10个亿，70天，李彦宏等待独角兽
本文来自微信公众号：表外表里 （ID：excel-ers），作者：周霄 赫晋一，编辑： 付晓玲 曹宾玲
出道仅半年的AI时代，迎来了应用端的“IPhone时刻”。
近期的公开演讲中，李彦宏为大语言模型站台道，“AI时代，新的应用会基于大模型来开发，就像十几年前各种基于安卓、iOS的应用大量涌现一样。”
无独有偶，OpenAI创始人山姆·阿尔特曼在对未来进行预测时，也表示：AI大模型技术将成为继移动互联网之后，未来最大的技术平台；而以聊天机器人为界面，加上多模态模型的发展，将诞生大型企业。
一个两个都对大语言模型出圈之后，对下游应用端的颠覆坚信不已。
之所以如此躁动，在于大模型技术所代表的AI，预期可带来的生产效率提升，或许不亚于任何一次工业**，堪称创业者的“富矿”。
基于此，各巨头都对这一轮应用周期浪潮严阵以待。以百度来说，其主张此次不能再‘单打独斗、**圈地’，而是要搭建生态，助力初创企业发展。
几天前开启的“文心杯”创业大赛，即是如此。据悉，此次创业大赛百度将为参赛团队**文心大模型相关能力及百度智能云算力资源，且获奖团队有机会获得总值1000万、500万、200万元的资金与资源投资。
与此同时，百度还将设立规模10亿的文心投资基金，面向AIGC领域潜力股创企，提供涵盖资金、技术、业务资源在内的全面扶持。
而不止百度，某种意义上，“如何吸引并培养更多应用落地”正是这波大模型创业潮里，巨头们竞争的核心。
一、AI应用浪潮前夜，核心矛盾在于底层生态构建
事实上，百度这样的生态搭建早就开始了。
如2016年百度正式将飞桨开源，把人工智能技术分享给了广大开发者。截至2022年11月，基于飞桨创建的模型达到了67万个。
而之所以走这样生态布局的战略，在于该模式在大洋彼岸已经跑通。如李彦宏说道：“美国开发者正基于ChatGPT或其他大语言模型开发新应用。”
反馈在结果上可以看到，目前海外的新晋AI独角兽们，很多都搭乘巨头已有的大模型：
·生成《太空歌剧院》绘画作品的Midjourney，参考CLIP及Diffusion开源模型构建而成。
·文生文自动编写工具jasper，调用了GPT-3大模型。
·估值达11.6亿美元的代码托管平台Replit，构建在GPT-4大模型之上。
并且与大部分人熟悉的小程序生态不同，架构在巨头大模型上的生态，更像是新一代模式的App store。
简单理解就是，AI生态下，大模型是“基础设施”，各类初创企业架构在大模型生态上，向外产出各类垂直应用。
而通过搭建这种“基础设施”AI生态，巨头一方面可以凭借众多开发者的产出，将业务触角深入到各个领域；另一方面，也可以通过应用端来反哺优化自身技术。
不过，这些都只是一部分原因，更重要的初衷在于AI应用落地，面对的是更碎片化的场景、更复杂的大模型调试。此时，比起单枪匹马上阵，巨头和初创的生态协作效率实际更高。
百度的自动驾驶**Apollo，一定程度已经验证了这一点。2020年Apollo生态大会上，百度推出Apollo X计划，扶植细分赛道独角兽，截止到2022年年底，Apollo已经拥有全球生态合作伙伴超过210家。
这一次也是类似的考虑。而具体逻辑，以智能客服为例，据悉百度智能云升级了智能客服的应答辅助、会话小结、智能工单、客服知识库等功能后，知识生产效率提升9倍，多轮对话构建成本下降65%，可让终端用户获得到更聪明、更拟人的客服体验。
但要实现这一点，需要AI学习上万条模拟数据，并根据不同场景反复调试，才能教会AI如何辨别不同的语境、上下文语义，真正结合AI落地。
这对维护着上百个大模型的巨头来说，要想在每一个垂直场景下都达到类似的进度标准，就必须切入每一个从数据到大模型、应用的完整流程，且随着数据更新，大模型也要更新，这种投入无疑是巨大的。
比如，亚马逊在最近的电话会议里提到：过去25年多的时间里对机器学习进行了相当大的投资，才使得机器学习可以服务几乎根植于亚马逊的所有产品和服务。
而AI独角兽，可以专注某个细分赛道，针对性深挖下去。但若其从头开始自己搭建大模型，势必面临巨大的成本压力。
比如，很多创业者表示：大模型创企光1年租1000张GPU卡就要花大几千万到1亿元的支出。
不仅如此，从目前AI原生应用端落地进度看，相比上一轮“Iphone时刻”，这一次的创业窗口期缩短了很多——美国研究机构CB Insights的数据显示，目前有13家生成式AI企业成为独角兽，从创业到成为独角兽所花费的时间平均为3.6年，比整体平均时间7年缩减一半。
如此一来，从头开始建立大模型，意味着会拉长创业周期，错过**竞争位。
这样的背景下，依托巨头生态无疑是**模式：初创公司轻装上阵，有更多精力用于达成“海量数据和精准算法间”轮动，和时间赛跑。
毕竟就如李彦宏曾说过的：“创业公司**做一些新东西，做一些别人不太看好的东西，成功率会更高一点，社会意义、商业价值都会更大。”
OpenAI 创始人山姆·阿尔特曼的态度更直接，在今年初的采访中，其说到：“我对所有试图培训自己大模型的创业公司持怀疑态度。”
不过，这一逻辑推演到国内似乎出现了偏差。
可以看到，和海外的AI独角兽有接近五成是垂直应用领域相比，国内AI相关独角兽清一色都是底层技术研发商。
换言之，国内在AI应用落地这块，迟迟未深入垂直细分场景。
这背后的原因，业内权威的说法是，“我们的生态还没有建好，如果我们有一个统一的大模型平台和基座，下面对接一下国产的算力，做好一份接口，大家都可以来用，能够去促进一个生态链的建设。”
这一定程度进一步解释了，为何百度不断升级生态搭建。
如李彦宏认为：“未来我国会有自己的生态**，拥有自己的大语言模型和基础模型。我国会出现至少一个、也可能是两个或三个基础大模型，可以支持人们开发各种AI原生应用。”
而可以看到，上述开源核心框架、10亿基金扶持初创公司外，百度还跳出行业内同质化低价竞争，通过“云+技术+产业”的生态**，降低整体解决方案的成本，进行“让利”。
如百度2022Q4电话会议提到：我们的Al Cloud产品较为独特，有包含芯片、框架、模型、应用在内的四层架构，4个层都可以无缝协作提供端到端的解决方案，成本更低。
总的来看，这轮AI技术革新引领的新应用周期里，巨头与初创公司生态协同是大趋势。由此，如何进一步吸引并培养更多应用落地，将是科技巨头的新战争。
二、全栈自研的AI体系，以生态之力赋能应用诞生
服务这一轮应用周期，百度是最坚决的公司之一。
李彦宏在宣布启动“文心杯”创业大赛时表示：“我非常看好我国AI应用的发展前景，在咱们我国大家都非常愿意拥抱新兴技术。过去我们没有发明Android、iOS或Windows**，但我们开发了许多非常创新的应用，比如微信、抖音和滴滴等。在人工智能时代也是同样的情况，科技带来很多可能，我们可以充分利用这些可能，开发应用。”
之所以如此自信，依仗是全栈自研的AI生态。
可以看到，百度是全球为数不多进行全栈自研布局的人工智能公司，从高端芯片昆仑芯，到飞桨深度学习框架，再到文心预训练大模型，搜索、自动驾驶等AI产品，都有相对领先的自研技术。
这样全栈自研的优势在于，可以在技术栈的四层架构中实现端到端优化，大幅提升效率。尤其是框架层和模型层之间，有很强的协同作用，能帮助构建更高效的大模型，并显著降低成本。
直观的体现是文心一言的迭代速度：内测一个月内，就完成了4次技术升级，推理成本下降到原来的十分之一或者说性能提升近10倍。
事实上，生态公司与创业企业的互相成就，已经在以往的技术周期里，验证过无数次。
当年安卓能超越苹果、塞班，便是开源之后，为手机制造商和应用商提供了完备的生态。
最近的OpenAI也类似，通过向外输出AI能力，让全球数以万计的开发者乘上AI东风。
而这些应用的大规模使用，又会反哺大模型训练的技术优化。如OpenAI 山姆•阿尔特曼在访谈中提到，“初创公司所做的1%训练，对于大语言模型技术的实际应用来说至关重要。”
对于国内亟待落地的AI而言，路径是相似的：框架的开发者越多，积累数据、迭代优化的大模型越丰富，越能满足用户。而用户的增长会继续提升整体生态能力。
当然，道理是这么个道理，但想要撬动，却不容易。
正如李彦宏所说：“大模型是Game Changer，它会彻底改变云计算的游戏规则。过去，云计算主要卖算力，看速度、看存储，今天，客户购买云服务，是要看框架好不好、模型好不好。”
百度集团副总裁侯震宇进一步解释，大模型能否推广开来有两个重要因素：其一是模型效果，其二是成本。
这极其考验云计算公司的基本功，尤其是框架和模型。业内也有这样的共识：基础设施决定了大模型的能力下限，也决定了应用上限。
框架方面，百度是领跑者。IDC报告显示，百度已经跑到我国深度学习平台市场综合份额第一的位置。
之所以优势不断扩大，就在于百度切中了用户的需求。举例而言，开发者接入飞桨后，无需从第一行算法代码写起，可以直接调用飞桨提供的相关模块，降低了人工智能技术开发与应用的门槛。
据报道，有12岁的初中生，通过使用飞桨中零门槛的easy DL，开发出了一款口罩佩戴检测程序，实现了三千多次调用。
在此基础上，百度还推出了创意社区鼓励开发者们交流，帮助开发者熟悉飞桨上的API（相当于工具箱），解决资料匮乏、应用案例稀缺的问题。
这就不难理解，为何飞桨能获得开发者的青睐。数据显示，截至2022年11月，飞桨已向社会**了数百项AI能力，超过500万开发者参与，已服务20万企事业单位，基于飞桨创建了67万个模型。
而在飞桨的基础上，百度还推出了自家的文心大模型，百度生态中的智能云产品首先受益。目前，百度正在释放大模型能力到企业端。
可以看到，百度针对不同的客户，提供了差异化的模型方案。
不断的实战积累下，根据IDC评估，百度文心大模型产品、生态、应用能力处于国内领先水平。
这也意味着，随着客户增加、落地场景丰富，百度累积的能力，都可以赋能未来的创业者，将其从潜力股，培养为行业的独角兽。
可以看到，文心一言和文心千帆获得越来越多的客户：目前文心一言生态圈已加入 650家企业，落地场景涵盖各行各业，汉得信息、金蝶、软通动力等28家公司宣布与百度智能云牵手，更有约15万家企业在排队测试或加入文心生态。
正如李彦宏所说：“美国开发者正基于ChatGPT或其他大语言模型开发新应用。在我国，更多开发者将会基于文心大模型来开发AI应用。”
小结
AI正在改变世界，且变化速度，超乎人们的想象。
在汹涌浪潮中，新的生产关系和生产力被快速构建，如同当时移动化时代袭来，新应用涌现一样，如今在人工智能落地前夜，一批AI独角兽企业正在涌来。
然而在风云变幻的应用周期里，创业者和独角兽们，往往需要拥有强大框架和大模型的“巨人”保驾护航，这又催生了大厂们的**风潮。
目前来看，**先行者百度，基于全栈布局的领先优势，平台生态更繁荣。而此次大手笔砸下10亿基金，以“文心杯”创业大赛广下英雄帖，更彰显了百度进一步**、与创业公司齐头并进的决心。
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