作者 | 連冉 一(yī)濤 Jesse編輯 | 靖宇
「今年(nián)絕大多(duō)數時候，全社會焦點都在大模型本身。但是我一(yī)直的觀點都是，在基礎模型之上(shàng)要有千千萬萬的 AI 原生(shēng)應用，大模型的價值才能(néng)被體現出來。媒體、社會、公衆主要的興奮點還在基礎模型上(shàng)，沒有轉到(dào) AI 原生(shēng)應用上(shàng)，我多(duō)多(duō)少少有點著(zhe)急。」
在 12 月(yuè) 16 日舉辦的極客公園創新大會 2024 上(shàng)，百度創始人、董事(shì)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 分鍾的對談，他一(yī)開場就(jiù)直截了當地提出，「我們要去卷 AI 原生(shēng)應用，把這個做出來了才有價值。爲什麽大家不去認真做 AI 原生(shēng)應用，而去關心大模型進展？這個進展對大多(duō)數人來說不是機會。」
李彥宏認爲，中國現在有好幾百個基礎模型，這是對社會資源巨大的浪費，尤其在我們算(suàn)力還受限制的情況下(xià)，更多(duō)的資源應該放(fàng)在去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(néng)性。
「大模型時代的來臨，真正的價值在于原生(shēng)應用，而原生(shēng)應用無論對于大廠來說，對于中小(xiǎo)企業來說，對于創業者來說，都是很大的機會，希望大家及早的去把握，盡量多(duō)的去嘗試，我認爲一(yī)定能(néng)夠找到(dào)一(yī)條符合自(zì)己發展的道路(lù)。」
大模型如何改造現有業務？李彥宏認爲，大公司代表落後生(shēng)産力，千萬不要看(kàn)大公司在幹嘛，「大公司反應都是慢(màn)半拍的。我天天在内部講，要去掉肌肉記憶，一(yī)定要改，一(yī)定要擁抱新時代。我逼著(zhe)所有業務重構重做，扔掉重新來。」
李彥宏進一(yī)步指出，相(xiàng)對于全新的超級應用，大模型對現有企業、現有應用的改造可以創造出更大的價值。「幾乎所有行業裏已經成型的公司，一(yī)旦轉過彎來，能(néng)很好地利用大模型能(néng)力的話，它獲得的收益、獲得的價值增益加起來，一(yī)定是最大的。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(néng)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(néng)不是某一(yī)類人，而是各類人的綜合。有人可能(néng)不是計算(suàn)機專業，但他學習能(néng)力很強的，他有産品、市(shì)場的感覺，同時又(yòu)不怕技(jì)術，即使沒學過，讀一(yī)讀最新的論文，就(jiù)能(néng)明白(bái)講了什麽、用什麽方法，這種類型的人是最有可能(néng)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會 2024 的對話實錄：
01 卷 AI 原生(shēng)應用才有價值，大模型進展對多(duō)數人不是機會
張鵬：如果沒記錯的話，你應該是第六次來到(dào)極客公園了。
李彥宏：對，我覺得這個氛圍特别好，特别适合我這種性格的人。
張鵬：我記得每次你來的時候，都會爲我們帶來一(yī)些「時代怎麽向前走」的思考。但今年(nián)，我們先從總結開始。很多(duō)人都看(kàn)到(dào)今年(nián)百度很積極，你也有很多(duō)精彩發言。我們都能(néng)感覺到(dào)你的興奮，但今天我有機會真正問問你，這個興奮的點在哪？
李彥宏：其實人工(gōng)智能(néng)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(xī)特别感興趣，但仔細想一(yī)想，人工(gōng)智能(néng)這個詞被提出來已經有 70 多(duō)年(nián)了，所以最早那一(yī)批對人工(gōng)智能(néng)技(jì)術感到(dào)興奮的人，現在可能(néng)都不在了。在這個過程當中出現過比如說下(xià)圍棋、人臉識别等等應用。就(jiù)是一(yī)波又(yòu)一(yī)波的，讓很多(duō)人興奮，之後又(yòu)發現，其實這個東西(xī)沒什麽用處，或者說其實這個東西(xī)門檻不高(gāo)大家都能(néng)做，浪潮就(jiù)又(yòu)落回去了。
張鵬：有過一(yī)個低(dī)谷。
李彥宏：對，經曆過這種好幾次的起起伏伏之後，我覺得很多(duō)人其實有點疲憊，而大模型出現之後，之所以我自(zì)己很興奮，而且調動了公司幾乎所有的資源在做相(xiàng)關的事(shì)情，是因爲我覺得這跟過去任何一(yī)次 AI 的浪潮都很不一(yī)樣。
你知道，當年(nián)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(jì)術背景、完全不懂(dǒng) 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(néng)來下(xià)圍棋」這個技(jì)術，因爲當時我覺得這個東西(xī)沒用。你即便是做出了能(néng)夠下(xià)得過全人類的圍棋冠軍，我覺得價值還是很小(xiǎo)的，所以我們沒有去做。
後來，計算(suàn)機視覺起來了，特别火熱，人臉識别或者說智能(néng)巡檢等等，它有一(yī)定的作用。
張鵬：而且好像也應該有商業價值了。
李彥宏：也有商業價值，但是它的場景非常分散。做人臉識别就(jiù)是人臉識别、做機器(qì)巡檢就(jiù)機器(qì)巡檢，各種各樣的場景你都要單獨去做一(yī)套。一(yī)旦場景分散，就(jiù)意味著(zhe)很難做出标準化的産品。所以我們今天看(kàn)到(dào)這一(yī)類型的計算(suàn)機視覺方面的 AI，應用場景非常非常廣泛，特别多(duō)，甚至已經很普及了，但是沒有做出來特别優秀的大公司或者特别标準化的産品。
大模型的技(jì)術浪潮，我覺得不一(yī)樣之處就(jiù)在于它的通(tōng)用性，我們叫做「智能(néng)湧現」，就(jiù)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(jì)術能(néng)夠做得非常好、非常領先的時候，它在各種各樣的場景都能(néng)夠迅速地做出有價值的應用來，這是我覺得 AI 過去 70 年(nián)從來沒有過的事(shì)情，所以它是一(yī)個完全不一(yī)樣的機會。
百度創始人、董事(shì)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(jiù)是在于它的通(tōng)用性？你突然發現這樣的技(jì)術不是 demo，不是在某個點上(shàng)覺得很炫酷的東西(xī)。咱們倆在 3 月(yuè)份聊的時候，我就(jiù)感受到(dào)了你确實對它的通(tōng)用性很感興趣。但我看(kàn)你最近的很多(duō)發言，都是跟應用相(xiàng)關，而不是模型，是興奮點遷移了嗎？
李彥宏：也不能(néng)說遷移，你可能(néng)記得文心一(yī)言發布的時候是 3 月(yuè)份，3 月(yuè) 16 号，那時我們确實講了基礎大模型到(dào)底具備哪一(yī)些功能(néng)。但是我在那個發布會上(shàng)就(jiù)已經在講，未來主要的機會其實是在模型之上(shàng)的 AI 應用。這個觀點其實到(dào)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(nián)吧(ba)，絕大多(duō)數時候全社會的焦點都在大模型本身，都在基礎模型上(shàng)。
但是，在基礎模型之上(shàng)，要有千千萬萬甚至數以百萬計的 AI 原生(shēng)應用，這個大模型的價值才能(néng)被體現出來。過去這一(yī)年(nián)的時間，媒體、社會、公衆，主要的興奮點還在基礎模型上(shàng)，沒有轉到(dào) AI 的原生(shēng)應用上(shàng)，我多(duō)多(duō)少少有點著(zhe)急，所以就(jiù)是最近幾次公開的發言，也包括公司内部的這種講話，都在不停的強調，我們一(yī)定要去卷 AI 的原生(shēng)應用，要把這個東西(xī)做出來了，模型才有價值。
而如果我們類比一(yī)下(xià)，比如說移動互聯網時代，就(jiù)是 Android、iOS，其實就(jiù)這麽兩個。今天微信、TikTok，它的價值我覺得一(yī)點都不比 iOS 或者 Android 低(dī)。爲什麽大家不去認認真真花精力做原生(shēng)應用，天天關注模型進展。其實大模型進展對于絕大多(duō)數人來說都不是機會，隻有極少數跟這個技(jì)術非常相(xiàng)關技(jì)術人員去研究、去跟蹤這些東西(xī)，我認爲是有價值的。
但是我覺得目前的這種關注點，或者說社會資源的這種分配完全是不成比例的，大量的資源浪費在各種各樣基礎模型的訓練上(shàng)，甚至是跑分刷榜上(shàng)，而比較少的資源和精力放(fàng)在了 AI 原生(shēng)應用上(shàng)，這是我多(duō)多(duō)少少這幾個月(yuè)有點著(zhe)急的地方吧(ba)。
張鵬：所以其實你覺得「卷」是應該，但是得卷對地方是吧(ba)？
李彥宏：對，卷是很正常的，任何新東西(xī)和大機會來的時候，大家肯定就(jiù)是逐步地都能(néng)看(kàn)到(dào)，會一(yī)擁而上(shàng)，然後有一(yī)個大浪淘沙的過程，這個非常正常。
張鵬：但這裏面也存在大家現在很擔心的一(yī)個問題，比如說最近我們看(kàn)到(dào)谷歌(gē)也是把 Gemini 發出來，據說 OpenAI 的 GPT-4.5 可能(néng)也要發，最近也有各種傳言，就(jiù)像你說的，确實有可能(néng)最先進的這樣的基礎模型就(jiù)那麽幾個。
李彥宏：對。
張鵬：從國内的角度去看(kàn)，我們在過去的一(yī)段時間和國外的大模型上(shàng)的差距，是縮小(xiǎo)了還是拉大了？我們怎麽該怎麽評估大模型的進展？
李彥宏：對，其實這是一(yī)個蠻有意思的問題。我覺得應用層面，中美發展方向上(shàng)也有可能(néng)會比較不一(yī)樣，美國在企業級軟件(jiàn)領域，市(shì)場大，也應該說做得比較先進，中國就(jiù)是 toC 的這個領域做的會更先進一(yī)些。如果我們回到(dào)技(jì)術差距上(shàng)，我始終的觀點都是說技(jì)術還是要爲應用服務的。當你說這個技(jì)術好，或者那個技(jì)術不好的時候，你到(dào)底指的是什麽？
今天我們說百度文庫的 PPT 生(shēng)成能(néng)力是全球最好的，它基于的就(jiù)是文心一(yī)言的大模型，所以這個時候你說我們跟世界最領先的水(shuǐ)平有多(duō)大差距？我覺得沒什麽差距。但如果你說是，比如某些個特别企業級的這種應用，那中國這一(yī)方面市(shì)場太小(xiǎo)了，所以我們也沒有專門去爲其去做優化，那确實有可能(néng)是落後的；或者說各種各樣的小(xiǎo)語種，我們現在還沒有精力去做優化，所以也有可能(néng)是落後的。
所以我在看(kàn)模型的技(jì)術、水(shuǐ)準的時候，更多(duō)是在看(kàn)它的應用，到(dào)底在什麽地方去比較。簡單地去刷個榜，去跑個分，我覺得其實挺無聊的。訓練一(yī)個大模型你得投多(duō)少資源，都是一(yī)萬張 GPU 的卡，要訓練很長時間。訓練完之後，去跑分，刷榜，即便拿了第一(yī)名，但是并不創造商業價值。
張鵬：可能(néng)有利于融資，也是一(yī)種方式。
李彥宏：融資也是間接的，投資者願意給你錢，是認爲你最終能(néng)夠靠這些東西(xī)掙到(dào)錢。
所以我覺得模型技(jì)術的先進性，更多(duō)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(xī)想清楚了之後，才能(néng)夠去評判模型的好壞。所以有時候我會說，模型好壞的評估是一(yī)個做模型的公司的核心競争力，你知道什麽叫好、什麽叫不好，才能(néng)做出好的模型，如果你都不知道，要靠第三方去給你做評價、去給你打一(yī)個分，這事(shì)八成是不靠譜，因爲你自(zì)己都不知道你在幹什麽。
張鵬：所以從你的視角去看(kàn)，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：最近大家有一(yī)個說法，大模型本身就(jiù)是在技(jì)術上(shàng)大力出奇迹。好像大模型創新也是要靠大力出奇迹，有足夠的資源、錢和決心就(jiù)能(néng)成功。你怎麽看(kàn)這種看(kàn)法？
李彥宏：我覺得大力出奇迹這個說法，更多(duō)是指大模型從 0 到(dào) 1 的探索過程，OpenAI 在别人不知道這條路(lù)能(néng)夠走通(tōng)的情況下(xià)，用了足夠多(duō)的算(suàn)力，做足夠多(duō)的數據訓練，最後跑出來這條路(lù)。大家說他們其實也沒有發明新的算(suàn)法，用的就(jiù)是 Transformer，最後做出來非常好的效果，是因爲他用了足夠多(duō)的卡。我看(kàn)到(dào)美國學術界也有人調侃，全美國所有的大學的卡加起來，訓不出一(yī)個 GPT-3.5。确實，這裏面動用的算(suàn)力非常非常大。
但是我覺得再往後走，這個遊戲不會是這個玩法，不會是大力出奇迹，而更多(duō)地走向它的反面。這個和所有商業競争規律都是一(yī)樣的，誰的效率高(gāo)，誰勝出。你可以融資，我也可以融資，最後我用 10 塊錢做出來 100 分的效果，你用 10 塊錢做出來 120 分的效果，久而久之你就(jiù)赢了。或者說爲了做出 100 分的效果，我用 100 塊錢，你用 80 塊錢，你就(jiù)赢了。到(dào)最後，體現在應用上(shàng)的價值就(jiù)是價格。
現在媒體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(dī)，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。我們在芯片層、框架層、模型層、應用層，過去這麽多(duō)年(nián)都有布局，所以我們可以做端到(dào)端的優化。剛才講了生(shēng)成 PPT 這個例子，當它有了需求之後，我向下(xià)傳遞，文心大模型必須要爲它做優化，優化的時候說，這個調用次數太大了，成本很高(gāo)，我們算(suàn)力做不起。
往下(xià)走，你的「飛槳框架」，要完全爲文心大模型的需求去進行優化。再往下(xià)走，就(jiù)是芯片怎麽去适配飛槳的框架，文心的大模型，一(yī)層一(yī)層端到(dào)端優化下(xià)來。最後我們從 3 月(yuè)份發布的時候到(dào)現在，基本上(shàng)把推理的成本降到(dào)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(néng)隻是大家就(jiù)是拼資源拼決心，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，這個确實不是你去發幾篇論文，或者跑個測評就(jiù)能(néng)夠可以的。
李彥宏闡釋目前大模型産業的核心問題——AI 原生(shēng)應用｜極客公園
02 大公司代表落後生(shēng)産力，千萬不要看(kàn)大公司在幹嘛
張鵬：在你看(kàn)來，中國依托大模型的新一(yī)代 AI 産業發展，有哪幾個核心問題？如果我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(néng)說三個，最關鍵，甚至是唯一(yī)的問題，還是應用。
大模型是一(yī)個基礎，上(shàng)面如果有了有價值的應用，這個産業就(jiù)算(suàn)跑通(tōng)了，就(jiù)能(néng)越做越大。你想問的可能(néng)是，怎樣才能(néng)發展出好的應用。這裏的因素我覺得有幾方面。
一(yī)方面是國家的産業政策。因爲中國比較領先的産業，很多(duō)時候都是國家在産業政策上(shàng)有先見之明。比如太陽能(néng)光(guāng)伏，動力電池，一(yī)直到(dào)現在的新能(néng)源車。大模型這塊也是，國家如果能(néng)夠出台相(xiàng)關的産業政策，鼓勵基于大模型的 AI 原生(shēng)應用開發，我覺得這就(jiù)會是很重要的成功因素。
第二，我覺得是現在的輿論環境。我剛才講了，媒體現在主要關注的是基礎大模型。這個東西(xī)真的不重要，重要的是我們現有的企業，它原來不管是做什麽的，用了大模型之後，能(néng)不能(néng)對它的業務關鍵指标産生(shēng)正向的作用。這塊大家的關注度比較低(dī)，我覺得這個關注度如果能(néng)提上(shàng)來的話，也是大模型做成、做大，非常重要的點。這個東西(xī)說起來容易，但做起來很難。大公司反應都是很慢(màn)的，甚至我有時候講，大公司代表落後生(shēng)産力，你千萬不要看(kàn)大公司在做什麽。
張鵬：百度算(suàn)不算(suàn)大公司？
李彥宏：百度算(suàn)大公司。所以我天天在内部講，要去掉肌肉記憶，不能(néng)按照(zhào)慣例去做，一(yī)定要改，一(yī)定要擁抱新的時代。就(jiù)是大家過去很習慣了，所以我逼著(zhe)所有的業務都去重構、重做，過去不管怎麽做的，扔掉，重新來。
内部我可以強力要求，外部就(jiù)不能(néng)這樣了，所以跟外部溝通(tōng)的時候，總感覺大公司是慢(màn)半拍的，我看(kàn)到(dào)相(xiàng)對中型一(yī)些的企業，尤其本身就(jiù)有科技(jì)基因的企業，在擁抱大模型，在利用大模型來開發已有應用的時候，表現出來的成熟度很好，非常令人欽佩。所以我說，第二個問題是現有企業、現有業務怎麽能(néng)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(néng)出來，這更多(duō)需要創業公司、VC 去嘗試，往這方面多(duō)努力，多(duō)做各種各樣的嘗試。
張鵬：要解決這些關鍵問題，不能(néng)隻靠做大模型的公司。還是需要更多(duō)人參與。
李彥宏：沒錯。
張鵬：國内大模型創業已經是「百模大戰」，你怎麽看(kàn)這一(yī)點，有什麽預測嗎？
李彥宏：我覺得已經不重要了，即使現在靠大模型融了資的企業，我看(kàn)它們也越來越多(duō)地在講要開發應用。我認爲這就(jiù)是逐步走上(shàng)了比較健康的軌道。不管它是自(zì)己的模型，還是用别人的模型，最終它的價值都要通(tōng)過應用體現出來。
如果它自(zì)己能(néng)找到(dào)一(yī)個超級應用，那很好。如果找不到(dào)，它能(néng)賦能(néng)别人，基于它的模型去開發成功的原生(shēng)應用，我覺得也很好。我确實覺得，好幾百個基礎模型，這是對社會資源巨大的浪費，更多(duō)的資源應該放(fàng)在各行各業的應用上(shàng)，尤其是在我們算(suàn)力還受限制的情況下(xià)。這就(jiù)要寄希望于全社會對于這個事(shì)情的認知，能(néng)夠有一(yī)個比較大的變化。
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(dào)大公司也有大公司的難，百度畢竟是幾萬人的公司。你怎麽把你對 AI 的興奮和有效認知傳遞到(dào)組織之中？如果隻有 CEO 一(yī)個人很興奮，整個公司被拖著(zhe)跑應該也挺痛苦的。
李彥宏：這個确實需要付出很多(duō)努力、一(yī)遍一(yī)遍地講。公司每個季度會有中層幹部以上(shàng)的總監會，今年(nián)基本上(shàng)都是講這個主題；季度也有和員工(gōng)線上(shàng)的直播，也會把類似的理念推向更多(duō)的人；包括外部的講話内部的人也很關注。
我們會根據實際的業務開「思研會」，大家讨論這個技(jì)術和我的業務有什麽關系、過去有哪些肌肉記憶需要破除、破除之後會是什麽樣的……我雖然不能(néng)參加每一(yī)場「思研會」，但是我會看(kàn)很多(duō)他們留下(xià)來的總結。
我也從中學到(dào)很多(duō)東西(xī)，自(zì)己的認知也在不斷叠代。這個叠代的過程實際上(shàng)也是很讓人興奮的，你總覺得自(zì)己在學新東西(xī)，總覺得你又(yòu)懂(dǒng)了一(yī)些過去沒有想到(dào)、或者過去不是這樣想的事(shì)情。雖然我們有幾萬員工(gōng)，但是大家在這方面還是有共性的。當你覺得你不斷在學新東西(xī)，當你覺得你不斷看(kàn)到(dào)新的可能(néng)性的時候，大家這個勁兒就(jiù)上(shàng)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，對大家重構每一(yī)個産品、重做每一(yī)個業務，确實起到(dào)了作用。
張鵬：你剛剛一(yī)直在說重構，我想起聽過的一(yī)個百度内部傳聞——最早的時候大家跟你說百度的業務都要接入大模型，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)個業務說要擁抱大模型，隻是在主頁上(shàng)放(fàng)一(yī)個文心一(yī)言的接口，就(jiù)認爲完事(shì)了。這種是最不需要動腦筋的，但是這種恰恰是價值最低(dī)的。
這個業務到(dào)底跟大模型有什麽關系？大模型能(néng)幫助你的 DAU 有多(duō)少增長？你的留存率有多(duō)少增長？用戶時長有多(duō)少增長？收入有多(duō)少增長？利潤有多(duō)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(néng)讓你的業務關鍵指标産生(shēng)有效變化，那你就(jiù)沒有真正地擁抱大模型。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(jiù)能(néng)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(jiù)需要看(kàn)我們哪沒用對，或者這個模型現在還有哪裏不足。
這個是非常好的，當業務部門知道我的業務需要這個功能(néng)，但這個模型還不具備相(xiàng)應能(néng)力時，他就(jiù)需要和文心一(yī)言的團隊提需求，這是我們基礎模型叠代的過程，所以這樣才能(néng)形成良性循環。
我們不靠大模型跑分。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模型按照(zhào)真正符合市(shì)場需求的方向去演進叠代。
張鵬：我們都很關心大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。而我們天天在問大模型，某種程度上(shàng)是替代搜索的方式。
搜索未來會因爲大模型要改變嗎？還是它隻是技(jì)術 demo，搜索會有它的延展方向？或者這個東西(xī)會替代搜索？
李彥宏：大模型和搜索的關系非常近，我們有點近水(shuǐ)樓台先得月(yuè)。文心大模型 1.0 版本是 2019 年(nián)發布的，2020 年(nián)發布 2.0，2021 年(nián)發 3.0，到(dào)今年(nián) 10 月(yuè)份的時候變成 4.0 版本。
整個過程走下(xià)來，認知确實在不斷叠代，各種各樣的功能(néng)逐步都上(shàng)去，所以慢(màn)慢(màn)會看(kàn)到(dào)在搜索上(shàng)的結合會越來越明顯。
我現在把搜索的功能(néng)分成三部分。第一(yī)部分是「極緻滿足」，第二部分是「推薦激發」，第三部分是「多(duō)輪交互」。這三部分和大模型的能(néng)力都有結合的地方。
首先是極緻滿足。過去搜索是你問一(yī)個問題，它給你 10 個鏈接，你一(yī)個一(yī)個點開去看(kàn)。但是以後對于你的問題，如果它有唯一(yī)答案的，我就(jiù)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(néng)要做的事(shì)情。
第二是推薦激發。當你問完一(yī)個問題，在我們已經能(néng)夠用一(yī)個生(shēng)成答案滿足你需求的情況下(xià)，我們也要用這個大模型的能(néng)力，猜測你可能(néng)對什麽樣的内容感興趣，然後給你推薦相(xiàng)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，這種情況我們叫多(duō)輪交互。就(jiù)是通(tōng)過多(duō)輪的對話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(xī)都是傳統搜索引擎完全沒有做過的事(shì)情，如果能(néng)夠做成，搜索就(jiù)真正變成了全新的産品。
某種意義上(shàng)講，國外的一(yī)些大模型，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(lù)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(duō)的可能(néng)性，有太多(duō)的事(shì)兒你可以做，做得好就(jiù)能(néng)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，可以創造更大價值
張鵬：現在還不能(néng)下(xià)一(yī)個結論，未來像文心一(yī)言這樣的大模型，會成爲一(yī)個 Super App？
李彥宏：現在沒有這樣的結論。甚至，大模型最大的價值創造到(dào)底是全新的 Super App，還是對現有應用的改造，現在我覺得也沒有定論。不僅在搜索領域，在很多(duō)領域都是這樣。
今天看(kàn) Microsoft 365 Copilot 一(yī)年(nián)營收 50 億美元，比 OpenAI 全年(nián)的收入都大很多(duō)倍。僅就(jiù)對現有産品的改造而言，就(jiù)已經創造出來這麽多(duō)新的價值。大家還是要多(duō)看(kàn)大模型和自(zì)己現有業務的結合。可能(néng)一(yī)開始工(gōng)程師會告訴你效果不好，這個東西(xī)對我們沒價值。其實不是的，你要仔細去看(kàn)、給模型提要求，最終經過幾輪叠代之後效果就(jiù)出來了。
張鵬：如果天天琢磨什麽是 AI-Native 的應用，可能(néng)會忘了有些公司有機會找到(dào) 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(dào)大模型推動時代變化的一(yī)種方式。
李彥宏：這個東西(xī)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，大家看(kàn)到(dào)最大的價值創造都來自(zì)于創業公司。新公司出來，最後拿了極大的市(shì)場份額，甚至創造出來過去沒有的需求。
但是這一(yī)波生(shēng)成式人工(gōng)智能(néng)，我們看(kàn)到(dào)更多(duō)是對現有業務的改造，創造出了大的價值。Microsoft 是一(yī)個例子。Adobe 也是一(yī)個很明顯的例子，它對大模型的擁抱就(jiù)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：百度也有足夠的資金、技(jì)術力量，又(yòu)有先發優勢。如果 AI 未來的作用越來越大，越來越通(tōng)用，其它玩家肯定也會擔心——我做的這個事(shì)是不是百度未來也能(néng)做？你們需要定自(zì)己的戰略和邊界嗎？在今天有這個戰略和邊界嗎？
李彥宏：你剛剛講的擔心邏輯上(shàng)不成立。生(shēng)成式 AI 是如此大的機會，對整個社會可能(néng)都會産生(shēng)重構，所以沒有一(yī)家公司能(néng)夠把所有機會全占住。百度不能(néng)，即使比百度規模大很多(duō)倍的公司也沒有這個能(néng)力。無論是創業者、客戶、合作夥伴，完全沒有必要擔心這件(jiàn)事(shì)情。
你問題的後半部分，百度有沒有戰略上(shàng)的劃定邊界或者取舍？那當然是有的。最近這一(yī)兩個月(yuè)，我們每年(nián)的戰略規劃和讨論就(jiù)在發生(shēng)。
我始終都在講的一(yī)句話是：什麽叫戰略？戰略就(jiù)是取舍，就(jiù)是決定做什麽，不做什麽。決定做什麽相(xiàng)對容易一(yī)點，決定不做什麽難一(yī)點，尤其是過去已經在做的事(shì)。你決定說其實我的資源不應該再往這方面放(fàng)，這個有點割肉，大家也會疼，也會有感情的問題。
但是作爲一(yī)個 CEO，你就(jiù)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(xī)去砍掉。
對于外界的創業者、合作夥伴，其實你是在跟全部的市(shì)場競争。如果你是在市(shì)場當中做得最好的，那你就(jiù)有生(shēng)存的理由。如果你被市(shì)場當中任何一(yī)個玩家所打敗，那你就(jiù)生(shēng)存不下(xià)去。其實這件(jiàn)事(shì)情和百度的關系真的不大，沒有必要擔心這方面的事(shì)情。
張鵬：百度想做也做不了那麽多(duō)。
李彥宏：真的做不了。
05 創業公司能(néng)做出三五個Super App、幾千個垂類應用
張鵬：現在确實感覺技(jì)術還在持續的漲潮期，這可能(néng)也是很多(duō)人現在擔心的一(yī)點。比如今天你号召大家應該卷應用，于是一(yī)些真實的開發者們投入了一(yī)個月(yuè)；明天你們又(yòu)發了新版本，好像把創業者的能(néng)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(kàn)？
李彥宏：那就(jiù)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(xī)就(jiù)把你做的事(shì)兒替代了，那就(jiù)說明你做的事(shì)情沒什麽價值，至少沒有獨特價值。那就(jiù)要改方向，要想别的辦法做真正别人無法替代的事(shì)情。
張鵬：大廠會拿走所有的紅利嗎？今天看(kàn)來，這種創新的壓力好像都在新生(shēng)代企業這一(yī)側，大廠好歹還有比較确定的曆史資産，還可以應用 AI 創造更高(gāo)的效率。這個機會未來是平均分配，還是分布不均的？
李彥宏：大廠會拿走大多(duō)數的紅利，我說的大廠不單指互聯網大廠。我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(néng)夠很好地利用大模型的能(néng)力，它獲得的收益、價值增益加起來一(yī)定是最大的。
當然，這并不表明創業公司沒有機會，創業公司可能(néng)能(néng)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(néng)性也非常大。
但是這些價值創造跟我們對于現有世界的改造相(xiàng)比，我認爲還是一(yī)個小(xiǎo)頭。
張鵬：我們多(duō)問點開發者感興趣的話題。AI-Native（AI 原生(shēng)）這個詞今年(nián)很流行，能(néng)不能(néng)定義一(yī)下(xià)什麽叫 AI-Native？
李彥宏：其實我們的認知也在不斷叠代。過去講基于大模型開發出來的應用，就(jiù)是 AI 的原生(shēng)應用，但是這樣的應用具有什麽特點呢(ne)？我們也在考慮。比如說它的用戶交互是不是純自(zì)然語言的，這跟我們過去的圖形用戶界面是不太一(yī)樣的。
但是我們也發現，純自(zì)然語言的交互界面門檻是不低(dī)的。過去大家習慣了上(shàng)滑一(yī)下(xià)看(kàn)一(yī)個新内容，今天你讓它輸入一(yī)段話才看(kàn)到(dào)内容，這個對于很多(duō)用戶來說，門檻很高(gāo)。
一(yī)方面我們要解決的用戶需求是更複雜的需求。它不僅需要你輸入一(yī)段話，甚至需要多(duō)輪交互才能(néng)被搞清楚。但是我們也可以通(tōng)過自(zì)然語言界面和圖形用戶界面結合的方式降低(dī)用戶門檻。
再有，還是要做過去的技(jì)術做不到(dào)的事(shì)情。過去所謂是辨别類的需求，比如人臉識别。其實生(shēng)成類的需求大多(duō)數都是過去的技(jì)術做不到(dào)的，還是要看(kàn)在哪能(néng)夠創造比較大的價值，那它産生(shēng)出來的應用很可能(néng)就(jiù)是 AI 原生(shēng)應用。
我們也在摸索的過程當中，不斷在總結、在歸納、在提煉。如果有什麽心得的話，我也很願意跟大家做分享，包括我們踩過的坑，我們哪些路(lù)走錯了，我都很願意有機會跟大家進一(yī)步的分享。
張鵬：所以把 AI-Native 特簡單地定義爲 1、2、3，大概率反而是錯的。
李彥宏：我覺得我能(néng)夠定義的就(jiù)是自(zì)然語言的交互，2、3 我都說不出來。
張鵬：反而它可能(néng)是開放(fàng)性的，要長期去探索的。
李彥宏：沒錯。
張鵬：這個也引發一(yī)個話題，你看(kàn)過去移動互聯網的時候，我們要做一(yī)個開發，大概知道是個什麽流程——要有産品經理畫出原型，前端、後端實現。在 AI 時代，基于大模型做 AI-Native 的開發，我們到(dào)底開發的是什麽？
李彥宏：我覺得從應用的角度來講，倒沒有什麽特别的，就(jiù)是你要解決什麽問題、給别人帶來什麽樣的價值，這個跟過去時代的開發相(xiàng)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，對于研發人員的要求，對于一(yī)個公司的組織能(néng)力，可能(néng)都是跟以前不太一(yī)樣的。今天在百度的話，PM（産品經理）和 R&D（研究與開發）的比例是發生(shēng)變化的。過去我們一(yī)個 PM 要對很多(duō) R&D，今天可能(néng)是 1：1 了。或者說很多(duō)做法在前期進行測試的時候不太需要 R&D 介入，PM 自(zì)己攢一(yī)個東西(xī)就(jiù)可以做到(dào)，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(néng)力最重要
李彥宏和張鵬探讨大模型創業者的「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(duō)的發揮空間，看(kàn)起來 PM 今天又(yòu)重要起來了。我覺得引出一(yī)個特别有意思的話題，在今天什麽樣的産品經理，是适合 AGI（通(tōng)用人工(gōng)智能(néng)）時代的？
李彥宏：我認爲将來真正的成功的 AI-Native 産品經理，很可能(néng)不是某一(yī)類人，而是各類人的綜合。比如說今天我們見到(dào)的一(yī)些比較優秀的管培生(shēng)，你看(kàn)他學習的專業，有可能(néng)不是計算(suàn)機科學，但他基礎的素質、學習能(néng)力很強的。他有産品的感覺，有市(shì)場的感覺，同時又(yòu)不怵技(jì)術。即使沒學習過，新的論文發表了，他讀完論文，也能(néng)明白(bái)這個論文講了什麽，大概用了什麽方法，這種類型的人是最有可能(néng)成爲成功的産品經理的。
你說他是超級用戶吧(ba)？他過去沒有那麽多(duō) Super App，成不了超級用戶；大廠高(gāo) P 吧(ba)，才畢業一(yī)兩年(nián)時間，到(dào)不了高(gāo) P；成熟産品經理吧(ba)，也到(dào)不了。
學習能(néng)力才是最重要的。他不害怕這些技(jì)術，他會學，而且不滿足對于現有技(jì)術的利用，而且要求技(jì)術——雖然你這個技(jì)術現在沒有做到(dào)這一(yī)點，但我要求你給我做到(dào)這樣，我才能(néng)夠把我的産品做出來。這樣的人我覺得會是成功的 PM。
我覺得我們的 PM 絕大多(duō)數其實也不符合這個标準。我有時候會聽到(dào)百度的 PM 說，我們現在技(jì)術很厲害，我們的技(jì)術發展也很快，我一(yī)定要把百度最優秀的技(jì)術及時地用到(dào)我的産品當中去。
我說不行啊！我們最優秀的技(jì)術也是很不成熟的技(jì)術，你一(yī)個月(yuè)之後它就(jiù)已經落後了。你一(yī)定要講，我的業務需求是什麽，我就(jiù)逼著(zhe)這些工(gōng)程師，一(yī)定要把我這個需求給我滿足了。你現在沒做出來，OK，但是你要多(duō)長時間之内把它做出來？能(néng)提這樣要求的 PM 才是合格的 PM。
張鵬：首先不怵技(jì)術，但是他自(zì)己又(yòu)不做技(jì)術，反而更專注在需求上(shàng)。很重要的一(yī)點是，拉著(zhe)技(jì)術跟他的目标一(yī)起漲。這是很大的變化，模型本身也要跟著(zhe)他的需求漲。
李彥宏：沒錯，因爲這個技(jì)術确實叠代太快了。
張鵬：看(kàn)起來新一(yī)代開發者又(yòu)有很多(duō)的機會。如果大廠高(gāo) P 的話恐怕挺難的，肌肉就(jiù)成了慣性。
李彥宏：是。
張鵬：我們今天在場裏有很多(duō)創新者，你給大家什麽樣的建議？包括百度可以幫到(dào)大家什麽？
李彥宏：最重要的還是要去試。今天大模型有這麽多(duō)可選的，而且能(néng)力在迅速提升，基于新的技(jì)術能(néng)力，能(néng)夠長出什麽樣的應用來？我們今天的認知，跟我們一(yī)個月(yuè)或者半年(nián)、一(yī)年(nián)之後的認知是非常不一(yī)樣的。
這個認知怎麽叠代出來的呢(ne)？不是你坐在屋子裏憑空想象出來的，也不是我讀了哪篇論文明白(bái)過來的。确實是無數的開發者他們在試的過程當中，知道這條路(lù)通(tōng)，這條路(lù)不通(tōng)。今天絕大多(duō)數的 Possibility（可能(néng)性）還沒有被嘗試過，創業者開發者都要嘗試，不管這條路(lù)走通(tōng)、沒走通(tōng)都是寶貴的經驗和教訓。即使沒走通(tōng)也知道沒走通(tōng)，如果走通(tōng)就(jiù)是一(yī)個大機會。
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(duō)長周期可以實現價值的事(shì)情？是未來一(yī)年(nián)、兩年(nián)、三年(nián)，還是 5-10 年(nián)？
李彥宏：我覺得它是長期的機會，隻是這個機會如果不去早抓的話，很可能(néng)在競争當中落後。今年(nián)有今年(nián)的機會，明年(nián)有明年(nián)的機會。五年(nián)之後還有沒有機會？我覺得也有機會。
但是爲什麽不早一(yī)點呢(ne)？爲什麽不比你的同行，比你的競争對手更早把技(jì)術的價值、把技(jì)術的潛力去發揮出來呢(ne)？尤其關鍵的是，你得想清楚你的的衡量指标，就(jiù)是這對我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(xī)想清楚之後，我覺得其他都迎刃而解了。
張鵬：最重要的今天就(jiù)是下(xià)場開始 play，哪怕一(yī)個遊戲的心态玩一(yī)玩，也是能(néng)夠入場的。
李彥宏：也是有價值的，learn something（學到(dào)東西(xī)）。
張鵬：今天跟李彥宏聊的很重要的收獲，就(jiù)是我們不要那麽把「我們的技(jì)術一(yī)定要用所謂最好的技(jì)術」挂在嘴邊。适合自(zì)己的、跟自(zì)己的場景匹配就(jiù)是最好的技(jì)術。哪怕是沒有做 AI 的人，可能(néng)反而有更大的機會。
李彥宏：其實進入的門檻、開發的門檻并不高(gāo)。
張鵬：感謝李彥宏的分享，期待百度繼續在國内一(yī)起推動 AGI 時代的到(dào)來，讓更多(duō)的開發者能(néng)夠創造更大的價值。李彥宏再來做個總結，給大家囑咐一(yī)句。
李彥宏：我說的夠多(duō)了，沒有什麽好總結的。我隻是講，大模型時代的來臨，真正的價值在于原生(shēng)應用，而原生(shēng)應用無論對于大廠，還是中小(xiǎo)企業，還是對于創業者來說，都是很大的機會。希望大家及早的去把握，盡量多(duō)的去嘗試，我認爲一(yī)定能(néng)夠找到(dào)一(yī)條符合自(zì)己發展的道路(lù)。