；Speak是一個人工智能外語學習平台，可以模拟各種生活場景，進而幫助使用者快速掌握外語的應用……
“回到2007年，大家不會想象今天會有抖音、淘寶、微信，在AI時代、大模型時代也會出現這樣現象級的應用，這些應用會是基于大模型開發的。”
一言以蔽之，在大模型時代，勢必誕生現象級AI原生應用。
此背景下，百度正運用AI原生思維搶占先機，謀求重構百度旗下的所有的産品、服務和工作流程。
“業界有一種說法，大模型時代來了，每一個産品都值得重做一遍。但誰真正重新做了一遍呢？百度要做第一個把全部産品重做一遍的公司，不是整合，不是接入，是重做，重構！”
事實上，百度知行合一。
譬如，百度搜尋基于大模型打造“AI夥伴”“AI BOT”等新模态，将百度搜尋變成使用者的個人助理，人工智能從“所見略同”走向“所見不同”。
再譬如，百度輸入法不單單為文字輸入的載體，而要化身為“高情商溝通助手”，為使用者帶來更加智能、高效的社交體驗。
應用開發之外，雲計算是人工智能另外一個重要的落地場景。
今後，使用者選雲更為聚焦智能服務，人工智能實力成為首要名額，而算力、存儲、網絡等主流名額則會延後。
“未來，企業基于大模型開發應用，會發現百度智能雲是最友善、最快捷的，成本還低。”
随着雲市場遊戲規則的根本改變，百度智能雲有了後來居上的底氣與資本，路将越走越寬、越走越順、越走越遠。
掌握更大的行業話語權之後，百度智能雲則可以更好的賦能千行百業。
畢竟，百度智能雲不但可以提供大模型服務，也可以幫助企業基于其平台開發自己的專屬大模型，令每一個行業都有屬于自己的大模型，從“通用”走向“垂直”，深度融合到實體經濟當中去。
術之變：“解放”打勞工，掌握生成式AI成為必備技能
其實，大模型不僅僅影響産業，也在潛移默化改變每一個人，一些舊的職業會消失，同時也會産生一些新的職業。
“20世紀90年代，打字員還是一份體面而緊俏的職業，但是随着計算機的普及，打字員這個工種永久性地消失了，不過網際網路催生的程式員群體迎來爆發。二十多年時間，國内程式員從十幾萬人發展到如今的八九百萬人。”
這意味着，埋頭苦幹并非最佳生存政策，選擇比努力更重要，擁抱大模型成為每個人的必選項，如若跟不上時代的步伐，必将成為時代的眼淚。
“大家擔心機器會不會取代人？我認為把機器變成人，不應該是努力的方向。機器很多方面會比人強，但機器變不成人，也沒必要變成人。機器會越來越聰明，能夠幹的事越來越多，效率會越來越高，我們需要與機器共生，而不是二進制對立。”
據《經濟學人》2019年的報道顯示，全球人工智能與機器革命已處于發展中期，而發達經濟體的就業率飙升至曆史最高水準，并且在機器人使用率最高的日本與南韓，失業率是最低的。
這也從側面印證了，新技術不會帶來大規模失業，相反就業崗位規模在擴大。
更為重要的是，大模型重塑了生産方式。
以百度的創作者AI助理團為例，對外輸出AIGC能力，至今已有45萬創作者使用，産出超700萬篇内容，累計分發量超過200億次。
“未來你的薪酬水準，将取決于你的提示詞寫得好不好，而不是取決于你的代碼寫得好不好。我做過一個預測，10年後，全世界有50%的工作會是提示詞工程。”
不難看出，未來提出問題比解決問題更重要。
實際上，解決問題隻是一個技能，提出問題才需要有創造性的想象力。
畢竟提問人人都會，但要會提問卻并不簡單，能否直擊要點、是否具有價值、是否深入淺出，考驗着一個人的硬核能力。
從這個角度來看，大模型對人才的要求變了。
AI改變世界，百度的技術理想走進現實
以上可見，百度對大模型的了解頗為透徹，如此方能成為全球科技大廠中第一個釋出GPT大模型産品的公司。
其一，十年投入超千億元。
早在2013年，百度陸續成立了百度美國研究院、百度深度學習研究院、大資料實驗室、矽谷人工智能實驗室，并持續投入龐大的财力與人力。
“即使在最困難的時候，也一樣堅持：有1塊錢的時候，我們會投進技術裡；有1個億，我們會投進技術裡；有100個億，我們還是會投進技術裡。”
近十年，百度為了人工智能累計投入了超 1000 億元，其中核心研發投入占核心收入比例連續多個季度超過了20%。
譬如，百度2022年的百度的研發費用為233億元，占核心收入的比例高達24.42%，而全年的淨利潤也不過206.8億元。
正所謂，厚積才能薄發。
2019年，百度釋出文心大模型1.0版本，此後不斷疊代至3.0，其中内測一個多月便完成了4次大的技術更新，推理成本已經降到了原來的十分之一。
更為重要的是，3.5版本正在路上。
其二，打通技術全鍊條。
百度的文心大模型之是以水到渠成，皆因架構層的飛槳深度學習平台與模型層的文心一言聯合優化，互相促進、互相成就、互相進步，高效協同之下，獲得更高的效率，這是其他玩家不可比拟的優勢。
須知，飛槳平台為國内最大的開源深度學習平台，已建立67萬個AI模型，服務了20萬家企事業機關。
反應到應用場景，則是成績顯著。
“我們通過智能調整紅綠燈的時間，可以讓城市交通效率提升15%到30%。五一長假之前最後一個工作日，北京大堵車，從二環堵到六環一片紅，唯一綠的是亦莊，因為亦莊300多個路口全部部署了百度AI信控系統。”
IDC釋出《2022中國大模型發展白皮書》顯示，百度文心大模型處于行業第一梯隊，産品能力、應用能力、生态能力全面領先。
其三，自主可控。
百度是中國唯一一家擁有全棧AI技術架構的公司，在晶片層、架構層、模型層與應用層都有關鍵自研技術。
這麼一來，百度的大模型具備了資料可控、架構可控、模型可控，提升了對産業鍊的掌控力，在國際競争當中實作了科技自立自強，考驗有效避免AI被國外“卡脖子”。
唯有如此，“才能讓創新持續發生，才能讓頂層的商業更加繁榮。”
總而言之，作為科學家與企業家雙重身份的李彥宏，一直堅持技術改變世界的理想，與比爾·蓋茨、馬斯克、喬布斯一樣成為時代的“引領者”與“孤勇者”。
在李彥宏的上司之下，百度借助大模型正在重構未來，賦能千行百業，進一步釋放AI的商業價值，全力奔赴“星辰大海”，助力中國經濟開創下一個黃金三十年。