从年初到现在，生成式AI和大模型的热度居高不下，从互联网巨头到IT企业，再到科研机构都在积极开展相关研究。据科技部“新一代人工智能发展研究中心”近期发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》显示，中国研发的大模型数量排名全球第二，目前中国10亿参数规模以上的大模型已发布79个。
而百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏在在深圳2023西丽湖论坛上，谈及国内AI行业现状时提到“中国的大模型很多，但是基于到模型开发出来的原生应用却非常少。
百模大战”如火如荼，具备技术和资源优势的通用大模型正在加速迭代更新，面向医疗、工业等垂直场景的专用大模型如春笋般涌现。喧嚣过后，大模型怎样从“通用”“专用”走向有价值的“应用”也成为新课题。
冷思考：大模型要少、AI原生应用要多事实上，大模型的研发需要投入大量的大语言模型基础设施、训练和研发人才成本。“大模型就像PC和移动互联网的操作系统，开发者要依赖为数不多的大模型来开发出各种各样的原生应用，不断地重复开发基础大模型是对社会资源的极大浪费。”李彦宏谈及国内AI行业现状的“冷思考”时说道。
在他看来，人类进入AI时代的标志，不是产生很多的大模型，而是产生很多的AI原生应用。“AI原生时代，我们需要100万量级的AI原生应用，但是不需要100个大模型。”
由于通用基础大模型对服务器和算力的要求较高，造成开发困难，因此主要集中在几个大型科技公司，而轻量化的行业专用大模型由于低成本和高灵活性等特点，相关研发部署则增速较快。
对此，李彦宏提出，专用大模型没有智能涌现能力，价值非常有限。“智能涌现”即为大模型触类旁通的能力。“只有当你的模型的参数规模足够大，训练数据量足够多并且能够不断投入，进行迭代，才能够产生智能涌现。”
“大模型的产业化模式，应该是把基础模型的通用能力和行业领域的专业知识相结合。也就是大模型套小模型，专用的小模型反应快，成本低，大模型更智能，可以用来兜底。”李彦宏说道。
热驱动：“一把手”拥抱AI
对行业而言，大模型数量不断增加的同时，也在市场选择的催化下“大浪淘沙”出许多优胜模型，更好的赋能创新和应用。谈及行业“热驱动”时，李彦宏也认为，中国有领先的基础大模型，这是AI原生应用发展的坚实基础，是底层的能力。“强大的基础大模型能驱动AI原生应用爆发，当前，最好的AI原生应用还没出现。”
生成式AI和大模型的热度，正成为数字化转型的关键驱动力。当前，大模型的应用已经逐渐从研究领域扩展到产业实践，越来越多的企业开始借助AI大模型来推动业务变革。
对于企业在布局AI的过程，李彦宏还指出，拥抱AI时代需要一把手驱动，因为只有CEO，才会关心新技术对自己业务的关键指标是不是产生了正向作用，比如大模型有没有对互联网公司的DAU、时长、用户留存这些指标产生正向影响，有没有对企业的收入、利润、成本产生影响。“如同任何新事物的接受过程一样，AI原生的概念先被终端消费者和创业公司所接受，其次是中小企业，最后接受的才是大企业，因为大企业天然保守，对新生事物不敏感，不愿意冒风险。因此格外需要CEO的驱动。”
以百度文库为例，经过AI原生化重构后的百度文库，能够在1分钟内生成一个20几页的PPT，包括图表生成、格式美化等，而且几乎是零成本，实现了从内容工具到生产力工具的转变。“因为这一改造，文库的付费率有了明显的提升，这就是AI对业务关键指标的促进作用。”
同时，繁荣的AI原生应用生态，也会倒逼市场变化从而驱动经济增长。据悉，AI时代的技术栈分为芯片层、框架层、模型层和应用层。李彦宏认为，“无论是芯片、框架、还是模型，都是需要AI应用来驱动的。只有通过更多的场景落地应用，才可以形成更大的数据飞轮，才能够让芯片做到够用、好用。”
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