采寫／陳紀英

2008年6月，App Store首次露面的蘋果發布會上，喬布斯跨步上臺，向臺下的開發者展望，“你們也可以像Apple一樣，來開發和發布應用”。

隨后，一位身穿粉色T恤、藍色牛仔的年輕開發者，作為代表上臺展示應用。他的表現難掩局促，但卻發自肺腑地興奮，“這是新的移動時代的開始”。

此后十幾年間，App Store展示了越來越驚人的商業價值——2022 年，更是創下了 1.1 萬億美元的開發者營業與銷售額。

而那位套著粉色T恤的年輕人，正是Open AI 的創始人Sam Altman。

一周前，OpenAI剛剛召開了首屆開發者大會——一如15年前App Store的發布，AI原生應用大爆發的臨界點已至。

而在中國，作為AI大模型“一哥”的百度，也在加速打造AI大模型應用生態。

11月15日的深圳2023西麗湖論壇上，百度創始人、董事長兼首席執行官李彥宏親自現身，為AI原生應用鼓與吹，“我們需要100萬量級的AI原生應用，但是不需要100個大模型”。

不過，相比美國對于AI原生應用的興致盎然，中國卻呈現AI大模型與AI原生應用的倒掛之勢，“相較于國外的幾十個基礎大模型和上千個AI原生應用來看，國內AI原生應用數量卻很少”，李彥宏有些急了。

到底是繼續同質化苦卷大模型，還是乘風借勢，依托于通用基礎大模型，結合行業、企業實際，在AI原生應用上尋找機會？

中國企業必須盡快做出抉擇了。

狂卷大模型，吃力不討好？

一切先進技術的終點，必然是應用。

AI大模型，已經觸達應用爆發的臨界點了，百度和Open AI 已經隔空達成了默契。

在11月7日的首屆開發者大會上，OpenAI首席執行官Sam Altman宣布，將在11月底推出GPT商店，其意義，相當于蘋果發布App Store。

百度也在快馬加鞭，李彥宏多次強調，“沒有構建于基礎模型之上的豐富的AI原生應用，大模型一文不值。”

不過，在AI原生應用的繁榮度上，中美市場則有不同。

中國企業還在狂卷大模型。據媒體報道，截止10月底，中國市場已經累計發布了238個大模型，而6月份的時候，這一數據還僅僅是79個，短短4個月內就翻了3倍。

狂飆速度之下，能力自然參差不一。

從目前來看，中國發布大模型的機構主要有四類。

一類是大廠自研。比如百度的文心一言，阿里的通義千問，華為的盤古，騰訊的混元，京東的言犀，字節的火山方舟。

二是創業公司入場，包括百川智能、智譜等。

第三類則是高校或者研究機構。比如復旦大學發布的MOSS大模型，還有中科院自動化所的紫東·太初。

第四類則是打醬油蹭熱點的上市公司，跨界而來，不乏炒概念嫌疑。

相對之下，美國大模型則沒這么內卷，截至目前，美國累計發布的基礎大模型，也不過幾十個。美國企業更大的熱忱，投在了應用端，已經累計發布了上千個AI原生應用。

但在中國市場，獨立第三方依托通用大模型，開發的優質AI原生應用，卻相當稀缺。

這樣頭重腳輕的倒掛現象，讓身在一線的李彥宏有些著急，他在演講中明確斷言，“人類進入AI時代的標志，是出現大量的AI原生應用，而不是出現大量的大模型”。

李彥宏給AI原生應用加油，給AI大模型降溫，其實也是經過理性思考的肺腑決斷。

AI大模型的技術和成本門檻都很高。

現在中國大模型玩家中，除了不差錢的大廠，以及智譜等拿到幾十億元海量融資的獨角獸外，后續玩家僅在資金投入上就難以支撐。

訓練大模型的一大成本是算力。據國盛證券估算，要想再造GPT，僅芯片投入就達10億元人民幣之巨。

而在后續的運營成本上，半導體研究公司SemiAnalysis也曾做過推演，僅僅GPT-3每天的大規模服務用戶運營成本就高達70萬美元，一年高達2.555億美元。

而且，大模型具有明顯的規模效應，唯有大模型參數規模足夠大，訓練數據量足夠多，并且能夠長期投入，才會持續迭代，產生智能涌現，具備觸類旁通的能力。

否則，如果企業盲目跟風，在有限的資金和人力下，搞出來能力有限、無人問津、場景匱乏的大模型，既浪費資金，也浪費資源，ROI（投入產出比）堪憂。

這種危機已經初步顯現，大量通用大模型門可羅雀，調用者寥寥。李彥宏在演講中推測，“目前文心大模型一家的調用量恐怕比所有那200家加起來的調用量還大”。

除了資金和技術門檻較高以外，從0起步開發AI大模型，在時間成本上，也是不可承受之慢。

OpenAI從2015年公司成立，到最近兩年依靠ChatGPT引爆市場，耗費了六七年之久。

早期因為遲遲沒有成果，連其主要發起人之一的馬斯克都心生去意，在丟下“你們都是一群蠢貨 ”的謾罵后，放棄了上億美金的投資承諾。

而百度成為中國AI大模型“一哥”，也賴于其長周期、高壓強的投入。過去十年間，百度累計研發投入超過了 1462 億元。

一位AI領域投資人也告訴《財經故事薈》，在基礎大模型上，已經不可能有新公司跑出來了，“你看看，連前美團元老王慧文都放棄了，他接觸之后才知道難度有多高。有多少公司能比王慧文，融資能力更強，創業經驗更豐富呢？！”

AI大模型臨近“App Store”時刻

該怎么判斷AI原生應用的前景有多大？

對此，李彥宏在演講中給出了清晰的判斷，“我們看PC時代，各種軟件都基于Windows系統開發；移動時代，操作系統也只有安卓和iOS兩家，而移動應用則有800萬之多。”

簡單類比，AI時代的ChatGPT和文心一言，就相當于移動時代的iOS和安卓，其應用商店則相當于App Store。

過去，在安卓和iOS上，生長出了用戶過億乃至數十億的超級應用，誕生了多家千億、萬億市值/估值的超級巨頭，如Facebook、微信、抖音、美團等。

2018年，王興在美團敲鐘上市的現場，就特別致敬喬布斯，“如果沒有蘋果，沒有iPhone，就沒有移動互聯網，就沒有今天這一切”，如今美團市值已經超過了7000億港幣。

未來，在百度、OpenAI打造的類AI應用商店中，也有望誕生類似的超級AI原生應用。

華西證券研報也指出，在國內市場，AI原生應用有望在教育、辦公、圖像、視頻、金融、醫療、社交等領域，先行迎來爆發機會。

而從長遠來看，AI原生應用不止在To C領域，在To B、To G等市場，也有廣闊的價值。

在AI原生應用落地上，跑得最快的是自研AI大模型的大廠，已經率先在其內部業務場景上，證明了AI原生應用的業務價值和商業價值。

比如百度。

文心一言APP在C端用戶服務上，已經覆蓋了創作、職場、學習、情感、繪畫等多個應用場景；百度文庫新版本開放首日，AI新功能就迎來超過200萬人次體驗；截至10月17日，基于個人云的AI智能助理“云一朵”用戶已經達到2000萬；百度地圖變“出行導游”，百度輸入法“超會寫”功能輔助用戶創作；等等。

用李彥宏的話說，就是百度旗下應用，都在“用AI再重做一遍”。

其實，即便沒有自研AI大模型的大廠，也能乘風借勢，搶灘AI風口，比如微軟。

一年凈利潤超過600億美金的微軟，壓根不差錢也不差人才。不過，估計是考慮到自研大模型，需要付出較長的時間周期，以及昂貴的試錯成本，因此，微軟并沒有執著于自研基礎大模型。而是近水樓臺，與OpenAI合作，快速入場，推出相關AI付費服務。

微軟的成功，也是李彥宏在演講中津津樂道的案例，“它（微軟）有最成功的AI原生應用，大家都知道，就是Office365的Copilot，30美金一個月”。

而據麥格里股票研究公司的預測，微軟發布的人工智能辦公工具，僅僅在第一年，就有望為公司創造約140億美元收入，“Office CoPilot是微軟將其對 OpenAI的100億美元投資貨幣化的首次合理嘗試，且成果驚人”，其分析師感嘆。

而按照麥格里預測的最佳情景，如果未來 20%的 Office 365 用戶愿意為支付30 美元體驗升級AI服務，微軟的年收入將因此增加驚人的 275億美元。

在國內，也有諸多第三方公司，依托于通用大模型，在垂類領域尋找落地應用機會，無論是業務增長，還是市值提升上，都有不俗表現。

金山辦公在今年7月正式推出基于大語言模型的智能辦公助手WPS AI，躋身中國協同辦公賽道首個類ChatGPT式應用，其股價相比去年年底，一度翻倍不止。

國內銀行IT解決方案提供商宇信科技作為百度文心一言首批生態合作伙伴，則在金融領域，探索AI應用機會等。

上述公司，都陸續找到了大模型產業化的可行模式——不是從0到1，而是從N到“N+1”，依托于現有成熟的基礎大模型，在應用端發力，也能得到更好的ROI。

“把基礎模型的通用能力和行業領域的專業知識相結合，也就是大模型套小模型，專用的小模型反應快，成本低，大模型更智能，可以用來兜底”，李彥宏如此總結。

AI原生應用大爆發，需過三道關

對比App Store的萬億美元規模，不難預測，AI原生應用也有萬億級別的確定性機會。

而要達到AI原生應用大繁榮的彼岸，可以從以下三個層面發力。

其一，唯有強大的基礎模型，才能驅動AI原生應用爆發。

在李彥宏看來，AI原生應用需要滿足三個前提：第一，要能用自然語言交互，這是最根本的變化；第二，能充分利用理解、生成、邏輯、記憶等等這些過去技術上不具備的能力；第三，每個應用的交互都不超過兩級菜單。

而百度最新發布的4.0版本文心大模型，在理解、生成、邏輯、記憶四大能力上都有顯著提升。

其中，邏輯的提升幅度達到理解的近3倍，記憶的提升幅度也達到了理解的2倍多，可實現的創作體裁超過200種，綜合評分位列國內主流大模型第一。而其綜合表現，甚至可以與GPT4掰掰手腕。

其能力也得到了C端用戶的追捧，自8月31日文心一言面向全社會，到10月中旬，其用戶規模已經達到4500萬，開發者5.4萬，場景4300個，應用825個，插件超過500個。

文心一言4.0比肩ChatGPT 4.0的穩定優異表現，也給了百度做大AI應用生態的決心。

今年9月，百度上線了靈境插件平臺。作為一種特殊的AI原生應用，插件門檻最低，也最容易上手，也更安全，能讓開發者、創業者快速加入到生態中。

靈境上線一個月，就有2.7萬開發者申請入駐，應用范圍覆蓋20多個垂直領域。

同時，百度還把其打造AI原生應用的實踐經驗，總結成工具和方法論，沉淀在一站式大模型服務平臺“千帆”上，賦能創業者和企業低成本、高效率的打造AI原生應用。

截止9月初，百度智能云千帆平臺上的月活企業數近萬家，覆蓋400多個場景。企業和開發者也可以在百度的“千帆大模型平臺”上調取包括文心一言在內的大模型API，如今，千帆大模型平臺已經成為中國最大的大模型開發平臺之一，截至10月中旬，已有42個主流大模型入駐。

無論是在大模型的能力水平，還是在應用生態搭建上，百度和OpenAI都已做好準備，迎接AI原生應用大爆發。

其二，在企業端，李彥宏的建議是，擁抱AI時代，需要由CEO主導、一把手工程來驅動。

在大模型落地過程中，最早轉身的是C端用戶和創業企業，之后是中小企業，最后才是相對保守謹慎的大企業。

目前，在大中型企業里，主要操刀的還是CTO或者IT負責人。這些高管通常很難從業務戰略層面，來把握機會，大多一腔熱血，也想跟風搞出基礎大模型，但往往投資不菲，成效有限。

相比之下，CEO和董事長更擅長從全盤去考量AI與業務如何結合落地，去產生正向價值，比如DAU、用戶時長、用戶留存、轉化效率、ROI等指標有無因此改善等，更務實也更務遠，在戰略取舍上把握得也更精準。

其三，政府的激勵措施也相當重要。

過去十年間，中國新能源汽車行業飛速發展，銷量增長了1000倍以上，從產能到銷量，均已躍居世界第一。

而這種持續高增長，就與政府的大力鼓勵不無關系，包括車輛購置稅減免，放松限號限行等措施。

中國政府一向鼓勵創新，未來，假如在AI原生應用領域，出臺相關激勵措施，行業有望如虎添翼，加速發展。

AI大模型泡沫已現，AI原生應用機會遼闊。在百萬個應用的海量機會里突圍而上，顯然比搏幾十個通用大模型的機會更大。

擠出泡沫，回歸價值，中國企業是時候停止盲目跟風，做出更務實也更務遠的理性選擇了。

附：李彥宏《AI原生時代：“冷”思考和“熱”驅動》演講實錄

（2023年11月15日，深圳）

尊敬的各位領導、各位嘉賓，大家好！很高興來深圳參加西麗湖論壇。我想借此機會，跟大家分享我對大模型和AI原生應用的一些思考。

我演講的主題是《AI原生時代：“冷”思考和“熱”驅動》。現在人工智能很熱，但我想首先分享兩個“冷”思考。

第一個，中國的大模型很多，但是基于大模型開發出來的AI原生應用卻非常少。

有報道說，截止10月份國內已經發布了238個大模型，而6月份的時候這個數字是79個，相當于4個月就翻了3倍。

但中國有多少AI原生應用呢？我想在座的各位，很少有人能說出一二個來。如果我們看國外，除了有幾十個基礎大模型之外，實際上，已經有了上千個AI原生應用，這是在中國市場上沒有的。

而我認為，人類進入AI時代的標志，不是產生很多的大模型，而是產生很多的AI原生應用。

為什么這么說？我們看PC時代，基本上只有Windows一個操作系統，但是基于Windows系統開發的軟件有很多；移動互聯網時代，主流操作系統也只有安卓和iOS兩家，而移動應用有800萬之多。

大模型時代其實也是類似，大模型本身是一個基礎底座，類似操作系統，那么最終開發者要依賴為數不多的大模型來開發出各種各樣的原生應用。所以，不斷地重復開發基礎大模型是對社會資源的極大浪費。

AI原生時代，我們需要100萬量級的AI原生應用，但是不需要100個大模型。如果我們的產業政策能夠更加鼓勵基于大模型的AI原生應用，我們一定能夠構建起一個繁榮的AI生態，推動新一輪的經濟增長。

第二個冷思考，由于沒有智能涌現能力，專用大模型的價值其實非常有限。

我看到一個現象，很多行業、企業，甚至很多城市都在買卡、囤芯片，建立智算中心，想要從頭訓練自己的專用大模型。殊不知這樣煉出來的大模型是沒有智能涌現能力的。

因為，只有當你的模型的參數規模足夠大，訓練數據量足夠多并且能夠不斷投入，進行迭代，才能夠產生智能涌現，大模型才能具有觸類旁通的能力。也就是說，你沒教過的東西，它也會了。

所以，大模型的產業化模式，應該是把基礎模型的通用能力和行業領域的專業知識相結合。也就是大模型套小模型，專用的小模型反應快，成本低，大模型更智能，可以用來兜底。

自從8月31號開放以來，文心大模型的API調用量，呈現了指數級的增長。國內有200多個大模型，上了這個榜單、進了那個排名，但其實調用量是很小的。

文心大模型一家的調用量比這200多家大模型的調用量加起來還要多。

剛才說了兩個“冷”思考。作為一個在AI領域工作超過十年的從業者，我對大模型和AI原生應用的巨大價值和影響力，都深信不疑。所以我想說一說，AI原生時代的三個“熱”驅動。

第一，強大的基礎模型，會驅動AI原生應用爆發。

中國有領先的基礎大模型，這是AI原生應用發展的堅實基礎，是底層的能力。3 月16日，百度率先發布了基于文心大模型3.0的文心一言產品，之后快速迭代。

上個月，我們又發布了文心4.0版本，在網站和APP上叫做文心一言專業版。

4.0是迄今為止最強大的文心大模型，在理解、生成、邏輯和記憶各方面能力，都有了明顯提升。

比如，在生成能力上，文心一言除了生成文字內容，還包括圖片、視頻、數字人等等多模態內容，可實現的創作體裁超過200種，你讓他寫一首李白風格的詩，寫出來就像李白，你讓他寫一首杜甫風格的詩，寫出來就像杜甫，涵蓋了幾乎所有的寫作需求。

在邏輯和記憶能力上，相比之前的版本也有了成倍的提升。

而AI原生應用，就是基于大模型智能涌現后產生的理解、生成、邏輯和記憶能力而開發出來的應用。

這些能力是過去的時代所不具備的，因而才能打開無限的創新空間。作為基礎底座，大模型可以支撐無數AI原生應用的開發。

但是，直到今天，無論是中國也好，美國也好，我認為最好的AI原生應用還有沒出現。

就像移動時代誕生了像微信、抖音、Uber這樣的“mobile-native”的應用一樣，AI原生時代一定會有優秀的AI原生應用是基于這些大模型開發出來的。

而深圳有著豐富的場景和深厚的產業基礎，在AI原生時代深圳一定會再次成為創新創業的沃土。

第二，擁抱AI時代，需要由CEO、一把手來驅動。

今天，大模型和生成式人工智能所帶來的機遇是堪比工業革命的大機遇，這一點已經成為行業的共識，每一家企業、每一個組織，都在思考如何擁抱這個新時代，如何利用這一新技術來提升自己的競爭力。

如同任何新鮮事物都有一個接受過程一樣，最早接受的是C端用戶和創業企業，之后是中小企業，最后接受的才是大企業，因為大企業天然保守，對新生事物不敏感，不愿意冒風險。

我見到很多企業，上上下下都非常重視這次機會，但是對問題的本質理解不深，CEO把這個任務交給IT負責人，IT負責人和工程師天天被那些所謂的“震撼發布”、“史詩級的更新”、“iPhone時刻”、“炸裂”這些說法所忽悠，都想去自己搞個基礎模型，或者按照網上傳播的評測方法來挑選一款評分高的大模型，大家就以為這就是擁抱AI時代了，殊不知大模型本身不僅不產生任何價值，還造成了對公司資源和社會資源的巨大浪費。

擁抱AI時代，為什么需要一把手來驅動？因為只有CEO才會關心新技術對自己業務的關鍵指標是不是產生了正面作用。

比如對于互聯網企業來說，大模型有沒有對你的DAU、時長、用戶留存這些指標產生正面的影響。其實對于所有企業來說，更簡單、更直接的是對你的收入和利潤增長有沒有產生影響，對你成本的降低有沒有產生影響。這才是問題的本質。

小公司一把手什么都管，就更容易開發出適合自己的原生應用，大公司分工明確，CEO如果不主動引領這個變革，就很容易被帶偏。

在百度我們堅決地對旗下各個產品線進行了AI原生的重構，給大家帶來了前所未有的智能體驗。

比如，新搜索具有極致滿足、推薦激發和多輪交互的特點，當用戶提出一個問題時，新搜索不再是提供一堆鏈接，而是通過對內容的理解，生成文字、圖片、動態圖表等多模態的答案，讓用戶一步獲得滿足。

再比如，以前準備一場演講，要耗費好幾天時間制作講稿和PPT，剛剛也講了，寫文章3000字可能一分鐘就完成了。現在，百度文庫可以在1分鐘內生成一個20幾頁的PPT，包括圖表生成，格式美化等，成本幾乎是零。

新文庫也實現了從內容工具到生產力工具的轉變。因為有了這樣的原生化改造，文庫的付費率有了明顯的提升，這就是我說的AI對業務關鍵指標的促進作用。

更大想象空間在于，大模型催生出過去從來沒有過的AI原生應用。

百度也在孵化全新的AI原生應用。比如智能代碼助手Comate。今天百度有上萬個工程師，百度現在每新增100行代碼，就有20行是AI生成的，而且這個比例還在快速增長中。

這樣的AI原生應用，通過人機協同，幫助我們大幅度提升研發效率。而AI原生應用帶來的改變，我認為，才剛剛開始。

第三，繁榮的AI原生應用生態，會驅動經濟增長。好的應用會帶動市場，倒逼市場變化。

類比來看，中國新能源車在全球的市場份額達到65%。這主要是因為國家政策的扶持拉動了應用端，拉動了市場的需求，比如對于新能源車的車輛購置稅減免，不限號不限行等等這些手段，都有效拉動了新能源汽車產業的快速增長。

AI產業也是需求驅動，所以應該是在需求側、應用層發力，就像補貼新能源汽車用戶一樣，鼓勵企業調用大模型來開發人工智能原生應用，用市場手段推動產業發展。

我之前說，AI時代的技術棧分為四層，也就是芯片層、框架層、模型層和應用層。無論是芯片也好、框架也好、模型也好，都是需要AI應用來驅動的。只有通過更多的場景落地應用，才可以形成更大的數據飛輪，才能夠讓芯片做到夠用、好用。

全球來看，AI原生應用正在成為主要的趨勢。微軟其實并沒有自己的基礎大模型，它是跟OpenAI合作的，但是它有最成功的AI原生應用，大家知道就是Office365的Copilot，30美金一個月。百度從做AI的第一天起，就非常重視生態的建設，目前已經擁有了超過800萬AI開發者。

不久前，百度上線了大模型插件平臺，無論是個人還是企業，都可以通過這個平臺，把自己的數據和能力，快速地變成插件。比如法律助手、簡歷助手、裝修助手、旅游、辦公等等助手類插件。插件是一類特殊的AI原生應用，不僅容易上手，還能讓企業在私有數據沒有泄露風險的情況下，更便捷地用到大模型的能力，大大降低了開發者門檻，有利于構建繁榮的AI原生應用生態。

API是AI原生應用調用大模型的主要方式。在制造、能源、電力、化工、交通等實體產業，都將成為大模型和AI原生應用極為重要的落腳點，也將成為推動數實融合的主陣地。

今天，在百度智能云千帆大模型平臺上，已經有超過17000家企業在這里開發產業模型和解決方案，除了剛才提到的行業，也包括教育、電商、短視頻、游戲等多個行業。

未來，每一家企業跟自己客戶打交道的方式，都會轉變為AI原生應用，這將大幅度提升企業的競爭力。無論是企業競爭力的提升，還是個人工作效率的提升，都是經濟增長的驅動力。AI應用生態的繁榮就會成就經濟繁榮。

“紙上得來終覺淺，絕知此事要躬行”。我講了這么多大模型和AI原生應用，就是希望每個人都行動起來，去使用它、了解它、體驗它、投入到AI原生應用的創新中，共同創造一個百花齊放、無限可能的AI原生時代。

謝謝大家！