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卷了一年多，大模型真的“火”了嗎？
有關大模型，似乎總有吵不完的架：追求“大參數”還是考慮“Scaling Law”？“稠密”和“稀疏”哪個框架更優？“語言”和“多模態”誰才是大模型的真正未來？玩家們旗幟鮮明、各有主見，而這個熱度，卻似乎一直沒有傳導到更加落地的市場上。
而一眾大廠中，百度是大模型工程化落地的鳳毛麟角——根據今日釋出的2024年百度第二季度財報顯示，顯示季度總營收339億元，百度核心營收267億元，百度核心經營利潤56億元，同比增長23%。
文心大模型日調用量超6億, AI 帶動云營收51億元，同比增長14%，漲勢喜人。
把“飄”在天上的 AI 落回地上，能有如此成績，百度做對了什么？
先說百度 Q2 財報最亮眼的數據——文心大模型調用量的猛增。
日調用量超6億，日均處理tokens文本數超一萬億。調用量狂增的背后，總讓人想起今年5月那場聲勢浩大、引得整個行業關注的“大模型價格戰”。
這場戰斗中，百度殺價的力度堪稱“兇猛”：
戰斗打響很快，百度就直接宣布將 ERNIE-Speed、ERNIE-Lite、ERNIE-Tiny 系列模型預置服務免費；
而到了今年7月，在 WAIC 期間，百度智能云宣布進一步降價，把 ERNIE 4.0、ERNIE 3.5 兩款旗艦模型的價格大幅壓低，輸入輸出分別低至0.03元/千Tokens、0.06元/千Tokens。
把價格門檻直接摘掉，自然有不少用戶競相涌入。尤其是不少大中、中小型公司機構，沒了對成本的顧慮，也就有了嘗試大模型的熱情。
價格降下來，確實減少了客戶調用的“推力”；而大模型競爭如此激烈，即使價格再低，尤其在當下價格已經低無可低的情況下，為什么文心可以脫穎而出？
早有文章分析過，百度能夠進行如此近乎決絕的讓利，本質上依仗的是百度更先進的全棧 AI 技術力，才有了免費和降價的底氣。
文心大模型誕生以來，就緊追時代的潮流，文心大模型的周均訓練有效率達到98.8%，相比文心一言發布時，訓練效率提升到當時的5.1倍，推理105倍，推理成本下降至最初的1%。6月，百度還推出了飛槳3.0，此次升級顯著提高了飛槳框架與百度 AI 基礎設施和文心大模型的兼容性，有望在未來進一步降低模型推理成本。
對于當下大模型用戶的痛點，百度剖析得非常深刻——用戶的第一類痛點，是應用落地的門檻比較高，如何快速結合場景開發出合適的的應用；而第二類痛點，則是對于具體的場景，如何用專用模型滿足自己的行業需求。
本質上，一個技術產品讓用戶買賬，第一性仍然是技術產品的“可用”和“好用”。
就在財報發布前一天，百度宣布支持對旗艦大模型 ERNIE 4.0 Turbo 進行精調。此前，百度千帆大模型平臺已支持 ERNIE 3.5、ERNIE Speed、ERNIE Lite、ERNIE Tiny、ERNIE Character 進行模型精調，截止當前已共計6款文心大模型可在千帆平臺進行精調使用，累計精調出2.1萬個模型，服務超過千家企業核心業務場景，擁有眾多成功效果案例。
政務領域，中華全國總工會聯合百度智能云，把 AI 的能力用在了法律咨詢上，讓勞動者可以通過大模型，更精準地了解法律問題、更快地計算勞動賠償金額、更個性化地完成案情評估。
相比傳統的開發方式，這套對精準度、反饋速度要求極高的系統，交付僅用了一個月，相比傳統3-6個月的交付周期有顯著的效率提升。
生產力能有如此提升，讓更多用戶看到這個價值，文心大模型的調用量不漲都難。
AI 迅速發展，給百度帶來的直接成績，是公司云業務的持續增長。
財報披露，Q2季度，百度智能云營收51億元，同比增長14% ，AI 收入占比9%，高于上一季度的6.9%。
把優秀的大模型當作一張名片，與之結合緊密的云業務也自然被隨之帶動。AI 應用的大繁榮，讓 GPU 云慢慢成為企業采購時的“標配”。
于是，模型即服務（MaaS）的模式正逐漸登上舞臺，成為百度云增長的新增量。
據 IDC 最新報告，百度智能云在2023年中國大模型平臺市場份額位居第一，達到19.9%。同樣，在今年國內近260個已公告中標的大模型項目中，百度領跑中標單位排行。在主流大模型廠商中，百度中標項目數量最多、覆蓋了最多行業、也已6400萬+的中標金額冠絕群雄，蟬聯三項第一。
在大模型落地的這段時間里，千帆平臺“悶聲發大財”，已經累計服務了15萬家客戶，在政務、電力、教育等多個行業發力，不僅讓技術產品得到了市場的認可，更給社會帶來了生產力升級的回饋。
在河南、重慶等地的鄉村中，千帆正推動著“大模型下鄉”，把醫保繳費、戶籍辦理等最細碎、最耗時的問題，讓村民放心交予大模型輔助。
遇到本地政務知識庫難以精確覆蓋的問題，大模型還能結合百度搜索給出解答，并自動@訴求提問人回復，把全時無休的便民服務帶給鄉村。
目前，居民助理已經走入超過6000個村莊，讓普通老百姓也能享受更加智能的生活。
要讓客戶感到“可用”和“好用”，百度在大模型商業化上，靠的更是在大模型工具鏈上的升級。
深耕工具鏈升級，是百度在今年技術發展的主旋律之一。
在模型精調的角度上，ModelBuilder 推出了混合文心大模型高質量數據功能。用戶可以將通用混合語料和垂直領域語料，與業務數據進行融合，來精調出更穩定、效果更好的行業專屬大模型。
到了 AI 原生應用開發的角度， AppBuilder 解決了客戶在開發 AI 原生應用時的不少難題——海量知識檢索、自定義策略、企業級安全保障等幾個方面都有所增強，把大模型的可用性再提升了一個臺階。目前，已有超數十萬應用在平臺上被創建，覆蓋在線教育、電商、政務等行業。
百度的大模型體系對客戶生產力的實際提升，在業界有目共睹。
而回頭看，百度自身也有一個巨大的技術產品生態，大模型的能力如果真的如此厲害，能讓百度這棵24歲的“老樹”再長出“新芽嗎？
互聯網上，有這樣一個廣為流傳的故事：第二次世界大戰中期，戰爭正是焦灼時期，美軍降落傘的質量卻令人堪憂，為了讓降落傘的合格率達到100%，軍方想出了一個法子：讓降落傘的銷售人員親自測試，不跳就不能過關。如此一來，降落傘的合格率才終于接近了100%。
“一個產品，如果你自己都不用，那么何談讓別人放心呢？”
同一個的道理，對于百度也一樣適用。早在去年，李彥宏就喊出了要用文心大模型重構百度旗下所有產品的豪言壯語。而首當其沖的就是百度的大本營——搜索。
目前，已有18%的搜索結果由 AI 生成，能夠為用戶提供更準確和直接的結果。這恰好印證了百度在一年前提出的“新搜索”的概念，以“極致滿足”“推薦激發”和“多輪交互”三個特點，讓用戶的搜索結果更準確、更有組織、更直觀。
智能體是其中關鍵的一環。百度正在搜索結果中加快分發智能體，目前，百度的智能體日均分發次數已經超800百萬，是5月的兩倍之多。
李彥宏反復強調，智能體就好比 AI 的網站，門檻低但天花板高。
在開發角度，開發智能體比網站只會更加簡單，李彥宏說：“當時網站是怎么做出來的？通過瀏覽器過一遍源代碼，非常簡單，稍微改一改，我也可以做出來。今天做智能體跟這個很類似……起個名字，告訴它回答什么、不回答什么，一個智能體就做成了。”
作為業內最早布局的大廠之一，百度在智能體的賽道上已經搭建出了一個初具規模的生態。在百度文心智能體平臺 AgentBuilder 上，已積累了20萬開發者、6.3萬企業入駐，開發者在文心智能體平臺上制作智能體時，可靈活選擇文心大模型3.5或4.0版本，兩版模型均可免費使用，可以說把使用門檻“一刀砍平”。
今夏的巴黎奧運會開幕，不少運動員的粉絲都行動了起來，自發集結在百度文心智能體平臺上，開發了不少粉絲應援智能體。中國女乒運動員孫穎莎的粉絲，為她開發了“孫穎莎的小迷妹”；支持女乓運動員王曼昱，粉絲們開發了“曼昱的小芋圓”；女子跳水運動員全紅嬋的智能體，則因為她火出圈的書包掛飾，被粉絲命名為“嬋嬋的小書包”，交流別開生面，十分有趣。
而到了農業領域，中國工程院的朱有勇院士，也協助百度打造了“農民院士智能體”。這個智能體，搭載了朱有勇及團隊研究成果，能夠為農民解答多種問題，種植旱地優質稻、冬季馬鈴薯等農作物都不在話下，把技術惠農提升到了一個新的層次。
門檻低，效果好，智能體怎能不火？不難看到，未來智能體的規模，可以類比今日繁如星海的網站，形成一個龐大的生態。
而百度的野心，是把搜索作為智能體分發的最大入口，站在智能體大繁榮的前沿。
在百度的一眾傳統產品中，百度文庫是出了名的“梅開二度”。
被大模型重構為“一站式 AI 內容獲取和創作平臺”，百度文庫在 AI 的路上走得更加靠前，以智能PPT、智能文檔、智能思維導圖、智能研究報告等上百項多模態AI功能，讓用戶的文檔體驗和使用效率都大幅增強。
截止目前，百度文庫累計 AI 用戶數已突破1.8億，AI 功能使用次數已突破22億，讓更多人享受到了大模型帶來的生產力紅利，讓這個15歲的老產品煥發了“第二春”。
今年，李彥宏曾經高調提出，大模型的重點還是“卷應用”：“沒有應用，光有基礎模型，不管是開源還是閉源都一文不值。”
但實際能看到的，是百度在基礎模型和應用上，兩手都要抓，兩手都要硬。
在過去的十幾年間，百度在大模型和 AI 基礎研究上灑下的汗水，終究滋養出了一畝肥沃的土壤；而光有土壤還不夠，百度已經進入到了他們大模型發展的第二階段，著力打造 AI 原生應用——在這片“沃土”上，種出豐饒的“莊稼”。
把生成式 AI 深度接入業務，堅決用大模型重構搜索，這也讓一眾券商對百度的信心再次得到提振。
摩根大通表示：“從商業角度來看，這樣的變化將把百度在價值鏈中的角色從單純的流量導向擴展到售前咨詢。我們相信后者將增加交易對話的流量，如果執行得相當成功，它將在中長期內對盈利產生積極影響。”
其他大廠想把大模型真正落地，或許真的要學學百度：把使用和成本門檻降到最低，依靠云實力和工具鏈建立一個良好運轉的生態，依靠大模型和智能體重構已有業務。
這三招，都是推動著大模型真正“飛入尋常百姓家”的關鍵操作。
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