百度李彦宏发表20条重要观点：中国大模型太多，AI原生应用太少

11月15日，在深圳举行的西丽湖论坛上，李彦宏表示，百度已坚决对旗下各产品线进行AI原生化重构，百度每100行代码，20行就由AI完成。他表示，大模型是基础底座，类似操作系统不会太多，重复开发大模型是对基础资源的浪费。 文心一言有了很大进步，其调用量比国内其他两百家还多。目前文心一言已有800万开发者，开发者可以通过插件调用文心一言。

同时，我们还整理出他发表的20条重要观点：

1、中国的大模型太多，开发的AI原生应用太少。

2、人类进入AI时代的标志，是出现大量的AI原生应用，而不是出现大量的大模型

3、我们需要的是100万量级的AI原生应用，而不是100个所谓的大模型。

4、由于没有智能涌现能力，专用大模型的价值非常有限。

5、国内有200多个大模型其实都没有什么使用量。

6、中国美国，最好的AI原生应用还没出现。这恰恰就是创业者千载难逢的机会。

7、拥抱AI时代，需要一把手来驱动。

8、百度对旗下各产品线进行了AI原生化重构。

9、微软没有自己的基础大模型，但却有最成功的AI原生应用:Office365。

10、无论是芯片、框架、模型，都需要AI应用来驱动。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，才能让芯片做到够用、好用。

11、大模型是AI时代的各类原生应用的基础底座，类似操作系统。(最终成为开发者依赖的大模型的机会，可能就屈指可数

12、大模型的产业化模式，应该是把基础大模型的通用能力和行业领域的专有能力相结合。

13、文心4.0版本是迄今为止最强大的文心大模型，在理解、生成、逻辑和记忆四大能力上，都有明显提升。

14、大模型和生成式人工智能所带来的机遇是堪比工业革命的大机遇。

15、AI原生的概念是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。

16、好的应用会带动市场，倒逼市场变化。

17、AI产业是需求驱动，所以应该是在需求侧、应用层发力，鼓励企业调用大模型来开发人工智能原生应用，用市场推动产业发展。

18、AI应用生态的繁荣将成就经济繁荣。

19、要开发好用、可用的大模型，存在很高的技术和成本门槛，“重复造轮子”其实是对社会资源的极大浪费。

20、每个人都行动起来，去使用它、体验它、投入到AI原生应用的创新中。

预训练大模型成为人工智能领导者的竞争焦点

预训练大模型是人工智能产业发展的必然选择，基于海量行业数据和知识，通过强大算力集群，预先训练基础模型，并结合应用场景的数据和各类需求，通过“预训练大模型+任务微调”的方式，进行“工业化”的高效率开发。开发者利用预训练大模型，只需要少量数据，就可以快速开发出精度更高、泛化能力更强的行业模型。预训练大模型可以提升人工智能项目开发效率，降低研发成本，缩短研发时间，解决人工智能项目碎片化的问题。

根据Omdia的数据，中国开发者对基于昇思MindSpore打造的盘古NLP大模型最感兴趣。首先，盘古NLP大模型在技术上处于领先地位，千亿参数模型，学习了40TB的中文文本数据，在中文领域有天生优势;其次，盘古NLP大模型可覆盖多个场景下语言处理的任务和需求，泛化能力强，在知识问答、知识检索、知识推理等文本生成领域有广泛应用前景;另外，盘古NLP大模型对开发者友好，可以让开发者能用拖拉拽的方式使用大模型，开发和生产成本低。这也从另外一个角度验证了盘古大模型的开放性，开发者可以跨平台快速调用盘古大模型，与其他工具和应用结合使用。

负责任的人工智能(Responsible AI)成为关注焦点

人工智能技术的迅猛发展取决于用于训练的数据的规模和质量，但人工智能没有自己的价值观，无法自己判断什么是正确的(比如自动驾驶定责问题，生成式AIGC问题等)，人工智能伦理问题正成为人工智能商业化发展的瓶颈。各国政府、国际组织、学术界和产业界已在宏观战略、具体措施层面上进行部署。迄今为止，已经有超百个“负责任的人工智能”准则在全球范围内出台，比如欧盟就提出了《人工智能法案》。“负责任的人工智能”即是一套道德准则，又是一套技术体系，是以安全、可靠和合乎道德的方式开发、评估、部署和规模化人工智能系统的方法。“负责任的人工智能”有助于引导人工智能行业朝着对人和社会更有益，更公平的方向发展，可以建立人们对人工智能的信任和信心，对人工智能的可持续发展非常重要。

根据Omdia的数据，华为Mindspore被认为对负责任的人工智能(Responsible AI)提供较好支持，排名仅次于TensorFlow。

泛开发、全场景、超大规模将成为主流趋势

展望未来，AI框架将注重前端便捷性与后端高效性的统一，AI框架将支持端边云全场景跨平台设备部。另外，随着处理任务的复杂化、处理数据的密集化，跨架构的开发能力将会成为常态化的需求。AI框架需要与硬件基础设施平台充分解耦，通过标准的硬件注册接口实现跨设备平台的快速部署。

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更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《2023-2028年全球及中国大模型发展前景与投资战略规划分析报告》

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