本文來(lái)自于微信公眾號(hào) 奇偶派(ID:jioupai),作者:葉子。
在《跨越鴻溝》這本被譽(yù)為“科技企業(yè)營(yíng)銷圣經(jīng)”的書中,杰弗里·摩爾這樣寫道:“高科技產(chǎn)品面世過(guò)程中,最危險(xiǎn)、最關(guān)鍵的一點(diǎn),就是由少數(shù)有遠(yuǎn)見者所主宰的早期市場(chǎng),向?qū)嵱弥髁x者占支配地位的主流市場(chǎng)過(guò)渡。”
在當(dāng)下國(guó)內(nèi)眾多的行業(yè)之中,生成式人工智能(AIGC)作為半年內(nèi)迅速發(fā)展、正在檢驗(yàn)商業(yè)化落地的行業(yè),正面臨著這個(gè)關(guān)鍵的過(guò)渡階段。
而在該階段里,互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、AI企業(yè)、小型創(chuàng)投企業(yè)紛紛投身于這場(chǎng)波瀾壯闊的生成式人工智能市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)大潮中,它們依靠各自擁有的用戶資源、生態(tài)優(yōu)勢(shì)與奇思妙想,為眾多的用戶提供更加個(gè)性化、智能化和便利化的產(chǎn)品和服務(wù)。
但是,大模型作為動(dòng)輒投入數(shù)十億的項(xiàng)目,故事勢(shì)必要從巨頭們講起,而作為這場(chǎng)大模型競(jìng)爭(zhēng)中的主要玩家之一,率先發(fā)布文心一言的百度不可謂不是其中的領(lǐng)頭羊。基于過(guò)去數(shù)年在AI賽道中探索的實(shí)力與企業(yè)應(yīng)用大模型的渠道,從通用大模型、行業(yè)大模型與應(yīng)用生態(tài)構(gòu)建等數(shù)個(gè)方面入手,而具體的打法從相關(guān)人士的發(fā)言中便可見一斑。
百度智能云事業(yè)群總裁沈抖表示,企業(yè)應(yīng)用大模型主要有三種方式。第一種是構(gòu)建基礎(chǔ)大模型,只有少數(shù)企業(yè)會(huì)自建大模型,因?yàn)橛?xùn)練大模型的成本和技術(shù)壁壘都非常高。
第二種是建立行業(yè)大模型,通常是了解行業(yè)的企業(yè),結(jié)合自身掌握的行業(yè)數(shù)據(jù),用基礎(chǔ)大模型精調(diào)出更貼合實(shí)際場(chǎng)景的行業(yè)大模型。“從零建設(shè)行業(yè)大模型是偽命題,能建設(shè)一個(gè)好的行業(yè)大模型的基礎(chǔ)是有一個(gè)強(qiáng)大的基礎(chǔ)大模型,在此之上再進(jìn)行迭代。”
第三種是在基礎(chǔ)大模型和行業(yè)大模型之上,開發(fā)AI應(yīng)用。這類企業(yè)其實(shí)是大多數(shù),他們要思考的是:如何在這個(gè)大模型之上做好提示詞工程,解決特定應(yīng)用場(chǎng)景的問(wèn)題。如何從模型效果、迭代速度、工具鏈這三大方面去選擇一個(gè)好的大模型。
而百度也確實(shí)是在大模型底座、行業(yè)大模型與AI原生應(yīng)用三條賽道上一齊發(fā)力,那么,百度文心大模型在這三大層面中做了哪些努力,推出了哪些平臺(tái)與打法,又有哪些“意難平”?在技術(shù)落地生產(chǎn)力的過(guò)程中,最重要一環(huán)之一的商業(yè)化又有哪些潛在問(wèn)題呢?
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先發(fā)證明模型底座實(shí)力
但優(yōu)勢(shì)難轉(zhuǎn)為勝勢(shì)
作為“大數(shù)據(jù)+大算力+強(qiáng)算法”結(jié)合的產(chǎn)物,大模型應(yīng)用效果的基礎(chǔ)是高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù),這對(duì)業(yè)務(wù)領(lǐng)域訓(xùn)練數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備,尤其是認(rèn)知場(chǎng)景訓(xùn)練數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備提出了更高的要求。高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)加之高昂的算力成本,使得通用大模型天然成為了大公司之間的游戲。
在訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模上,據(jù)IT之家報(bào)道,于10月17日最新發(fā)布的文心大模型4.0參數(shù)規(guī)模為目前所有公開發(fā)布參數(shù)最大的大語(yǔ)言模型,預(yù)計(jì)可能突破萬(wàn)億級(jí)別。
如此大參數(shù)量的模型,對(duì)算力的要求自然也更進(jìn)一步,據(jù)媒體報(bào)道,文心4.0是在萬(wàn)卡AI集群上訓(xùn)練出來(lái)的,應(yīng)該也為國(guó)內(nèi)首次使用萬(wàn)卡規(guī)模集群進(jìn)行訓(xùn)練的大語(yǔ)言模型。而萬(wàn)卡集群,國(guó)內(nèi)目前只有華為、阿里透露已建成萬(wàn)卡AI集群,但我們都沒(méi)看到基于它推出的具體模型。
在海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)與充足的萬(wàn)卡并行算力外,在從文心大模型1.0誕生迭代至今的近5年間,百度在IT技術(shù)的技術(shù)棧發(fā)生根本性變化的過(guò)程中,也從過(guò)去“芯片—操作系統(tǒng)—應(yīng)用”三層架構(gòu),重建成為了“芯片-框架-模型-應(yīng)用”四層架構(gòu),在每一層之間的嚴(yán)格要求下,完成端到端的額優(yōu)化,為深度學(xué)習(xí)與大模型的發(fā)展打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ),成為大模型能力落地產(chǎn)業(yè)化最基礎(chǔ)的智能底座。
截止目前,百度是全球?yàn)閿?shù)不多、在這四層進(jìn)行全棧布局的人工智能公司,無(wú)論是高端芯片昆侖芯,是飛槳深度學(xué)習(xí)框架,還是文心預(yù)訓(xùn)練大模型,各個(gè)層面都有領(lǐng)先業(yè)界的自研技術(shù)。而芯片、框架、大模型和終端應(yīng)用場(chǎng)景也形成了高效的反饋閉環(huán),幫助大模型不斷調(diào)優(yōu)迭代,進(jìn)而升級(jí)用戶體驗(yàn)。
而在今年百度2023世界大會(huì)中,李彥宏表示文心大模型4.0,實(shí)現(xiàn)了基礎(chǔ)模型的全面升級(jí),在理解、生成、邏輯和記憶能力上都有著明顯提升,他還稱綜合水平“與GPT-4相比毫不遜色”。
可以說(shuō),從通用大模型底座的實(shí)力來(lái)看,文心大模型在國(guó)內(nèi)的眾多競(jìng)爭(zhēng)者之中絕對(duì)名列前茅,但如此強(qiáng)大的能力,也并不意味著能“躺著”賺錢,反而更像是百度的“背水一戰(zhàn)”。
從研發(fā)投入的角度來(lái)說(shuō),無(wú)論是突破萬(wàn)億級(jí)別的訓(xùn)練數(shù)據(jù),還是使用萬(wàn)卡集群訓(xùn)練的成本,所需要占用的軟硬件資源是可想而知的。有業(yè)界專家推測(cè),百度在訓(xùn)練文心大模型4.0時(shí)所付出的推理成本,大約會(huì)比3.5版本高出10倍左右。
據(jù)統(tǒng)計(jì),自2022年底,過(guò)去十年之中,百度已經(jīng)累計(jì)投入了超1400億元的研發(fā)資金,而在今年的大模型更新迭代中更是呈現(xiàn)出瘋狂“燒錢”的趨勢(shì),經(jīng)年累月且快速增加的投入,讓百度已經(jīng)到了無(wú)法“收手”的階段,不論商業(yè)化效果是否成功,只要有一絲前景,便必須在大模型之路上狂飆下去。
從競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的角度來(lái)看,隨著大模型技術(shù)的發(fā)展,越來(lái)越多的企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)開始涉足這一領(lǐng)域,在通用大模型領(lǐng)域中雖然競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手較少,但個(gè)頂個(gè)都是頂尖的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)。無(wú)論是阿里的通義千問(wèn),騰訊的混元,還是華為的盤古,都有著與百度文心一爭(zhēng)的實(shí)力。同時(shí),這些大廠的通用大模型依托企業(yè)自身本就擁有的業(yè)務(wù)場(chǎng)景,將形成很大的競(jìng)爭(zhēng)壓力。
對(duì)于大模型的收益問(wèn)題,百度方面的看法是,短期內(nèi)就看到大模型盈利是不現(xiàn)實(shí)的。因?yàn)檫@么大,這么長(zhǎng)周期的成本投入,是無(wú)法在單點(diǎn)上計(jì)算盈虧的。就大模型本身而言,因?yàn)槲磥?lái)的前景足夠大,確定性足夠高,現(xiàn)在最關(guān)鍵的還是保證效果可用,做到明顯優(yōu)異于其他廠商的性能和表現(xiàn)。這個(gè)是百度的當(dāng)務(wù)之急,也是已經(jīng)見到成果了的。
而從長(zhǎng)期來(lái)看,盈利的方式會(huì)很多,不只是做技術(shù)供應(yīng)商。還有通過(guò)賦能業(yè)務(wù)本身來(lái)賺錢。事實(shí)上過(guò)去的10年AI投資,也不是不賺錢的。比如百度的搜索,一直都是AI賦能最重要的應(yīng)用。以搜索撬動(dòng)的商業(yè)模式一直也都是賺錢盈利的。如果沒(méi)有AI的堅(jiān)持投入,可能搜索早不是現(xiàn)在的樣子,百度也就不會(huì)有千億級(jí)的營(yíng)收了。
總的來(lái)說(shuō),從技術(shù)實(shí)力上來(lái)看,百度文心的通用大模型是最無(wú)需贅述的一層,但在能否商業(yè)化落地、商業(yè)化落地前景如何、能否形成生態(tài)閉環(huán)、何時(shí)形成生態(tài)閉環(huán)的諸多詰問(wèn)與競(jìng)爭(zhēng)者的虎視眈眈之間,也讓文心通用大模型面臨著巨大的挑戰(zhàn)。
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行業(yè)模型顯實(shí)力,
落地效果還得看應(yīng)用?
如果說(shuō)通用大模型是能夠處理多種任務(wù)的“百科全書”,有著泛而不精特點(diǎn),不能直接應(yīng)用于生產(chǎn)生活的話,那么行業(yè)大模型便是針對(duì)特定領(lǐng)域或任務(wù)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)的“操作指南”,其受眾或許很少,但專業(yè)度一定很高。
就在9月中下旬,百度也發(fā)布了國(guó)內(nèi)首個(gè)“產(chǎn)業(yè)級(jí)”醫(yī)療大模型——靈醫(yī)大模型,目前已與固生堂、零假設(shè)等達(dá)成合作,并已定向向公立醫(yī)院、藥械企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院平臺(tái)、連鎖藥房等200多家醫(yī)療機(jī)構(gòu)開放體驗(yàn),為患者、醫(yī)院、企業(yè)等提供AI原生應(yīng)用。
在此前,百度早已在通用大模型的基礎(chǔ)上,根據(jù)客戶實(shí)際需求提供差異化的模型服務(wù),據(jù)公開資料顯示,百度文心行業(yè)大模型的數(shù)量已經(jīng)達(dá)到11個(gè),覆蓋能源電力、金融、航天、傳媒、影視、汽車、城市管理、燃?xì)�、保險(xiǎn)、電子制造和社科多個(gè)領(lǐng)域。
而百度發(fā)力推進(jìn)行業(yè)大模型的打法,其實(shí)也并不難以理解。
對(duì)于小型企業(yè)來(lái)說(shuō),相關(guān)AI應(yīng)用便足以支撐相關(guān)業(yè)務(wù);對(duì)于超大型企業(yè)來(lái)說(shuō),從底座開始構(gòu)建基礎(chǔ)大模型,則是最好的選擇,而對(duì)于那些AI應(yīng)用不夠用,基礎(chǔ)大模型“用不完”的特定行業(yè)企業(yè),用基礎(chǔ)大模型精調(diào)出更貼合實(shí)際場(chǎng)景的行業(yè)大模型則是首選,而這類企業(yè)也是數(shù)量最多,商業(yè)化前景最好的客戶群。
但是,企業(yè)數(shù)量多、商業(yè)化前景好的另外一面,便是難以匹配不同行業(yè)中復(fù)雜的生產(chǎn)場(chǎng)景,在不同行業(yè)企業(yè)生產(chǎn)場(chǎng)景不同與不同體量企業(yè)需求不同的共同交織下,大模型的落地顯得愈發(fā)困難。
面對(duì)如此情景,百度選擇了將能力開放給企業(yè)端,讓客戶既可以自由調(diào)用各類第三方模型服務(wù),又能夠基于自有數(shù)據(jù)、特色開發(fā)、部署和調(diào)用專屬服務(wù),而千帆大模型平臺(tái)便應(yīng)運(yùn)而生。
目前,千帆大模型平臺(tái)預(yù)置了103款Prompt模板,包含對(duì)話、編程、電商、醫(yī)療、游戲、翻譯、演講等十余個(gè)場(chǎng)景。其中既有基于百度智能云在產(chǎn)業(yè)實(shí)踐中積累的Prompt模板,也有來(lái)源于文心一言高頻用戶的Prompt模板。
同時(shí),在自有模型之外,千帆平臺(tái)也為其他大模型打開了大門,提供33個(gè)嚴(yán)格優(yōu)選、進(jìn)行性能與安全雙重增強(qiáng)后的第三方大模型,共同完成服務(wù),企業(yè)充分享受“模型自由”。
豐富的產(chǎn)品能力、更加自由的大模型工具部署、多樣化的服務(wù)方式,共同讓千帆平臺(tái)擁有了極強(qiáng)的場(chǎng)景落地能力,完美充當(dāng)起了溝通基礎(chǔ)大模型與企業(yè)之間的橋梁,吸引越來(lái)越多的企業(yè)打造出更多、更好的大模型產(chǎn)品。
不過(guò),千帆平臺(tái)再多的性感,也終究只是在技術(shù)與業(yè)務(wù)層面上的領(lǐng)先,行業(yè)大模型的競(jìng)爭(zhēng)卻仍然激烈。
由于數(shù)據(jù)量需求較少、技術(shù)門檻相對(duì)較低,諸多大廠紛紛下場(chǎng)“內(nèi)卷”,無(wú)論是大型企業(yè)如華為、騰訊、阿里、字節(jié),都紛紛將目光聚焦在行業(yè)大模型上。
此前,騰訊云在今年 WAIC2023上展示了金融、文旅、政務(wù)、傳媒、教育等10個(gè)行業(yè)的落地案例。華為在7月發(fā)布盤古大模型3.0,并喊出“華為的盤古大模型,不會(huì)寫詩(shī),只會(huì)做事。”的口號(hào),將落地行業(yè)的決心和對(duì)部分企業(yè)的嘲諷效果雙雙拉滿。
而在互聯(lián)網(wǎng)與科技大廠外,眾多有著落地?cái)?shù)據(jù)的初創(chuàng)企業(yè)也在這輪競(jìng)爭(zhēng)中有著特殊的優(yōu)勢(shì)。
初創(chuàng)企業(yè)通常擁有高質(zhì)量的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)可以幫助初創(chuàng)企業(yè)在行業(yè)大模型的競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)優(yōu)勢(shì)。同時(shí),較強(qiáng)的創(chuàng)新能力往往意味著更加獨(dú)特的行業(yè)大模型服務(wù)。此外,這些企業(yè)通常專注于某一特定領(lǐng)域,也是它們與生俱來(lái)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。
而在競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手眾多、實(shí)力強(qiáng)勁之外,行業(yè)大模型作為重?cái)?shù)據(jù)與行業(yè)經(jīng)驗(yàn),輕技術(shù)門檻的一層,更需要匯聚各個(gè)行業(yè)的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)集,而這也絕不是其中某一家企業(yè)能夠做到的,只有依托生態(tài)的力量方可完成,而百度構(gòu)建生態(tài)的方法,則是在應(yīng)用層面構(gòu)建開發(fā)者們的“花園”。
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應(yīng)用層生態(tài)圈正在成長(zhǎng)
百度能否突破重圍?
應(yīng)用層面中,在通用大模型與行業(yè)大模型硬實(shí)力的支撐之下,海內(nèi)外應(yīng)用都在進(jìn)行著如火如荼的嘗試,微軟、Salesforce、Adobe、SAP、Palantir等公司紛紛發(fā)布相關(guān)產(chǎn)品,完成場(chǎng)景應(yīng)用落地。
作為Windows操作系統(tǒng)和Office系列軟件的所有者,微軟開放了Azure OpenAI賦能旗下產(chǎn)品,通過(guò)大模型技術(shù)最大化企業(yè)與員工的價(jià)值。
根據(jù)微軟的財(cái)報(bào)會(huì)議,從2023財(cái)年的Q2到Q4,Azure OpenAI的用戶數(shù)從超過(guò)200變?yōu)?.1萬(wàn),環(huán)比增長(zhǎng)十分迅速;而Microsoft365Copilot的發(fā)布,作為高效智能的AI辦公助手,也在很大程度上解放了白領(lǐng)們的雙手。
Salesforce則是從Einstein GPT走向AI Cloud,全面擁抱生成式AI。
Einstein GPT將公共和私有AI模型與CRM數(shù)據(jù)相結(jié)合,能適應(yīng)實(shí)時(shí)變化的客戶信息和公司流程,可在銷售、服務(wù)、營(yíng)銷、商業(yè)等各個(gè)領(lǐng)域提供人工智能自動(dòng)創(chuàng)建的內(nèi)容。而AI Cloud作為其延續(xù),支持代碼生成和業(yè)務(wù)流程自動(dòng)化等功能,客戶可以將個(gè)性化訓(xùn)練的模型引入平臺(tái),同時(shí)將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在自己的基礎(chǔ)設(shè)施上。
在海外企業(yè)級(jí)應(yīng)用加速落地的同時(shí),國(guó)內(nèi)的大模型企業(yè)也并不落后。
騰訊發(fā)布混元大模型后,快速接入騰訊云、騰訊廣告、騰訊游戲、騰訊金融科技、騰訊會(huì)議、騰訊文檔等50多個(gè)騰訊業(yè)務(wù)。
而AI企業(yè)中的龍頭科大訊飛也結(jié)合自身的業(yè)務(wù)場(chǎng)景,推動(dòng)大模型在辦公、政務(wù)、電力、教育、醫(yī)療、工業(yè)、司法、金融等行業(yè)的場(chǎng)景落地。
而百度作為AI時(shí)代中最堅(jiān)定的擁護(hù)者,也表明了自身的態(tài)度。百度集團(tuán)董事長(zhǎng)兼CEO李彥宏早在5月就曾明確表示,百度要把全部產(chǎn)品用大模型重做一遍。百度不是整合,不是接入,是重做,重構(gòu)。
在百度已有的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中,基于最新亮相文心大模型4.0,百度搜索、文庫(kù)、網(wǎng)盤、地圖等十余個(gè)應(yīng)用在進(jìn)行AI原生化重構(gòu)后重新上線。新的百度搜索提高了對(duì)內(nèi)容的理解,可以尋找多模態(tài)答案;新的百度文庫(kù)完成了從“內(nèi)容工具”到“生產(chǎn)力工具”的進(jìn)化;商業(yè)應(yīng)用方面,百度GBI也為企業(yè)客戶建立“對(duì)話即洞察”的數(shù)據(jù)分析新范式。
但在其他企業(yè)一樣改造自身業(yè)務(wù)場(chǎng)景外,百度邁出最大的一步,便是希冀于建設(shè)一個(gè)屬于百度與眾多開發(fā)者的生態(tài)花園。
百度世界2023上,百度智能云千帆AI原生應(yīng)用開發(fā)工作臺(tái)正式發(fā)布,該程序?qū)⒋竽P蛻?yīng)用開發(fā)中常見的模式、工具、流程,沉淀成一個(gè)工作臺(tái),幫助用戶輕松開發(fā)屬于自己的AI原生應(yīng)用。
目前,千帆平臺(tái)上提供了檢索增強(qiáng)生成(RAG)、智能體(Agent)等常用的AI原生應(yīng)用框架。在每個(gè)框架下,百度智能云還提供豐富的樣板間,支撐開發(fā)者敏捷、高效地進(jìn)行AI原生應(yīng)用開發(fā)。
而在應(yīng)用開發(fā)平臺(tái)之外,層級(jí)中更加細(xì)分的插件,也是百度重視的方向。
對(duì)于開發(fā)者來(lái)說(shuō),如果想要做一個(gè)AI原生應(yīng)用,往往需要大模型能力基座、足夠的高質(zhì)量數(shù)據(jù)資產(chǎn)、高效率的場(chǎng)景調(diào)用分發(fā)與獨(dú)特的創(chuàng)新性。但不幸的是,許多中小開發(fā)者只擁有他們獨(dú)有的思維方式,在其他能力方面卻顯得十分“窘迫”。
而開發(fā)者們“捉襟見肘”的地方,卻恰恰是百度優(yōu)勢(shì)的維度,于是靈境矩陣平臺(tái)便應(yīng)運(yùn)而生。作為百度推出的文心插件開發(fā)平臺(tái),支持廣大開發(fā)者根據(jù)自身行業(yè)領(lǐng)域、應(yīng)用場(chǎng)景,選取不同類型的開發(fā)方式、模板組件等進(jìn)行接入,旨在搭造更加場(chǎng)景化、行業(yè)化、定制化的AI應(yīng)用插件。
其實(shí)從千帆與靈境的推出中,便能看出百度在應(yīng)用層面中的決心,畢竟無(wú)論是投資千億的基礎(chǔ)大模型,還是發(fā)力推動(dòng)的行業(yè)大模型,若是離開最貼近生產(chǎn)場(chǎng)景的應(yīng)用的話,便是最大的泡沫,也更無(wú)法談及商業(yè)化了。也正如李彥宏所說(shuō)的"只有在大模型基礎(chǔ)上產(chǎn)生足夠多的AI原生應(yīng)用,才是一個(gè)健康的生態(tài)環(huán)境。"
但是,百度的重視卻并不意味著應(yīng)用層面上的絕對(duì)成功。
相比其他大模型廠商,百度在大模型行業(yè)落地上的優(yōu)勢(shì)主要是體現(xiàn)在客戶的交付保障以及全鏈路的服務(wù)能力。截至目前,有將近500個(gè)場(chǎng)景已經(jīng)通過(guò)和客戶共創(chuàng)取得了不錯(cuò)的效果。應(yīng)該說(shuō)第一階段的試用和驗(yàn)證已經(jīng)基本結(jié)束,進(jìn)入到產(chǎn)業(yè)實(shí)際落地的第二階段。
不過(guò),從自有業(yè)務(wù)場(chǎng)景角度來(lái)看,百度的搜索場(chǎng)景相對(duì)于華為的工業(yè)場(chǎng)景,騰訊的娛樂(lè)場(chǎng)景,阿里的購(gòu)物、支付、生活場(chǎng)景的確顯得捉襟見肘,即使完成了AI的重構(gòu),能帶來(lái)商業(yè)化盈利有幾何還需時(shí)間考量。
而在自有業(yè)務(wù)場(chǎng)景外,開放出的應(yīng)用與插件開發(fā)能力最終能吸引多少用戶?在部分用戶群體的身上能獲取多少收益?也都是一個(gè)未知數(shù)。生成型AI應(yīng)用的最大問(wèn)題不是找不到用例、需求或分發(fā),而是證明其價(jià)值。在當(dāng)前的AI生態(tài)環(huán)境之下,應(yīng)用層的更迭有多少價(jià)值尚且未知。
但是,作為一位投資者、觀察者來(lái)說(shuō),其實(shí)也并不需要過(guò)分悲觀,畢竟百度作為業(yè)內(nèi)技術(shù)力頂尖的AI企業(yè),同時(shí)也有著一套清晰的打法與思路,本就十分難得了。而具體的落地情況與商業(yè)化上限究竟在哪里,不妨給予百度更多一些的時(shí)間,再進(jìn)行評(píng)價(jià)。
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寫在最后
作為十年前超越阿里與騰訊的中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)市值第一,當(dāng)前甚至被眾多“小輩”的估值所超越,這些年百度的日子不可謂好過(guò),那么為什么技術(shù)側(cè)最強(qiáng)的百度卻在得不到對(duì)應(yīng)的市值?這其實(shí)是一個(gè)很值得我們思考的問(wèn)題。
除去沒(méi)有快速進(jìn)軍云賽道、自動(dòng)駕駛燒錢成果不大這些“戰(zhàn)術(shù)”性的失誤外,在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代沒(méi)有一款真正顛覆時(shí)代的好產(chǎn)品出現(xiàn),才是百度最根本的問(wèn)題。反觀快速崛起的互聯(lián)網(wǎng)新貴們,我們其實(shí)不難看出,在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,用戶的體驗(yàn)與應(yīng)用的落地才是最重要的。
站在AI時(shí)代之初,百度也喊出了All in AI的口號(hào),希望通過(guò)聚焦重點(diǎn)行業(yè)進(jìn)行單點(diǎn)突破,再通過(guò)技術(shù)的領(lǐng)先來(lái)帶動(dòng)其他業(yè)務(wù)線的思路是正確的。但正確的路上往往艱難險(xiǎn)阻、荊棘重重。
參考資料:
1.《推理成本增加10倍?對(duì)文心大模型4.0的一些猜想》,夕小瑤科技說(shuō);
2.《重估百度丨大模型,能撐起百度的“今天”嗎?》,自象限;
3.《百度智能云千帆,如何成為最懂企業(yè)的大模型平臺(tái)?》,奇偶派;
4.《百度發(fā)布AI插件平臺(tái),大模型有了手和腳》,奇偶派;
5.《文心一言之后,百度的應(yīng)用層之戰(zhàn)》,財(cái)經(jīng)雜志;
6.《大模型應(yīng)用時(shí)代,百度開了個(gè)頭》,晚點(diǎn)財(cái)經(jīng)。
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