相比10亿级别DAU的“超级应用”，“超级能干”的应用更重要；相较“震撼发布”，“史诗级更新”的炫技流，让用户真正用起来并从中获益更重要。
作者/番茄酱
出品/新摘商业评论
如果说“AI狼人杀”中有预言家，那一定是被VivaTech誉为“中国AI的头号玩家”的百度创始人李彦宏。早在去年下半年，行业还沉浸在百模大战中无法自拔，纷纷花式卷技术、猛烧GPU时，李彦宏就曾一语中的，抛出了灵魂拷问并直指行业本质。
“对于所有企业来说，大模型有没有让你的成本变低，收入、利润变得更高，增速更快？这才是问题的本质。”
如今，2024年过去了一半，大模型迈向应用下半场，“降本增效才有价值”已成行业共识，这再次让行业看到了李彦宏AI思考的前瞻性。而一边“跳预言家”、一边掌舵百度AI走向的李彦宏也得以“知行合一”，让百度的AI应用实践快人一步。
同时，作为“预言家”，李彦宏也不断为行业带来诸多颠覆性洞见。7月4日下午，李彦宏出席上海世界人工智能大会-产业发展主论坛，并发表主题演讲。在时下，行业纷纷关注和讨论“AI超级应用”、期待一个巨无霸体量应用“加冕称王”之际，李彦宏再次一针见血，指出了其中的“超级应用陷阱”，并给大模型落地下半场定下了基调。
相比10亿级别DAU的“超级应用”，“超级能干”的应用更重要；相较“震撼发布”，“史诗级更新”的炫技流，让用户真正用起来并从中获益更重要。
同时，在“开源闭源”争个不休的当下，李彦宏认为，经得起市场检验的商业化闭源模型一定是最能打的。而谈及具体落地领域，具有反思、协作能力，可以解决复杂任务的智能体则是李彦宏最看好的AI应用方向。
一、李彦宏最新判断：“超级能干”的应用
比10亿DAU的“超级应用”更重要
不同于DAU为王的移动互联网时代，在AI时代，李彦宏指出了问题的关键所在。
“觉得一定要出现一个DAU10亿的APP才叫成功，这是移动时代的思维逻辑。AI时代，‘超级能干’的应用比只看DAU的‘超级应用’更重要，只要对产业、对应用场景能产生大的增益，整体价值就远大于移动互联网。”
为什么不能用移动时代的DAU思维看问题？事实上，移动互联网时代更像是冷兵器时代，这一时期，军队的规模和士兵的数量往往被视为决定胜负的关键因素之一。而在AI时代，大模型之所以被认为是颠覆性的生产力革命，是因为其强大的技术通用性能力，能够比以往更能够解决更多通用性的任务，在千行百业解决更多传统AI技术解决不了的问题。
大模型所带来的生产力爆炸，相当于热兵器乃至核武器级别的杀伤力，这时重要的不是体积，而是产品爆发力。因此，“人多力量大”“体量碾压”不再是致胜关键，内核里有没有真功夫才是王道。
如今，大模型正在进入千行百业之中，在很多领域跑出了标杆案例，落地潮下，“是骡子是马拉出来溜溜”，有没有真本事一看便知。
以快递行业为例，利用百度文心大模型能力处理订单，金蝶于2010年孵化的快递物流信息聚合平台——快递100做到了“一张图、一句话寄快递”，不再需要其他繁琐流程，时间从3分多钟缩短到19秒，不仅解放消费者双手，更是解放大脑。同时，大模型也为客服减轻了负担：90% 客服问题都是由大模型独立解决，一次性问题解决率达到了 99.4%，大大提升了服务效率。
在代码生成等更通用的领域，百度的文心快码已经在各个领域逐步渗透，在百度内部，已有30%左右的代码由AI生成，代码采用率超过了44%，让外界真真切切看到了AI带来的生产力爆炸。
此外，在“AI核武器时代”，李彦宏同样带来了诸多应用层的洞见，犀利地指出了大模型落地下半场，行业的几大重要走向，引出下文。
二、大模型下半场：闭源最能打，
智能体是最看好的AI应用方向
当前，大模型的应用落地已经进入下半场，而且已经越发进入深水区。IDC预测，全球生成式AI市场年复合增长率或达85.7%，到2027年全球生成式AI市场规模将接近1500亿美元。届时，45%的企业将掌握并使用生成式AI来共同开发数字产品和服务，从而使收入增长比竞争对手翻一番。
这种局势下，游戏规则变得简单，在大模型落地竞技场上，有一个颠扑不破的检验标准——即能否真正为业务、行业降本增效，应用才是模型的真正价值所在，“没有应用，光有基础模型，不管是开源还是闭源都一文不值。”再强大的基础模型能力，让普罗大众真正接触到、感受到、用上、用得好才是硬道理。
基于这一“第一性原则”，李彦宏指出，卷应用的大潮之下，很多企业对于大模型快速起效需求非常强烈，在这种背景下，采用商业化的闭源模型更能打。
“在学术研究或教学领域这种特定场景下，开源模型当然有自身价值所在，但在应用场景，当你处于一个激烈竞争的市场环境当中时，你需要是让自身业务效率比同行更高，成本比同行更低，这时商业化的闭源模型显然是最能打的。”
同时，李彦宏指出了“开源闭源之争”中的概念混淆。不同于部分认知中的“开源是众人拾柴火焰高”，事实上，模型开源只能拿到一堆参数，还要再做SFT、安全对齐，即使是拿到对应源代码，也不知道是用了多少比例、什么比例的数据去训练这些参数：“拿到这些东西，并不能让你站在巨人的肩膀上迭代开发。”
不止如此，开源想能力追平闭源，它需要有更大的参数规模，这意味着推理成本更高、反应速度更慢，这让其在应用竞技场上有着“负重起跑”的天然劣势。以百度在小说创作上的实践为例，当从开源模型转向轻量级模型、再转向文心大模型4.0后，小说生成的可用率和优质率得到极大提升，让网文作者如虎添翼。
同样基于“是否降本增效”这一底层逻辑，在具体应用场域上，李彦宏指出，智能体是最看好的AI应用方向，在未来，将来会有数以百万量级的智能体出现，形成庞大的智能体生态。
“制作一个好的智能体通常并不需要编码，只要用人话把智能体的工作流说清楚，再配上专有的知识库，就是一个很有价值的智能体了，这比互联网时代制作一个网页还要简单。未来在医疗、金融、教育、制造、交通、农业等领域，都会依据自己的场景及特定经验、规则、数据等，做出各种各样的智能体。”
这和国际场上大佬们的观点不谋而合。此前，比尔盖茨曾撰文指出，智能体将带来自我们从键入命令到点击图标以来最大的计算革命：“它们不仅会改变每个人与计算机交互的方式，还将颠覆软件行业。”7月3日，比尔盖茨再次在播客中展望“AI智能体”：能提供心理治疗服务，还能当女友。
而百度也通过实践证明了这一点。如今，百度智能体已在细分领域跑出代表性案例，目前，文心智能体平台已有16万多名开发者和超5万家企业入驻，覆盖了100多个应用场景。除了盖茨预言中个人向的“风花雪月、心里疗愈”外，百度智能体走得更远，深入田间地头，切实解难题、做难事。
6月28日，百度正式发布了首个农业智能体——“农民院士智能体”，该智能体为中国工程院院士朱有勇团队与百度共同打造，基于文心智能体平台创建，学习了中国工程院院士朱有勇及团队研究成果，能够解答农民在种植旱地优质稻、冬季马铃薯等农作物过程中的常见问题，帮助农民高效便捷地掌握农业技术知识，解决农业生产问题。
从“聊天写代码”，到赋能千行百业，产业层加速落地——AI规模化应用时代，百度再次收紧核心，锤炼“超能干”内核。
三、AI规模化应用时代，
百度再锤炼“超能干”内核
AI规模化应用时代，人类会不会失业？对这一引发广泛讨论的问题，李彦宏认为，一方面，AI只是辅助人工作，将重复性的、琐碎的工作替代掉，让人的工作效率更高，质量更好，而不是替代人工作；另一方面，一些全新的工作机会冒出来了——在“人人都是开发者”时代，调教AI成为重要技能。
“比如，做好一个智能体需要把工作流说清楚，这要求很强的逻辑性，要用提示词对模型进行调教，随着智能体的大量涌现，这个工种需求量也会飙升。这些工作机会，通常门槛并不高，做得一般能够养家糊口，做得好的话，那上限可以年薪百万。”
这一天或许为时不远了，因为在当下，规模化应用的趋势在百度已经体现得淋漓尽致，作为头部领跑者，百度呈“技术”“落地”双线开花之势，生态雪球越滚越大。
6月28日，百度正式发布文心大模型4.0 Turbo，通过数据、基础模型等核心技术的创新，实现速度更快，效果更好。同时，据百度披露的最新数据，文心一言累计用户规模已达3亿，日调用次数也达到了5亿；飞桨文心生态已有1465万开发者，服务37万家企事业单位，创建95万个模型。
从两个多月前，文心大模型的日调用量超过了2亿，到如今的破五亿，两个月暴涨三亿调用量背后，是用户真实的需求，以及用户真正能从中获益，并用文心大模型创造价值。这也进一步让行业看到了“收紧核心”、锤炼“超能干”内核的重要性。
或许从用户规模来看，百度已经成为外界眼里的DAU爆棚的超级应用，但事实上，这是水到渠成的结果，而非出发点。这也给行业更多启发——在大模型落地的下半场，应当专注内功修炼，而非圈地跑马，“无所求才能满载而归”。
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