作者 | 連冉 一(yī)濤 Jesse編輯 | 靖宇
「今年絕大(dà)多數時候，全社會焦點都在大(dà)模型本身。但是我(wǒ)(wǒ)一(yī)直的觀點都是，在基礎模型之上要有千千萬萬的 AI 原生(shēng)應用，大(dà)模型的價值才能被體(tǐ)現出來。媒體(tǐ)、社會、公衆主要的興奮點還在基礎模型上，沒有轉到 AI 原生(shēng)應用上，我(wǒ)(wǒ)多多少少有點着急。」
在 12 月 16 日舉辦的極客公園創新大(dà)會 2024 上，百度創始人、董事長兼首席執行官李彥宏與極客公園創始人兼總裁張鵬進行了一(yī)場 50 分(fēn)鍾的對談，他一(yī)開(kāi)場就直截了當地提出，「我(wǒ)(wǒ)們要去(qù)卷 AI 原生(shēng)應用，把這個做出來了才有價值。爲什麽大(dà)家不去(qù)認真做 AI 原生(shēng)應用，而去(qù)關心大(dà)模型進展？這個進展對大(dà)多數人來說不是機會。」
李彥宏認爲，中(zhōng)國現在有好幾百個基礎模型，這是對社會資(zī)源巨大(dà)的浪費(fèi)，尤其在我(wǒ)(wǒ)們算力還受限制的情況下(xià)，更多的資(zī)源應該放(fàng)在去(qù)探索跟各行各業的結合，探索有沒有什麽全新的超級 APP 的可能性。
「大(dà)模型時代的來臨，真正的價值在于原生(shēng)應用，而原生(shēng)應用無論對于大(dà)廠來說，對于中(zhōng)小(xiǎo)企業來說，對于創業者來說，都是很大(dà)的機會，希望大(dà)家及早的去(qù)把握，盡量多的去(qù)嘗試，我(wǒ)(wǒ)認爲一(yī)定能夠找到一(yī)條符合自己發展的道路。」
大(dà)模型如何改造現有業務？李彥宏認爲，大(dà)公司代表落後生(shēng)産力，千萬不要看大(dà)公司在幹嘛，「大(dà)公司反應都是慢(màn)半拍的。我(wǒ)(wǒ)天天在内部講，要去(qù)掉肌肉記憶，一(yī)定要改，一(yī)定要擁抱新時代。我(wǒ)(wǒ)逼着所有業務重構重做，扔掉重新來。」
李彥宏進一(yī)步指出，相對于全新的超級應用，大(dà)模型對現有企業、現有應用的改造可以創造出更大(dà)的價值。「幾乎所有行業裏已經成型的公司，一(yī)旦轉過彎來，能很好地利用大(dà)模型能力的話(huà)，它獲得的收益、獲得的價值增益加起來，一(yī)定是最大(dà)的。當然這并不表明創業公司沒有機會，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，都是非常可能的。」
「什麽樣的産品經理，是适合 AGI 時代的？」針對張鵬抛出的這個問題，李彥宏的回答是，「真正成功的 AI 原生(shēng)應用産品經理，很可能不是某一(yī)類人，而是各類人的綜合。有人可能不是計算機專業，但他學習能力很強的，他有産品、市場的感覺，同時又(yòu)不怕技術，即使沒學過，讀一(yī)讀最新的論文，就能明白(bái)講了什麽、用什麽方法，這種類型的人是最有可能成爲成功的産品經理的。」
以下(xià)爲李彥宏在極客公園創新大(dà)會 2024 的對話(huà)實錄：
01 卷 AI 原生(shēng)應用才有價值，大(dà)模型進展對多數人不是機會
張鵬：如果沒記錯的話(huà)，你應該是第六次來到極客公園了。
李彥宏：對，我(wǒ)(wǒ)覺得這個氛圍特别好，特别适合我(wǒ)(wǒ)這種性格的人。
張鵬：我(wǒ)(wǒ)記得每次你來的時候，都會爲我(wǒ)(wǒ)們帶來一(yī)些「時代怎麽向前走」的思考。但今年，我(wǒ)(wǒ)們先從總結開(kāi)始。很多人都看到今年百度很積極，你也有很多精彩發言。我(wǒ)(wǒ)們都能感覺到你的興奮，但今天我(wǒ)(wǒ)有機會真正問問你，這個興奮的點在哪？
李彥宏：其實人工(gōng)智能有過好幾波浪潮，有時候一(yī)下(xià)炒得特别熱，全社會都對這個東西特别感興趣，但仔細想一(yī)想，人工(gōng)智能這個詞被提出來已經有 70 多年了，所以最早那一(yī)批對人工(gōng)智能技術感到興奮的人，現在可能都不在了。在這個過程當中(zhōng)出現過比如說下(xià)圍棋、人臉識别等等應用。就是一(yī)波又(yòu)一(yī)波的，讓很多人興奮，之後又(yòu)發現，其實這個東西沒什麽用處，或者說其實這個東西門檻不高大(dà)家都能做，浪潮就又(yòu)落回去(qù)了。
張鵬：有過一(yī)個低谷。
李彥宏：對，經曆過這種好幾次的起起伏伏之後，我(wǒ)(wǒ)覺得很多人其實有點疲憊，而大(dà)模型出現之後，之所以我(wǒ)(wǒ)自己很興奮，而且調動了公司幾乎所有的資(zī)源在做相關的事情，是因爲我(wǒ)(wǒ)覺得這跟過去(qù)任何一(yī)次 AI 的浪潮都很不一(yī)樣。
你知(zhī)道，當年下(xià)圍棋的 Alpha Go 出來，也是全世界都很興奮，即使完全沒有技術背景、完全不懂 AI 的人也非常興奮，但那個時候百度一(yī)點都沒有做「用人工(gōng)智能來下(xià)圍棋」這個技術，因爲當時我(wǒ)(wǒ)覺得這個東西沒用。你即便是做出了能夠下(xià)得過全人類的圍棋冠軍，我(wǒ)(wǒ)覺得價值還是很小(xiǎo)的，所以我(wǒ)(wǒ)們沒有去(qù)做。
後來，計算機視覺起來了，特别火(huǒ)熱，人臉識别或者說智能巡檢等等，它有一(yī)定的作用。
張鵬：而且好像也應該有商(shāng)業價值了。
李彥宏：也有商(shāng)業價值，但是它的場景非常分(fēn)散。做人臉識别就是人臉識别、做機器巡檢就機器巡檢，各種各樣的場景你都要單獨去(qù)做一(yī)套。一(yī)旦場景分(fēn)散，就意味着很難做出标準化的産品。所以我(wǒ)(wǒ)們今天看到這一(yī)類型的計算機視覺方面的 AI，應用場景非常非常廣泛，特别多，甚至已經很普及了，但是沒有做出來特别優秀的大(dà)公司或者特别标準化的産品。
大(dà)模型的技術浪潮，我(wǒ)(wǒ)覺得不一(yī)樣之處就在于它的通用性，我(wǒ)(wǒ)們叫做「智能湧現」，就是沒有教過的它也學會了。有了這個特點之後，當你有一(yī)套基礎技術能夠做得非常好、非常領先的時候，它在各種各樣的場景都能夠迅速地做出有價值的應用來，這是我(wǒ)(wǒ)覺得 AI 過去(qù) 70 年從來沒有過的事情，所以它是一(yī)個完全不一(yī)樣的機會。
百度創始人、董事長兼首席執行官李彥宏與極客公園創始人&總裁張鵬對談｜極客公園
張鵬：所以你真正的興奮就是在于它的通用性？你突然發現這樣的技術不是 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(wǒ)(wǒ)就感受到了你确實對它的通用性很感興趣。但我(wǒ)(wǒ)看你最近的很多發言，都是跟應用相關，而不是模型，是興奮點遷移了嗎(ma)？
李彥宏：也不能說遷移，你可能記得文心一(yī)言發布的時候是 3 月份，3 月 16 号，那時我(wǒ)(wǒ)們确實講了基礎大(dà)模型到底具備哪一(yī)些功能。但是我(wǒ)(wǒ)在那個發布會上就已經在講，未來主要的機會其實是在模型之上的 AI 應用。這個觀點其實到今天一(yī)直是沒有變的，隻是比那個時候，更強化了這個觀點。因爲在這之後，整個今年吧，絕大(dà)多數時候全社會的焦點都在大(dà)模型本身，都在基礎模型上。
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(shēng)應用，這個大(dà)模型的價值才能被體(tǐ)現出來。過去(qù)這一(yī)年的時間，媒體(tǐ)、社會、公衆，主要的興奮點還在基礎模型上，沒有轉到 AI 的原生(shēng)應用上，我(wǒ)(wǒ)多多少少有點着急，所以就是最近幾次公開(kāi)的發言，也包括公司内部的這種講話(huà)，都在不停的強調，我(wǒ)(wǒ)們一(yī)定要去(qù)卷 AI 的原生(shēng)應用，要把這個東西做出來了，模型才有價值。
而如果我(wǒ)(wǒ)們類比一(yī)下(xià)，比如說移動互聯網時代，就是 Android、iOS，其實就這麽兩個。今天微信、TikTok，它的價值我(wǒ)(wǒ)覺得一(yī)點都不比 iOS 或者 Android 低。爲什麽大(dà)家不去(qù)認認真真花精力做原生(shēng)應用，天天關注模型進展。其實大(dà)模型進展對于絕大(dà)多數人來說都不是機會，隻有極少數跟這個技術非常相關技術人員(yuán)去(qù)研究、去(qù)跟蹤這些東西，我(wǒ)(wǒ)認爲是有價值的。
但是我(wǒ)(wǒ)覺得目前的這種關注點，或者說社會資(zī)源的這種分(fēn)配完全是不成比例的，大(dà)量的資(zī)源浪費(fèi)在各種各樣基礎模型的訓練上，甚至是跑分(fēn)刷榜上，而比較少的資(zī)源和精力放(fàng)在了 AI 原生(shēng)應用上，這是我(wǒ)(wǒ)多多少少這幾個月有點着急的地方吧。
張鵬：所以其實你覺得「卷」是應該，但是得卷對地方是吧？
李彥宏：對，卷是很正常的，任何新東西和大(dà)機會來的時候，大(dà)家肯定就是逐步地都能看到，會一(yī)擁而上，然後有一(yī)個大(dà)浪淘沙的過程，這個非常正常。
張鵬：但這裏面也存在大(dà)家現在很擔心的一(yī)個問題，比如說最近我(wǒ)(wǒ)們看到谷歌也是把 Gemini 發出來，據說 OpenAI 的 GPT-4.5 可能也要發，最近也有各種傳言，就像你說的，确實有可能最先進的這樣的基礎模型就那麽幾個。
李彥宏：對。
張鵬：從國内的角度去(qù)看，我(wǒ)(wǒ)們在過去(qù)的一(yī)段時間和國外(wài)的大(dà)模型上的差距，是縮小(xiǎo)了還是拉大(dà)了？我(wǒ)(wǒ)們怎麽該怎麽評估大(dà)模型的進展？
李彥宏：對，其實這是一(yī)個蠻有意思的問題。我(wǒ)(wǒ)覺得應用層面，中(zhōng)美發展方向上也有可能會比較不一(yī)樣，美國在企業級軟件領域，市場大(dà)，也應該說做得比較先進，中(zhōng)國就是 toC 的這個領域做的會更先進一(yī)些。如果我(wǒ)(wǒ)們回到技術差距上，我(wǒ)(wǒ)始終的觀點都是說技術還是要爲應用服務的。當你說這個技術好，或者那個技術不好的時候，你到底指的是什麽？
今天我(wǒ)(wǒ)們說百度文庫的 PPT 生(shēng)成能力是全球最好的，它基于的就是文心一(yī)言的大(dà)模型，所以這個時候你說我(wǒ)(wǒ)們跟世界最領先的水平有多大(dà)差距？我(wǒ)(wǒ)覺得沒什麽差距。但如果你說是，比如某些個特别企業級的這種應用，那中(zhōng)國這一(yī)方面市場太小(xiǎo)了，所以我(wǒ)(wǒ)們也沒有專門去(qù)爲其去(qù)做優化，那确實有可能是落後的；或者說各種各樣的小(xiǎo)語種，我(wǒ)(wǒ)們現在還沒有精力去(qù)做優化，所以也有可能是落後的。
所以我(wǒ)(wǒ)在看模型的技術、水準的時候，更多是在看它的應用，到底在什麽地方去(qù)比較。簡單地去(qù)刷個榜，去(qù)跑個分(fēn)，我(wǒ)(wǒ)覺得其實挺無聊的。訓練一(yī)個大(dà)模型你得投多少資(zī)源，都是一(yī)萬張 GPU 的卡，要訓練很長時間。訓練完之後，去(qù)跑分(fēn)，刷榜，即便拿了第一(yī)名，但是并不創造商(shāng)業價值。
張鵬：可能有利于融資(zī)，也是一(yī)種方式。
李彥宏：融資(zī)也是間接的，投資(zī)者願意給你錢，是認爲你最終能夠靠這些東西掙到錢。
所以我(wǒ)(wǒ)覺得模型技術的先進性，更多的要靠這個模型在什麽應用場景下(xià)用來幹什麽，把這個東西想清楚了之後，才能夠去(qù)評判模型的好壞。所以有時候我(wǒ)(wǒ)會說，模型好壞的評估是一(yī)個做模型的公司的核心競争力，你知(zhī)道什麽叫好、什麽叫不好，才能做出好的模型，如果你都不知(zhī)道，要靠第三方去(qù)給你做評價、去(qù)給你打一(yī)個分(fēn)，這事八成是不靠譜，因爲你自己都不知(zhī)道你在幹什麽。
張鵬：所以從你的視角去(qù)看，模型要以目标爲導向的。
李彥宏：對，或者說以應用爲導向的。
張鵬：最近大(dà)家有一(yī)個說法，大(dà)模型本身就是在技術上大(dà)力出奇迹。好像大(dà)模型創新也是要靠大(dà)力出奇迹，有足夠的資(zī)源、錢和決心就能成功。你怎麽看這種看法？
李彥宏：我(wǒ)(wǒ)覺得大(dà)力出奇迹這個說法，更多是指大(dà)模型從 0 到 1 的探索過程，OpenAI 在别人不知(zhī)道這條路能夠走通的情況下(xià)，用了足夠多的算力，做足夠多的數據訓練，最後跑出來這條路。大(dà)家說他們其實也沒有發明新的算法，用的就是 Transformer，最後做出來非常好的效果，是因爲他用了足夠多的卡。我(wǒ)(wǒ)看到美國學術界也有人調侃，全美國所有的大(dà)學的卡加起來，訓不出一(yī)個 GPT-3.5。确實，這裏面動用的算力非常非常大(dà)。
但是我(wǒ)(wǒ)覺得再往後走，這個遊戲不會是這個玩法，不會是大(dà)力出奇迹，而更多地走向它的反面。這個和所有商(shāng)業競争規律都是一(yī)樣的，誰的效率高，誰勝出。你可以融資(zī)，我(wǒ)(wǒ)也可以融資(zī)，最後我(wǒ)(wǒ)用 10 塊錢做出來 100 分(fēn)的效果，你用 10 塊錢做出來 120 分(fēn)的效果，久而久之你就赢了。或者說爲了做出 100 分(fēn)的效果，我(wǒ)(wǒ)用 100 塊錢，你用 80 塊錢，你就赢了。到最後，體(tǐ)現在應用上的價值就是價格。
現在媒體(tǐ)和公衆都在關注訓練，訓練完了之後，你要應用。應用是推理，你的推理成本是不是在同樣效果之下(xià)比别人更低，或者同樣成本之下(xià)，你的效果是不是比别人更好？這是将來競争的主線。
這也是爲什麽百度在這方面有比較好的積累。我(wǒ)(wǒ)們在芯片層、框架層、模型層、應用層，過去(qù)這麽多年都有布局，所以我(wǒ)(wǒ)們可以做端到端的優化。剛才講了生(shēng)成 PPT 這個例子，當它有了需求之後，我(wǒ)(wǒ)向下(xià)傳遞，文心大(dà)模型必須要爲它做優化，優化的時候說，這個調用次數太大(dà)了，成本很高，我(wǒ)(wǒ)們算力做不起。
往下(xià)走，你的「飛槳框架」，要完全爲文心大(dà)模型的需求去(qù)進行優化。再往下(xià)走，就是芯片怎麽去(qù)适配飛槳的框架，文心的大(dà)模型，一(yī)層一(yī)層端到端優化下(xià)來。最後我(wǒ)(wǒ)們從 3 月份發布的時候到現在，基本上把推理的成本降到了原來的 1%。你原來調用隻敢調用一(yī)萬次，你現在敢一(yī)天調用 100 萬次，這是完全不一(yī)樣的感覺。這方面是未來競争的主線。
張鵬：所以不能隻是大(dà)家就是拼資(zī)源拼決心，還是要有招數有方法，最關鍵的是有價值的循環，它畢竟不是一(yī)個科研項目。
李彥宏：對！你真的要爲這個社會創造價值才行，這個确實不是你去(qù)發幾篇論文，或者跑個測評就能夠可以的。
李彥宏闡釋目前大(dà)模型産業的核心問題——AI 原生(shēng)應用｜極客公園
02 大(dà)公司代表落後生(shēng)産力，千萬不要看大(dà)公司在幹嘛
張鵬：在你看來，中(zhōng)國依托大(dà)模型的新一(yī)代 AI 産業發展，有哪幾個核心問題？如果我(wǒ)(wǒ)們列三個最值得關注的核心問題，你會列哪三個？
李彥宏：不能說三個，最關鍵，甚至是唯一(yī)的問題，還是應用。
大(dà)模型是一(yī)個基礎，上面如果有了有價值的應用，這個産業就算跑通了，就能越做越大(dà)。你想問的可能是，怎樣才能發展出好的應用。這裏的因素我(wǒ)(wǒ)覺得有幾方面。
一(yī)方面是國家的産業政策。因爲中(zhōng)國比較領先的産業，很多時候都是國家在産業政策上有先見之明。比如太陽能光伏，動力電(diàn)池，一(yī)直到現在的新能源車(chē)。大(dà)模型這塊也是，國家如果能夠出台相關的産業政策，鼓勵基于大(dà)模型的 AI 原生(shēng)應用開(kāi)發，我(wǒ)(wǒ)覺得這就會是很重要的成功因素。
第二，我(wǒ)(wǒ)覺得是現在的輿論環境。我(wǒ)(wǒ)剛才講了，媒體(tǐ)現在主要關注的是基礎大(dà)模型。這個東西真的不重要，重要的是我(wǒ)(wǒ)們現有的企業，它原來不管是做什麽的，用了大(dà)模型之後，能不能對它的業務關鍵指标産生(shēng)正向的作用。這塊大(dà)家的關注度比較低，我(wǒ)(wǒ)覺得這個關注度如果能提上來的話(huà)，也是大(dà)模型做成、做大(dà)，非常重要的點。這個東西說起來容易，但做起來很難。大(dà)公司反應都是很慢(màn)的，甚至我(wǒ)(wǒ)有時候講，大(dà)公司代表落後生(shēng)産力，你千萬不要看大(dà)公司在做什麽。
張鵬：百度算不算大(dà)公司？
李彥宏：百度算大(dà)公司。所以我(wǒ)(wǒ)天天在内部講，要去(qù)掉肌肉記憶，不能按照慣例去(qù)做，一(yī)定要改，一(yī)定要擁抱新的時代。就是大(dà)家過去(qù)很習慣了，所以我(wǒ)(wǒ)逼着所有的業務都去(qù)重構、重做，過去(qù)不管怎麽做的，扔掉，重新來。
内部我(wǒ)(wǒ)可以強力要求，外(wài)部就不能這樣了，所以跟外(wài)部溝通的時候，總感覺大(dà)公司是慢(màn)半拍的，我(wǒ)(wǒ)看到相對中(zhōng)型一(yī)些的企業，尤其本身就有科技基因的企業，在擁抱大(dà)模型，在利用大(dà)模型來開(kāi)發已有應用的時候，表現出來的成熟度很好，非常令人欽佩。所以我(wǒ)(wǒ)說，第二個問題是現有企業、現有業務怎麽能夠更好地利用模型。
第三個是所謂的 Super App，超級應用什麽時候出來，在哪個領域能出來，這更多需要創業公司、VC 去(qù)嘗試，往這方面多努力，多做各種各樣的嘗試。
張鵬：要解決這些關鍵問題，不能隻靠做大(dà)模型的公司。還是需要更多人參與。
李彥宏：沒錯。
張鵬：國内大(dà)模型創業已經是「百模大(dà)戰」，你怎麽看這一(yī)點，有什麽預測嗎(ma)？
李彥宏：我(wǒ)(wǒ)覺得已經不重要了，即使現在靠大(dà)模型融了資(zī)的企業，我(wǒ)(wǒ)看它們也越來越多地在講要開(kāi)發應用。我(wǒ)(wǒ)認爲這就是逐步走上了比較健康的軌道。不管它是自己的模型，還是用别人的模型，最終它的價值都要通過應用體(tǐ)現出來。
如果它自己能找到一(yī)個超級應用，那很好。如果找不到，它能賦能别人，基于它的模型去(qù)開(kāi)發成功的原生(shēng)應用，我(wǒ)(wǒ)覺得也很好。我(wǒ)(wǒ)确實覺得，好幾百個基礎模型，這是對社會資(zī)源巨大(dà)的浪費(fèi)，更多的資(zī)源應該放(fàng)在各行各業的應用上，尤其是在我(wǒ)(wǒ)們算力還受限制的情況下(xià)。這就要寄希望于全社會對于這個事情的認知(zhī)，能夠有一(yī)個比較大(dà)的變化。
03 搜索本身也在進化，有機會變成全新的産品
張鵬：正好說到大(dà)公司也有大(dà)公司的難，百度畢竟是幾萬人的公司。你怎麽把你對 AI 的興奮和有效認知(zhī)傳遞到組織之中(zhōng)？如果隻有 CEO 一(yī)個人很興奮，整個公司被拖着跑應該也挺痛苦的。
李彥宏：這個确實需要付出很多努力、一(yī)遍一(yī)遍地講。公司每個季度會有中(zhōng)層幹部以上的總監會，今年基本上都是講這個主題；季度也有和員(yuán)工(gōng)線上的直播，也會把類似的理念推向更多的人；包括外(wài)部的講話(huà)内部的人也很關注。
我(wǒ)(wǒ)們會根據實際的業務開(kāi)「思研會」，大(dà)家讨論這個技術和我(wǒ)(wǒ)的業務有什麽關系、過去(qù)有哪些肌肉記憶需要破除、破除之後會是什麽樣的……我(wǒ)(wǒ)雖然不能參加每一(yī)場「思研會」，但是我(wǒ)(wǒ)會看很多他們留下(xià)來的總結。
我(wǒ)(wǒ)也從中(zhōng)學到很多東西，自己的認知(zhī)也在不斷叠代。這個叠代的過程實際上也是很讓人興奮的，你總覺得自己在學新東西，總覺得你又(yòu)懂了一(yī)些過去(qù)沒有想到、或者過去(qù)不是這樣想的事情。雖然我(wǒ)(wǒ)們有幾萬員(yuán)工(gōng)，但是大(dà)家在這方面還是有共性的。當你覺得你不斷在學新東西，當你覺得你不斷看到新的可能性的時候，大(dà)家這個勁兒就上來了。
所以一(yī)遍一(yī)遍地布道也好、讨論也好，包括指令性的要求，對大(dà)家重構每一(yī)個産品、重做每一(yī)個業務，确實起到了作用。
張鵬：你剛剛一(yī)直在說重構，我(wǒ)(wǒ)想起聽(tīng)過的一(yī)個百度内部傳聞——最早的時候大(dà)家跟你說百度的業務都要接入大(dà)模型，被你批判了。你不斷地說不是「接入」，是「重構、重做」。爲什麽那麽在意這個詞？
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(yī)個業務說要擁抱大(dà)模型，隻是在主頁上放(fàng)一(yī)個文心一(yī)言的接口，就認爲完事了。這種是最不需要動腦筋的，但是這種恰恰是價值最低的。
這個業務到底跟大(dà)模型有什麽關系？大(dà)模型能幫助你的 DAU 有多少增長？你的留存率有多少增長？用戶時長有多少增長？收入有多少增長？利潤有多麽增長？這些才是業務關鍵的核心指标。
如果文心一(yī)言不能讓你的業務關鍵指标産生(shēng)有效變化，那你就沒有真正地擁抱大(dà)模型。但是要想這些關鍵指标産生(shēng)變化，其實不容易，不是靠慣性和肌肉記憶就能做出來。百度内部幾乎每個産品都在試。
經常會出現這樣的情況：我(wǒ)(wǒ)們認爲文心一(yī)言已經很領先，一(yī)試發現用過之後關鍵指标反而變差了。這就需要看我(wǒ)(wǒ)們哪沒用對，或者這個模型現在還有哪裏不足。
這個是非常好的，當業務部門知(zhī)道我(wǒ)(wǒ)的業務需要這個功能，但這個模型還不具備相應能力時，他就需要和文心一(yī)言的團隊提需求，這是我(wǒ)(wǒ)們基礎模型叠代的過程，所以這樣才能形成良性循環。
我(wǒ)(wǒ)們不靠大(dà)模型跑分(fēn)。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(dà)模型按照真正符合市場需求的方向去(qù)演進叠代。
張鵬：我(wǒ)(wǒ)們都很關心大(dà)模型會給搜索帶來什麽樣的改變，畢竟搜索是百度非常重要核心的業務。而我(wǒ)(wǒ)們天天在問大(dà)模型，某種程度上是替代搜索的方式。
搜索未來會因爲大(dà)模型要改變嗎(ma)？還是它隻是技術 demo，搜索會有它的延展方向？或者這個東西會替代搜索？
李彥宏：大(dà)模型和搜索的關系非常近，我(wǒ)(wǒ)們有點近水樓台先得月。文心大(dà)模型 1.0 版本是 2019 年發布的，2020 年發布 2.0，2021 年發 3.0，到今年 10 月份的時候變成 4.0 版本。
整個過程走下(xià)來，認知(zhī)确實在不斷叠代，各種各樣的功能逐步都上去(qù)，所以慢(màn)慢(màn)會看到在搜索上的結合會越來越明顯。
我(wǒ)(wǒ)現在把搜索的功能分(fēn)成三部分(fēn)。第一(yī)部分(fēn)是「極緻滿足」，第二部分(fēn)是「推薦激發」，第三部分(fēn)是「多輪交互」。這三部分(fēn)和大(dà)模型的能力都有結合的地方。
首先是極緻滿足。過去(qù)搜索是你問一(yī)個問題，它給你 10 個鏈接，你一(yī)個一(yī)個點開(kāi)去(qù)看。但是以後對于你的問題，如果它有唯一(yī)答案的，我(wǒ)(wǒ)就可以直接給你生(shēng)成唯一(yī)答案，這是典型的生(shēng)成式人工(gōng)智能要做的事情。
第二是推薦激發。當你問完一(yī)個問題，在我(wǒ)(wǒ)們已經能夠用一(yī)個生(shēng)成答案滿足你需求的情況下(xià)，我(wǒ)(wǒ)們也要用這個大(dà)模型的能力，猜測你可能對什麽樣的内容感興趣，然後給你推薦相應的内容。
也有一(yī)類型用戶的需求不是具有唯一(yī)正确答案的，這種情況我(wǒ)(wǒ)們叫多輪交互。就是通過多輪的對話(huà)來澄清用戶真實的需求是什麽，再給他最終的答案。這個東西都是傳統搜索引擎完全沒有做過的事情，如果能夠做成，搜索就真正變成了全新的産品。
某種意義上講，國外(wài)的一(yī)些大(dà)模型，包括 ChatGPT，他們也有向搜索引擎靠近的意思，也想掙這份錢。未來最後變成什麽樣，哪個路線會勝出，确實有不确定的地方。這個也是這個行業有意思的地方，你會覺得有太多的可能性，有太多的事兒你可以做，做得好就能夠有非常好的回報，這是很令人興奮的。
04 用生(shēng)成式 AI 改造現有業務，可以創造更大(dà)價值
張鵬：現在還不能下(xià)一(yī)個結論，未來像文心一(yī)言這樣的大(dà)模型，會成爲一(yī)個 Super App？
李彥宏：現在沒有這樣的結論。甚至，大(dà)模型最大(dà)的價值創造到底是全新的 Super App，還是對現有應用的改造，現在我(wǒ)(wǒ)覺得也沒有定論。不僅在搜索領域，在很多領域都是這樣。
今天看 Microsoft 365 Copilot 一(yī)年營收 50 億美元，比 OpenAI 全年的收入都大(dà)很多倍。僅就對現有産品的改造而言，就已經創造出來這麽多新的價值。大(dà)家還是要多看大(dà)模型和自己現有業務的結合。可能一(yī)開(kāi)始工(gōng)程師會告訴你效果不好，這個東西對我(wǒ)(wǒ)們沒價值。其實不是的，你要仔細去(qù)看、給模型提要求，最終經過幾輪叠代之後效果就出來了。
張鵬：如果天天琢磨什麽是 AI-Native 的應用，可能會忘了有些公司有機會找到 Native 的 AI、更符合用戶需要的 AI。這也是原有的力量可以參與到大(dà)模型推動時代變化的一(yī)種方式。
李彥宏：這個東西甚至有一(yī)點反共識，因爲無論 PC 互聯網時代，還是移動互聯網時代，大(dà)家看到最大(dà)的價值創造都來自于創業公司。新公司出來，最後拿了極大(dà)的市場份額，甚至創造出來過去(qù)沒有的需求。
但是這一(yī)波生(shēng)成式人工(gōng)智能，我(wǒ)(wǒ)們看到更多是對現有業務的改造，創造出了大(dà)的價值。Microsoft 是一(yī)個例子。Adobe 也是一(yī)個很明顯的例子，它對大(dà)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(dà)模型領域「有所爲，同樣有所不爲」｜極客公園
張鵬：百度也有足夠的資(zī)金、技術力量，又(yòu)有先發優勢。如果 AI 未來的作用越來越大(dà)，越來越通用，其它玩家肯定也會擔心——我(wǒ)(wǒ)做的這個事是不是百度未來也能做？你們需要定自己的戰略和邊界嗎(ma)？在今天有這個戰略和邊界嗎(ma)？
李彥宏：你剛剛講的擔心邏輯上不成立。生(shēng)成式 AI 是如此大(dà)的機會，對整個社會可能都會産生(shēng)重構，所以沒有一(yī)家公司能夠把所有機會全占住。百度不能，即使比百度規模大(dà)很多倍的公司也沒有這個能力。無論是創業者、客戶、合作夥伴，完全沒有必要擔心這件事情。
你問題的後半部分(fēn)，百度有沒有戰略上的劃定邊界或者取舍？那當然是有的。最近這一(yī)兩個月，我(wǒ)(wǒ)們每年的戰略規劃和讨論就在發生(shēng)。
我(wǒ)(wǒ)始終都在講的一(yī)句話(huà)是：什麽叫戰略？戰略就是取舍，就是決定做什麽，不做什麽。決定做什麽相對容易一(yī)點，決定不做什麽難一(yī)點，尤其是過去(qù)已經在做的事。你決定說其實我(wǒ)(wǒ)的資(zī)源不應該再往這方面放(fàng)，這個有點割肉，大(dà)家也會疼，也會有感情的問題。
但是作爲一(yī)個 CEO，你就是要做這些決策。一(yī)定要有所爲，有所不爲，一(yī)定要把不該做的東西去(qù)砍掉。
對于外(wài)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(zhōng)做得最好的，那你就有生(shēng)存的理由。如果你被市場當中(zhōng)任何一(yī)個玩家所打敗，那你就生(shēng)存不下(xià)去(qù)。其實這件事情和百度的關系真的不大(dà)，沒有必要擔心這方面的事情。
張鵬：百度想做也做不了那麽多。
李彥宏：真的做不了。
05 創業公司能做出三五個Super App、幾千個垂類應用
張鵬：現在确實感覺技術還在持續的漲潮期，這可能也是很多人現在擔心的一(yī)點。比如今天你号召大(dà)家應該卷應用，于是一(yī)些真實的開(kāi)發者們投入了一(yī)個月；明天你們又(yòu)發了新版本，好像把創業者的能力覆蓋了。這有點像人們認真打了一(yī)個遊戲，最後官方說内測删檔了。這個情況你怎麽看？
李彥宏：那就是方向走錯了，這對于一(yī)個創業者來說是不得不付的代價。如果人家出一(yī)個新的東西就把你做的事兒替代了，那就說明你做的事情沒什麽價值，至少沒有獨特價值。那就要改方向，要想别的辦法做真正别人無法替代的事情。
張鵬：大(dà)廠會拿走所有的紅利嗎(ma)？今天看來，這種創新的壓力好像都在新生(shēng)代企業這一(yī)側，大(dà)廠好歹還有比較确定的曆史資(zī)産，還可以應用 AI 創造更高的效率。這個機會未來是平均分(fēn)配，還是分(fēn)布不均的？
李彥宏：大(dà)廠會拿走大(dà)多數的紅利，我(wǒ)(wǒ)說的大(dà)廠不單指互聯網大(dà)廠。我(wǒ)(wǒ)覺得現有幾乎所有行業成型的、剛剛講的所謂代表落後生(shēng)産力的公司，一(yī)旦它轉過彎來能夠很好地利用大(dà)模型的能力，它獲得的收益、價值增益加起來一(yī)定是最大(dà)的。
當然，這并不表明創業公司沒有機會，創業公司可能能夠做出 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，可能性也非常大(dà)。
但是這些價值創造跟我(wǒ)(wǒ)們對于現有世界的改造相比，我(wǒ)(wǒ)認爲還是一(yī)個小(xiǎo)頭。
張鵬：我(wǒ)(wǒ)們多問點開(kāi)發者感興趣的話(huà)題。AI-Native（AI 原生(shēng)）這個詞今年很流行，能不能定義一(yī)下(xià)什麽叫 AI-Native？
李彥宏：其實我(wǒ)(wǒ)們的認知(zhī)也在不斷叠代。過去(qù)講基于大(dà)模型開(kāi)發出來的應用，就是 AI 的原生(shēng)應用，但是這樣的應用具有什麽特點呢？我(wǒ)(wǒ)們也在考慮。比如說它的用戶交互是不是純自然語言的，這跟我(wǒ)(wǒ)們過去(qù)的圖形用戶界面是不太一(yī)樣的。
但是我(wǒ)(wǒ)們也發現，純自然語言的交互界面門檻是不低的。過去(qù)大(dà)家習慣了上滑一(yī)下(xià)看一(yī)個新内容，今天你讓它輸入一(yī)段話(huà)才看到内容，這個對于很多用戶來說，門檻很高。
一(yī)方面我(wǒ)(wǒ)們要解決的用戶需求是更複雜(zá)的需求。它不僅需要你輸入一(yī)段話(huà)，甚至需要多輪交互才能被搞清楚。但是我(wǒ)(wǒ)們也可以通過自然語言界面和圖形用戶界面結合的方式降低用戶門檻。
再有，還是要做過去(qù)的技術做不到的事情。過去(qù)所謂是辨别類的需求，比如人臉識别。其實生(shēng)成類的需求大(dà)多數都是過去(qù)的技術做不到的，還是要看在哪能夠創造比較大(dà)的價值，那它産生(shēng)出來的應用很可能就是 AI 原生(shēng)應用。
我(wǒ)(wǒ)們也在摸索的過程當中(zhōng)，不斷在總結、在歸納、在提煉。如果有什麽心得的話(huà)，我(wǒ)(wǒ)也很願意跟大(dà)家做分(fēn)享，包括我(wǒ)(wǒ)們踩過的坑，我(wǒ)(wǒ)們哪些路走錯了，我(wǒ)(wǒ)都很願意有機會跟大(dà)家進一(yī)步的分(fēn)享。
張鵬：所以把 AI-Native 特簡單地定義爲 1、2、3，大(dà)概率反而是錯的。
李彥宏：我(wǒ)(wǒ)覺得我(wǒ)(wǒ)能夠定義的就是自然語言的交互，2、3 我(wǒ)(wǒ)都說不出來。
張鵬：反而它可能是開(kāi)放(fàng)性的，要長期去(qù)探索的。
李彥宏：沒錯。
張鵬：這個也引發一(yī)個話(huà)題，你看過去(qù)移動互聯網的時候，我(wǒ)(wǒ)們要做一(yī)個開(kāi)發，大(dà)概知(zhī)道是個什麽流程——要有産品經理畫出原型，前端、後端實現。在 AI 時代，基于大(dà)模型做 AI-Native 的開(kāi)發，我(wǒ)(wǒ)們到底開(kāi)發的是什麽？
李彥宏：我(wǒ)(wǒ)覺得從應用的角度來講，倒沒有什麽特别的，就是你要解決什麽問題、給别人帶來什麽樣的價值，這個跟過去(qù)時代的開(kāi)發相比是一(yī)樣的。
但是使用的方法确實不一(yī)樣，對産品經理的要求，對于研發人員(yuán)的要求，對于一(yī)個公司的組織能力，可能都是跟以前不太一(yī)樣的。今天在百度的話(huà)，PM（産品經理）和 R&D（研究與開(kāi)發）的比例是發生(shēng)變化的。過去(qù)我(wǒ)(wǒ)們一(yī)個 PM 要對很多 R&D，今天可能是 1：1 了。或者說很多做法在前期進行測試的時候不太需要 R&D 介入，PM 自己攢一(yī)個東西就可以做到，這是跟以前比較不一(yī)樣的地方。
06 AI 時代成功的産品經理學習能力最重要
李彥宏和張鵬探讨大(dà)模型創業者的「基本素質」｜極客公園
張鵬：之前有一(yī)段時間，PM 感覺已經沒有太多的發揮空間，看起來 PM 今天又(yòu)重要起來了。我(wǒ)(wǒ)覺得引出一(yī)個特别有意思的話(huà)題，在今天什麽樣的産品經理，是适合 AGI（通用人工(gōng)智能）時代的？
李彥宏：我(wǒ)(wǒ)認爲将來真正的成功的 AI-Native 産品經理，很可能不是某一(yī)類人，而是各類人的綜合。比如說今天我(wǒ)(wǒ)們見到的一(yī)些比較優秀的管培生(shēng)，你看他學習的專業，有可能不是計算機科學，但他基礎的素質、學習能力很強的。他有産品的感覺，有市場的感覺，同時又(yòu)不怵技術。即使沒學習過，新的論文發表了，他讀完論文，也能明白(bái)這個論文講了什麽，大(dà)概用了什麽方法，這種類型的人是最有可能成爲成功的産品經理的。
你說他是超級用戶吧？他過去(qù)沒有那麽多 Super App，成不了超級用戶；大(dà)廠高 P 吧，才畢業一(yī)兩年時間，到不了高 P；成熟産品經理吧，也到不了。
學習能力才是最重要的。他不害怕這些技術，他會學，而且不滿足對于現有技術的利用，而且要求技術——雖然你這個技術現在沒有做到這一(yī)點，但我(wǒ)(wǒ)要求你給我(wǒ)(wǒ)做到這樣，我(wǒ)(wǒ)才能夠把我(wǒ)(wǒ)的産品做出來。這樣的人我(wǒ)(wǒ)覺得會是成功的 PM。
我(wǒ)(wǒ)覺得我(wǒ)(wǒ)們的 PM 絕大(dà)多數其實也不符合這個标準。我(wǒ)(wǒ)有時候會聽(tīng)到百度的 PM 說，我(wǒ)(wǒ)們現在技術很厲害，我(wǒ)(wǒ)們的技術發展也很快，我(wǒ)(wǒ)一(yī)定要把百度最優秀的技術及時地用到我(wǒ)(wǒ)的産品當中(zhōng)去(qù)。
我(wǒ)(wǒ)說不行啊！我(wǒ)(wǒ)們最優秀的技術也是很不成熟的技術，你一(yī)個月之後它就已經落後了。你一(yī)定要講，我(wǒ)(wǒ)的業務需求是什麽，我(wǒ)(wǒ)就逼着這些工(gōng)程師，一(yī)定要把我(wǒ)(wǒ)這個需求給我(wǒ)(wǒ)滿足了。你現在沒做出來，OK，但是你要多長時間之内把它做出來？能提這樣要求的 PM 才是合格的 PM。
張鵬：首先不怵技術，但是他自己又(yòu)不做技術，反而更專注在需求上。很重要的一(yī)點是，拉着技術跟他的目标一(yī)起漲。這是很大(dà)的變化，模型本身也要跟着他的需求漲。
李彥宏：沒錯，因爲這個技術确實叠代太快了。
張鵬：看起來新一(yī)代開(kāi)發者又(yòu)有很多的機會。如果大(dà)廠高 P 的話(huà)恐怕挺難的，肌肉就成了慣性。
李彥宏：是。
張鵬：我(wǒ)(wǒ)們今天在場裏有很多創新者，你給大(dà)家什麽樣的建議？包括百度可以幫到大(dà)家什麽？
李彥宏：最重要的還是要去(qù)試。今天大(dà)模型有這麽多可選的，而且能力在迅速提升，基于新的技術能力，能夠長出什麽樣的應用來？我(wǒ)(wǒ)們今天的認知(zhī)，跟我(wǒ)(wǒ)們一(yī)個月或者半年、一(yī)年之後的認知(zhī)是非常不一(yī)樣的。
這個認知(zhī)怎麽叠代出來的呢？不是你坐在屋子裏憑空想象出來的，也不是我(wǒ)(wǒ)讀了哪篇論文明白(bái)過來的。确實是無數的開(kāi)發者他們在試的過程當中(zhōng)，知(zhī)道這條路通，這條路不通。今天絕大(dà)多數的 Possibility（可能性）還沒有被嘗試過，創業者開(kāi)發者都要嘗試，不管這條路走通、沒走通都是寶貴的經驗和教訓。即使沒走通也知(zhī)道沒走通，如果走通就是一(yī)個大(dà)機會。
張鵬：創業對時間尺度把握非常重要的。在你内心裏，這是一(yī)個多長周期可以實現價值的事情？是未來一(yī)年、兩年、三年，還是 5-10 年？
李彥宏：我(wǒ)(wǒ)覺得它是長期的機會，隻是這個機會如果不去(qù)早抓的話(huà)，很可能在競争當中(zhōng)落後。今年有今年的機會，明年有明年的機會。五年之後還有沒有機會？我(wǒ)(wǒ)覺得也有機會。
但是爲什麽不早一(yī)點呢？爲什麽不比你的同行，比你的競争對手更早把技術的價值、把技術的潛力去(qù)發揮出來呢？尤其關鍵的是，你得想清楚你的的衡量指标，就是這對我(wǒ)(wǒ)的核心業務的關鍵指标有沒有産生(shēng)正向的作用。當你把這個東西想清楚之後，我(wǒ)(wǒ)覺得其他都迎刃而解了。
張鵬：最重要的今天就是下(xià)場開(kāi)始 play，哪怕一(yī)個遊戲的心态玩一(yī)玩，也是能夠入場的。
李彥宏：也是有價值的，learn something（學到東西）。
張鵬：今天跟李彥宏聊的很重要的收獲，就是我(wǒ)(wǒ)們不要那麽把「我(wǒ)(wǒ)們的技術一(yī)定要用所謂最好的技術」挂在嘴邊。适合自己的、跟自己的場景匹配就是最好的技術。哪怕是沒有做 AI 的人，可能反而有更大(dà)的機會。
李彥宏：其實進入的門檻、開(kāi)發的門檻并不高。
張鵬：感謝李彥宏的分(fēn)享，期待百度繼續在國内一(yī)起推動 AGI 時代的到來，讓更多的開(kāi)發者能夠創造更大(dà)的價值。李彥宏再來做個總結，給大(dà)家囑咐一(yī)句。
李彥宏：我(wǒ)(wǒ)說的夠多了，沒有什麽好總結的。我(wǒ)(wǒ)隻是講，大(dà)模型時代的來臨，真正的價值在于原生(shēng)應用，而原生(shēng)應用無論對于大(dà)廠，還是中(zhōng)小(xiǎo)企業，還是對于創業者來說，都是很大(dà)的機會。希望大(dà)家及早的去(qù)把握，盡量多的去(qù)嘗試，我(wǒ)(wǒ)認爲一(yī)定能夠找到一(yī)條符合自己發展的道路。