欲乱宴会 对话李彦宏：AI价钱战开打、大模子闭源、超等应用以及中国商场契机
文｜硅谷101欲乱宴会
活着界东说念主工智能大会WAIC期间，咱们硅谷101从硅谷飞到了上海，采访了百度首创东说念主、董事长兼CEO，李彦宏（Robin Li）先生，就现时商场相等感情的AI议题进行了深度征询。
很有趣的是，这一轮生成式AI，中国商场的布置和国际判然不同，在硅谷全球开动卷多模态模子和交互，创业企业还侧重infra基础身手，同期商场在等GPT-5来考据Scaling Law的时候，中国商场的“百模大战”一经发展到打响价钱战的阶段了，速率比好多东说念主联想中都要早好多。
接下来中国商场要开动卷AI应用了，是以在采访中，李彦宏对中国商场大模子的价钱战、AI的To B企业级契机、开源/闭源阶梯弃取、AI超等应用、AI Agent智能体的看法、以及AGI和Scaling Law的想考，都和咱们作念出了分享。
这是李彦宏2024岁首次接纳媒体采访，相等贵重，以下是咱们的对话实录，但愿能为全球带来一些新的想考和角度。
01 不可幸免的价钱战：烧钱不是事情的骨子
杨宇东：
咱们看到这个好多闭源大模子的API调用的用度越来越低了，况兼好多又有开源大模子可以选，是以在这样一个商场的这样一个生意环境之下，那咱们很关注，就百度笃定是身在其中，那大模子靠推理这样收费的这种生意模式，它将来诞生不诞生？以后咱们商场再去比拼大模子的话，会比拼哪些点？即是你刚才提到的可能是速率、成本等等的，你怎样看？
李彦宏：
说真话，咱们里面不休在想考、征询这个问题，我以为价钱战险些是不可幸免的，在中国互联网干了这样永劫辰，其实一经对价钱战相等老到了，照实他来的比我联想还要更早小数，这样早就开动把这个价钱打到了险些不可想议这种低的地步。
但我以为某种道理上讲，也不是赖事儿，当你价钱充足低、致使免费的时候，就会让更多东说念主有积极性，来尝试在大模子基础上，去拓荒多样千般的应用，也即是说大模子关于百行万企的这个浸透速率会更快。
那你都免费了，或者说价钱充足低的话，你大模子公司靠什么赢利呢？我是这样想的，大模子技艺的天花板照旧很高的，今天咱们照旧关于大模子的能力，有好多不幽闲的方位，那咱们仍然需要好多相等优秀的技艺东说念主员、需要好多的算力、需要好多好多的数据，才概况查验出来下一代的大模子，咱们还可能需要下下代，致使下下下代这种大模子。
是以最终我以为，全球是要去拼谁的技艺更好，你的技艺好，你为客户产生了更好的价值，将来你照旧概况收到费的。
今天之是以把价钱打到充足低，是因为当今模子的能力，其实技艺还莫得到最佳，全球能力都差未几的时候，那行就拼价钱呗，谁的价钱低就用谁的。
时辰长了之后，商场自身会归来感性，那相似的后果，即是当我的成本比你低的时候，你打价钱战你笃定打不外我，时辰深化之后你就退出了。
这个历程咱们在百度网盘上是阅历过的，那些年全球在卷网盘的时候，我今天给你10G的免费空间，翌日100G，后天给1T，再后天说无尽空间永久免费，当你说无尽空间永久免费的时候，全球也会说这怎样概况握续呢？这一定是不可握续的。
然则某一段时期，可能有个一两年控制，全球这样不睬性的去打价钱战，缓缓就一个一个退出，那为什么百度莫得退出呢？因为我敢打呀，我的技艺、存储成本低，是以最终照旧说谁的技艺好，谁的服从高，谁会胜出。
陈茜：
刚才说这个价钱来的时辰比你联想中的早好多，也比我联想中的早好多，这个才一年半的时辰，一经开动打价钱战了，但你以为价钱战会握续多久呢？可能全球有一些东说念主就以为说技艺不行，没油水我要退出了，可能就终末的商场赢家会露出出来。
李彦宏：
这个很难讲，当今有些创业公司是玩家，然则也有很大型的这种互网平台公司是玩家，那么烧钱的话，其实表面上讲是可以烧很永劫辰的，但我以为，烧钱不是这个事情的骨子，骨子仍然是谁的技艺更好、谁的服从更高，当你的技艺好、服从高的时候，你就不怕去打价钱战，是以多永劫辰都OK，最终它会是弱肉强食的这样一个历程。
陈茜：
你以为在中国商场会是一个赢家通吃的局面吗？照旧说等价钱战之后会剩下几个主要的？可能还有一些更小模子这样的生态？
李彦宏：
我是这样想的，此次生成式AI，它是关于通盘IT技艺栈的一个大的变革，咱们一般认为，曩昔的IT技艺栈，即是芯片层、操作系统层、应用层或软件层，就这三层。到生成式AI之后，咱们认为IT的技艺栈变成了四层，芯片层、框架层（深度学习框架）、模子层、然后是应用层，我认为在每一层可能都会出生至少2~3个大玩家。
那到应用层的话，可能数以百万计，致使千万的多样千般的应用都会出来，也会渐渐的出现超等应用。天然左证“超等”的界说来看，它是不会好多，可能是三五个之类的。
模子层我以为也许两三个就充足了，因为终末照旧全球比拼的是服从嘛，你的服从如果不够高的话，缓缓就以为，还不如用别东说念主的，去在这之上，再去拓荒更多的应用，是更合算的。
是以在每一层其实都有契机，然则不同的层发展规定，需要的专科学问什么的都不太一样。
陈茜：
相等首肯您的说法，之前我问Dario Amodei from Anthropic（百度前高管）他也说过，他其时在作念讲话还有翻译方面的责任，刚刚从斯坦福毕业之后在百度，他说在国际商场，可能终末也就剩四个控制的大模子，因为其他可能都跑不出来，即是跟您的想法相等一致。
02 生意落地：AI企业需求比互联网时期大得多
杨宇东：
你说过，大模子关于B端的影响会起初互联网，你为什么认为，大模子对B端的纠正，比互联网对B端的影响更大？
李彦宏：
其实你想一想，互联网对C端的纠正，咱们都是情至意尽的，詈骂常透彻的，是颠覆性的。
然则互联网对B端的纠正，其实我以为一般般吧，天然不行说莫得，然则“互联网+”其实终末，可能只是一个信息化、或者数据化的历程，用的技艺比较约略，产生的增益也莫得那么彰着。
然则大模子照实不一样，多样AI应用，比如说演义创作，读演义叫作念C端，演义创作就可以算作念是B端，法律扶助其实在匡助讼师在晋升服从。
咱们战役到的一些动力电力行业，分娩制造业等等，都有肖似的需求，比如说像当今国内电动车卷的也很狠恶，车里头对话系统，好多也在用文心大模子，使用量也不小，然则关于百度来说，这即是一个To B的应用，咱们不径直提供给用户，它是经过了OEM，经过了车厂，他们的集成之后，把这个应用提供给了结尾消费者。
这种事情其实相等多，况兼咱们就看调用量，如果调用量上的很快，这就诠释咱们的客户需要这些东西，B端靠着这个大模子，靠着AI原生应用产生了价值。
杨宇东：
最近我跑制造业比较多，你前边说的有些像车企它径直调用了，径直把文心一言或者大模子调用了，在制造业里面，好多企业家说，咱们以为将来AI关于咱们高端制造业，智能制造澄清是费事的价值，是一种翻新性的打破，然则一直就搞不解白，比如说通用大模子，和我我方的行业垂直规模，垂直大模子，它将来到底是什么样的联系，你说的OEM，他们也但愿，到底是什么样的供应商，和你们这样平台型的大厂商之间，酿成什么样的业务链条，这个问题是制造业，尤其是先进制造业至极关注的。
李彦宏：
这个问题照实很费事，执行上大模子在各个垂直的场景里怎样用，咱们也经过了探索历程，最初咱们的想法是，我把基础模子作念得越来越强劲，全球叫通用东说念主工智能（AGI），在什么场景我都能作念得很好。
自后发现这件事情莫得那么容易，每个场景都有它我方的说念，况兼条目也不太一样，有些方位，大模子想考两分钟再给死心也OK，唯独给出来的死心是准确的、是全面的就可以了。然则有些场景，如果你一秒钟不出死心，用户就毁掉了，是以这两个场景对大模子条目是不一样的。
今天即使是最强劲的模子，还不行作念到反应又快又准，是以当应用场景需要反应快的时候，咱们需要更小的模子，它由于莫得大模子通用的能力，是以在垂直场景当中，还要对它作念精调，即是作念SFT（监督微调），把你行业的数据灌进去，再经过多样千般的调教，在这个场景里的后果，概况跟大模子比拟差未几。
肖似这种场景，咱们也见了好多，旧年10月份，咱们发了文心4.0之后，主要元气心灵在作念什么呢？左证最强劲的模子，去剪辑多样体量的小模子，比如说十亿量级的模子，百亿量级的模子，千亿量级的模子。
这个模子也许擅长脚色上演，阿谁模子也许擅长逻辑推理等等，左证客户的不同使用场景不同的条目，出来多样千般的模子。
这些模子的大多数速率都比文心EB4要快，推理成本比它要低，是以这种应用是全球更爱用的。
即使到今天，我刚才讲的5亿的调用量，调用量最大的，一定不是最强劲的模子，全球都以为，反应太慢了，成本太高了。
然则跟着时辰推移，成本会着落，反应速率也会晋升，比如说前几天刚刚发布EB4的Turbo，Turbo即是在EB4的基础上，后果有晋升，但更费事的是，反应速率比以前快了好多，成本着落了好多，因为什么呢？
咱们发现确凿的商场需求，是条目你反应速率一定要充足的快，成本一定要充足的低，这样我才能用起来，至于说下一代的大模子，到底有多强劲，在哪些场景概况用到，那是咱们会持续去探索的历程，然则今天你要看商场需求的话，限制更小小数的模子，商场需求量是更大的。
杨宇东：
帮咱们先容一下，大模子在B端的应用比较告捷的生意案例，或者是生意模式、居品形态。
李彦宏：
色就是色除了我刚才举了演义创作，还有比如电商的数字东说念主直播，通过大模子来生成直播的话术，好多数据东说念主温情易铭记至极了了，比如说我要卖一个养分品，这个养分品在哪一年，哪一个大学，哪一个陶冶作念了些许实验，实验出来之后死心是什么样式，让天然东说念主去记这些东西，他记不住的，然则这些数据偶合概况很好的诠释，这个居品到底有什么作用，这些东西靠数字东说念主把它抒发出来，靠大模子把它生成出来，好多时候比真东说念主的直播后果反而要更好，险些任何一个行业，咱们都可以取出来肖似的东西。
陈茜：
当今企业们，他们对AI调用成本怎样去看？咱们帮企业去算一下账，我花100块钱，买多样千般的AI做事，我可能要乘以五，我要赚500块钱，我的生意才能跑得通。当今企业们是否会舒服去为AI去付费，你在跟一些企业客户交流的时候，他们的气魄是什么样式的？
李彦宏：
这个问题至极好，当你处在商场经济环境当中的时候，这些企业其实詈骂常感性的，尤其是中小企业，它账是算得相等精的，如果这件事情概况让我降本增效，概况让我赚到更多的钱，那我就会用它，如果不行，你再吹破天，我也不会用。
其实商场会告诉你，大模子到底有莫得效，咱们看到调用量的速即晋升，照实是因为在用户侧，在客户侧，它为这个企业照实产生了降本增效的作用。
我再举个例子，比如招聘场景，雇主要找一个具备什么手段的东说念主，关于手段的形容，它可以是天渊之隔的，在这种情况下，用大模子去领悟这是一个什么东说念主，理衔命主要招什么样的东说念主，去进行匹配的话，大模子的服从就会高好多。
曩昔是HR坐在那，一份一份简历筛查，然后一个一个东说念主去口试，口试100个东说念主，终末筛出来10个东说念主来，这个服从詈骂常相等低的，然则大模子进来之后，它可以相等彰着的去晋升这方面的服从，有了这样的场景之后，你去算一算模子的推理成本，其实险些是可以忽略不计的。
尤其在国内，当今大模子价钱战詈骂常狠恶的，是以像一些比较轻量级的模子，百度的轻量级模子都是免费的，这个免费不单是指的是模子免费，执行上算力也送你了，你本来要有电脑，我得要有带宽等等，这些都莫得了，你唯独来用就好。
陈茜：
后头的推理也很低廉是吗？
李彦宏：
推理是免费的。
陈茜：
有一个比较好奇的问题，在SaaS时期，在互联网时期，SaaS在中国To B莫得作念出来，为什么您会以为在AI时期，AI as a service可以在中国作念起来呢？To B方面的话。
李彦宏：
我以为在SaaS时期，之是以莫得作念起来，更多的是因为，比如像互联网大的平台，它既作念了To C的事，也作念了To B的事。
像在好意思国的话，每一个商家都有一个我方的电商网站，用户也可以到它网站上去购物，在中国的话，全球都到电商平台去购物，商家所需要的To B能力，电商平台都替他作念了，是以他不需要这种东西了，然则在好意思国的话，你我方比如说你要诞生一个我方的网站，上头要概况卖东西，要有多样千般的这种功能，要对我方的用户进行了解，那是需要作念好多参加的。
是以在某种道理上讲，其实中国并不是莫得这样的需求，而是说这些需求，被更大的平台所满足掉了。
然则在AI期间，我以为情况又发生了变化。刚才也讲了，它不是从0到1的、全球曩昔从来莫得见过的这个业态，它先出生的恰正是关于现存业态的一个增强，是以当现存业态被增强服从越来越高的时候，他可能就更概况抗争，肖似于互联网平台这样的公司，对他的这种业务的侵蚀，是以这方面我是我倒是以为，AI的这种ToB的需求，在中国会比互联网To B的需求要要大好多。
03 开源vs闭源：大模子生意化旅途的弃取
陈茜：
在国际上对开源闭源全球也争论的很狠恶，比如说马斯克他喷OpenAI， 说你这样闭源，你要否则就叫CloseAI好了，咱们看到马斯克的xAI也开源了，Meta的Llama亦然开源的，为什么你对闭源这样坚握呢？
李彦宏：
我以为开源其实是一种才调税，你仔细想一想，咱们为什么要作念大模子？它概况有应用，这些应用在多样场景下，概况为客户为用户晋升服从，镌汰成本，产生曩昔产生不了的作用。
是以当你感性的去想，大模子概况以什么样的成本，给我带来什么价值的时候，你就会发现你长久应该弃取闭源模子。
今天闭源的不管是ChatGPT也好，文心一言也好，以及多样千般的模子，你看一下它的平均水平，一定是比开源模子要更强劲的，它的推理成本它一定是比这个开源模子更低的。
尤其在国内的话，咱们连算力都送你了，是以当你想要一个开源模子的时候，你得把这个模子拿过来，左证你的场景去作念这个SFT（监督微调），很有可能还要作念这种安全上的对王人，即是哪些风险要去进行回避，你还要左证我方的场景，去准备多样千般的数据，去一轮一轮的去迭代，终末刚才说的买算力，你要把它放上去，由于是你我方专有的一个模子，你还莫得办法，跟别的应用去分享这个算力，最岑岭的时候用些许，那就要准备些许算力，这个詈骂常相等不经济的。
反过来你用闭源的模子，算力可以和全球分享，这些个能力在同等的参数下，闭源模子一定比开源模子的量更强，那同等能力下，由于闭源模子可能参数限制会更小小数，它的推理成本就会更低。是以长久来看，我以为闭源模子，它使用一定詈骂常大的比例，会起初开源模子。
天然，我也不行说开源模子莫得存在的价值，从学术研究的角度，你是一个科学家，你想研究大模子的道理是啥，因为业界其实也一直在衔恨即是说，大模子的不可讲授对吧，你怎样讲授大模子为什么会具有这种能力，或者说你是一个高校学生，你想学这些东西，你想拿来练练手，那开源大模子我以为有它的价值。
但如果你是一个企业，要的即是大模子概况带来价值上的增益，你唯唯一算账，就会发现开源模子是莫得契机的。
陈茜：
我看百度是用的公有云的方式对吧，即是闭源大模子，但再加一个公有云，上头有辘集了不同的闭源和开源的模子，供客户去调用，那我看比如说亚马逊云科技，还有微软他们其实亦然遴荐这样的一个方式。是以百度自身大模子闭源加公有云，你对这样的一套的布置，对企业的客户来说有什么考量吗？
李彦宏：
我以为ToB的客户要弃取一个模子，对他来说性价比最佳的，一方面模子要对他的这个应用概况产生价值，另外一方面即是成本要充足的低。
好多时候即是你看着有效，一算成本不合算，那么客户就毁掉了，这是为什么我刚才讲，开源模子打不外闭源模子，你唯独感性的去看待，你的收益是啥、成本是啥，你就会发现，最佳照旧去弃取闭源模子。
天然，闭源模子不是一个模子，它是一系列的模子，左证你的使用场景，你去均衡一下，到底要多好的后果，要多快的推理速率，要多低的成本，是以我的模子相等多的变种，可以左证用户的需求，让他来弃取。
而这些相对来说限制更小的模子，都是从最大最强的模子剪辑出来的，这亦然我以为开源模子不具备的一个上风，当起初进的模子是闭源的时候，我左证闭源往下去剪辑，剪辑出来一些限制更小的模子，仍然比那些相似限制的开源模子后果更好。
咱们也看到一些参数限制比较大的这种开源模子，其实这个就更莫得敬爱了，当限制越大的时候，你会发现他的推理速率变得更慢了，如果不在乎推理速率的话，你就用最强劲的闭源模子，那它后果一定是更好的。
况兼参数限制越草率味着什么？意味着对算力的消耗也越大，也即是说你得准备更多做事器，来伺候这个大模子，其实这东西是根柢不合算的，越往上走，越应该去分享这个算力，这样才能算过来账。
是以我以为全球唯独是不是在那处坐而论说念，而是真的说，我对模子有需求的时候，你就会发现险些是无需想考，不可能去弃取开源模子。
04 AI超等应用：AI期间不再卷日活10亿？
杨宇东：
由ChatGPT掀翻的高涨一经一年多了，你曾经经抒发过，接下来超等应用什么时候出现。咱们看到国内面向C端的大模子居品形态，看起来差未几都是搜索框问答这种模式，你怎样看？有莫得可能产生一种各异化的竞争？什么样好的居品会出现？
李彦宏：
准确的讲，我倒不是一定在恭候一个超等应用的出现，我更以为在基础模子之上，在大模子之上，应该概况出生数以百万计的、多样千般的应用。
这些应用有些是很小的规模，全球可能不太容易预料的应用，然则它关于阿谁规模的问题，贬责得就比以前好好多。也有可能是用户量庞大，用户使用时长相等长的，肖似于挪动互联网的超等应用。
确凿的讲，我觉稳妥今还莫得看到，概况并排挪动互联网时期超等应用的AI原生应用，然则一经看到，越来越多、多样千般场景，尤其是ToB（对企业）场景，诳骗大模子晋升后果，晋升服从，产生更多的收入，或者说概况省俭更多的成本的情况出现。
尤其是本年以来，咱们看到在各个规模，百行万企都有AI的应用场景出现了，它的出现使得咱们大限制省俭了东说念主力成本，或者是服从大限制的晋升，也许关于投资者、创业者，他们莫得以为这个东西很令东说念主激昂。
因为全球都在想，我能不行有一天，从0到1作念出一个东说念主们想也没预料过的东西，变成一个DAU（日活用户）10亿的超等应用，这个天然很费事，假以时日也一定会出现，然则现时一经看到的，致使是更费事的是，大模子在各个规模、各个场景的应用。
这方面从百度文心一言的日调用量来看，一经詈骂常彰着了。咱们在4月份的时候，曾经公布过一个数据，文心一言的调用量，每天有两亿次，到最近一次，前几天咱们在公布的时候，文心一言调用量一经到了5亿次，也即是说两个月的时辰，调用量翻倍。
调用增长背后意味着什么？意味着它在给应用产生价值，因为莫得价值的话，东说念主家也不会费钱去作念这种调用。是以这种增长速率，还詈骂常令东说念主激昂的。大模子关于实体产业，关于百行万企的提效降本这些作用当今一经相等彰着了。
杨宇东：
你更多是谈到了在垂直的行业，咱们想百度照旧有很强C端基因的公司，作为一个庸碌的消费者和使用者，咱们也想请您聊一聊，C端用户会有什么样很好的场景？包括咱们说端侧，致使终末手机上的APP，可以被手机硬件去调用，而不是经过一个APP，这个你怎样看？
李彦宏：
我以为分两类，一类是全球比较关注的，曩昔从来莫得的应用，当今比较流行的，肖似于ChatGPT这样的，咱们把它叫作念ChatBot（聊天机器东说念主）。
国内每一个大模子公司，都会推出一个相应的APP，或者是网站来作念ChatBot，它的作用也比较彰着，如果你有一个很具体的问题，丢给它的话，它就会给你一个还可以的谜底，况兼准确率也越来越高了，好多东说念主渐渐的对这种ChatBot产生了依赖。
关于现存的这些ToC（抵消费者）的应用，其实它信息增益作用也詈骂常大的。咱们在4月份的时候，公布过一个数据，即是百度搜索，今天有11%的搜索死心会由AI来生成的，这个比例还在不休的晋升。
也即是说，现存全球比较常见的应用，其实也越来越多的，在被大模子、生成式AI所纠正。
另外一个例子，比如说百度文库，曩昔是一个全球在上头找现成的文档，比如中学老诚要备课了，初中的物理课，他要找一找东说念主大附中的老诚，最优秀的老诚，他的教案是什么样式，去找现成的文档。
今天百度文库经过大模子纠正之后，一经更多的变成了，生成式AI这种应用，也即是说，不管你想要产生什么样的文档，是PowerPoint，是论文的神情，照旧什么多样千般的，致使是漫画这样的，它都可以左证你的条目来生成。
况兼不仅它的用户量比较广，这个居品它是收费的，本年以来一经有约莫2600万付用度户，你如果说用超等应用的圭臬来看的话，它也莫得到超等应用的水准，然则你如果看它执行产生价值的话，有那么多东说念主舒服为这个居品付费，那照旧很狠恶的。
这些居品都是曩昔一经存在的，只是说你经过了大模子的纠正之后，它的能力跟以前齐全不一样了，东说念主们对它的默契也在不休的迭代，不休的在加深。
杨宇东：
因为它能力的晋升，全球更舒服付费了，而原本只是免费搜索。
李彦宏：
是的。
陈茜：
我至极首肯您最近在多个时局强调的，去卷AI的原生应用，这样的话，大模子才有道理。同期我也有小数小困惑，比如说OpenAI它的GPT-4，在8个月之前就推出来了，其时全球都会以为，AI应用时刻要爆发了，然则8个月之后的今天，咱们看到还莫得爆发，可能好多应用出来也不太尽东说念主意。
最近最火的Perplexity，这个AI搜索当今是2000万好意思元的ARR（年度经常性收入），2000万用户的量级，其实也还莫得到所谓的Super app（超等应用），或者是killer app（杀手级应用），是以我的问题或者猜疑在于说，如果基于GPT-4的模子能力，是不是咱们当今还莫得到去卷应用的时候，这个时刻还没到？
李彦宏：
刚才你提到了GPT，以及perplexity，照旧我刚才说的第一类，曩昔从来莫得过的东西，它是从0到1去作念的。
超等应用确完结在还莫得出现，即使是ChatGPT的话，它的DAU也莫得过亿，还算不上一个确凿的超等应用，然则关于现存居品的纠正，不管是中国也好，好意思国也好，咱们都看到了实实在在的增益。
比如好意思国的话，微软的Copilot，它一经收到了好多付费，好意思国更多的是ToB（对企业）的行业，Palantir、Snowflake这些，都是通过软件被大模子、被生成式AI加握了之后，他们的功绩取得实实在在的增长。
是以从这个道理上讲，大模子应用其实一经渐渐在露出出来，它关于现存业态的纠正作用，比从0到1颠覆，作用更早到来、更彰着，致使我以为也概况创造更多价值。
以前Satya（微软CEO）说过，他说曩昔互联网叫作念AutoPilot，敬爱即是，你我方就都把这个死心给弄出来了，当今的生成式AI叫Copilot，它执行上是东说念主和机器共创的历程。
这个历程一开动全球以为莫得那么性感，然则它关于东说念主的责任服从的晋升，关于成本的着落，关于掀开新的可能性，产生的促进作用，其实是比那些从0到1的应用，反而要更大。
如果只是是从0到1，你可能会但愿出现某几个Super app，那它也即是公司从中受益，然则今天险些百行万企整个的公司，被大模子加握之后，它都能受益，这种影响力，关于通盘社会，关于东说念主类来说，无疑是更大的。
只是全球好像以为，这个东西我以前见过嘛？是以莫得那种清新感，或者他更多出生在分娩力场景，他的受众群体，或者单一应用受众群体，不会过亿、过十亿那样，尤其在C端，在公众层面体感莫得那么集合，这是全球当今一直想找一个Super app的原因。
杨宇东：
你的问题是挑战Robin，Robin说要卷起来，你说怎样没看到卷，我总结下来，我的嗅觉，听完Robin讲完之后，我就知说念了，咱们领悟的超等这两个字，在Robin观念里面，一个是数以百万计的应用一经开动起来了，第二个，所谓的超等反而是在垂直的，在一些局部的规模，它有相等权贵的加快度或者是增益。
陈茜：
或者是“超等”这个界说在互联网期间跟在AI期间是不一样的。
李彦宏：
是不一样的。在互联网期间可能是某一个单一的从0到1，或者是到100这样的应用，今天所谓的超等应用，它是对现存场景的一种加握，这种加握还在早期，我必须得承认，它渐渐会变调现存居品的形态。
我再举一个例子，演义创作、网文，这个在国内是至极火的行业，曩昔即是东说念主肉，靠我方的能力、联想，不休的去更新一篇著述，或者是一个演义，这个服从是很低的。当今有了大模子的加握，基本上有一个构想，它就会给你相应的文档，你给的再丰富小数，它就生成的再丰富小数，你说文风太和缓了，要不要强悍小数，左证你的想法，它可以不休的去调度。
这样的东西，在用户看来，我仍然在读一篇网文，在读一篇演义，然则这个演义的分娩成本分娩服从，它的内容丰富度，可读性，优良率等等，都是跟以前不一样的。是以这样的例子，其实咱们在险些任何行业都概况看到。
05 AI Agent智能体：门槛一定要够低
杨宇东：
咱们前边聊的总结一下叫卷应用，接下来还有一个要害词叫智能体，你说过好屡次，AI期间最看好的是智能体，然则现时来看好像也莫得至极强劲的爆发。你为什么认为智能体是AI期间将来的趋势呢？
李彦宏：
我以为智能体正在爆发，只是说它当今基数还比较小的时候，全球的体感莫得那么猛烈，然则你要看业界大模子公司，都在作念智能体，业界这些意见魁首，基本上算是共鸣，一般全球都会说，我看好智能体。
智能体为什么代表将来？基础模子它自身是需要靠应用才能证实出来的价值，智能体即是，一个险些可以放诸四海而皆准的、基于大模子的应用。
什么敬爱呢？左证我我方的场景，我设定一个脚色东说念主设，我连编程都无须，我唯独把我想要作念的事情跟它讲了了，天然随机候要把我方的私有学问库对接进来，或者把我方作念事情的套路给它说了了，这个专科术语叫作念责任流，把责任流套进去，它即是一个相等有效的、跟基础模子不一样的东西。
今天不行说整个，然则大多数AI的原生应用，你用智能体的方式都可以作念出来，作念出来之后后果也可以。
由于它的门槛充足低了，可能你连编程都无须编，就可以作念出来一个后果可以的智能体，就意味着越来越多的东说念主可以作念出他想要的智能体。
这个有点像什么呢？有点像90年代中期的时候，互联网的网站，这个网站你可以把它作念得相等复杂，其时比如说雅虎亦然很狠恶的网站，然则仍然在学校里念书的大学生，他也可以作念一个我方的HomePage，他把他常用的几个网站谋划链在那，比如说Java学习攻略这些东西，作念几个谋划，即是他我方的网站，其实很约略。
由于作念网站很约略，是以在90年代的时候，从中期到末期，即是出生了数以百万计的网站，这种大浪淘沙，最终会出来一些相等优秀的网站，像Google、Facebook，这天然是若干年之后才出现，然则早期看的话，你可能看到的都是，这些网站怎样都是乱糟糟的，一个大学生就能作念一个网站出来，这有啥价值呀？
然则你必须得门槛充足低的时候，让更多东说念主进来，他们发扬聪理智谋，指不定哪条路跑通了，它即是一个Super app，这即是为什么，我以为智能体代表将来，我至极看好的一个新兴的业态。
陈茜：
智能体AI Agent它是至极费事的观念，包括在好意思国硅谷亦然这样的，在业界全球对AI Agent，它的界说照旧有小数不同的探讨，我看到有些东说念主说，比如说GPTs，也都是一些智能体，有些东说念主会说，可能愈加高档小数的Agent才算智能体，我的Agent要调取不同的器具，要成为一个捏造宇宙的机器东说念主，它可能才叫Agent，你对Agent的界说是什么样式的？
李彦宏：
我起初要研究这个门槛要充足的低，就一个小白，比如说大一的学生，他也可以很绵薄的概况制作一个智能体出来。
天然在此之上，可以有多样千般比较有趣的玩法，刚才你讲的调用器具、反想呀、耐久的缅想等等，这些能力会渐渐的加进去。
这个跟90年代时候的网站出生历程，也有肖似之处，咱们一开动的网站，都是很约略的，自后我可以用Java把一些动态的东西放在一个网站里，再自后我可以加上cookie，这样从一个网页转到下一个网页的时候，我还铭记上一个网页你干了什么，这些东西在早期的时候，网站生态里头是莫得的，然则一朝有越来越多的东说念主在分娩网站，技艺就会跟进说，你有什么需求，我去贬责你的问题。
Agent是一样的，不是说用了起初进的，刚才讲的这些能力之后，它才叫一个AI Agent，我反而以为咱们要把这个门槛降的充足低，让全球以为说，我也可以搞一个AI Agent，进来之后跟着时辰的推移，跟着你遭受新问题，贬训斥题的历程，会把多样千般起初进的技艺用进来。
说真话，我认为当今AI Agent用到的这些能力，仍然詈骂常低级的，将来还会产生咱们今天想也想不到的Agent能力。
然则这些能力的出生，反而要依赖数以百万计的拓荒者，去拓荒多样千般的应用，在他们使用的历程当中，产生新的需求，这些需求被贬责的历程，即是一个创新的历程，即是AI Agent进化的历程，这个我还詈骂常期待的。
陈茜：
百度有什么比较专门想的AI Agent的案例可以给咱们分享一下吗？
李彦宏：
有好多，国内高考是一个相等大的事件，不仅是学生，还有家长都相等喜欢。曩昔大模子在干什么事呢？高考有个作文题，咱们用大模子来写一个作文，看它能得些许分。
其实你想一想，这个东西在哪用呢？不可能让考生带着大模子去参加高考嘛，然则高考收场之后，你要估分，你要报志愿，你要弃取学校，你要弃取专科，可能有东说念主在乎说，这个寝室里头，一个寝室要住几个东说念主，阿谁东说念主在乎这个学校有莫得拍浮池，或者说哪个专科更符合我将来发展，每个东说念主的情况都是不一样的，每个东说念主的问题也都是不一样的。这种情况下，哪有一个万能的指点老诚可以告诉你说，你最符合的是哪个学校哪个专科，然则AI Agent就可以干这个事情。
是以曩昔全球来百度或者到其他方位去搜索，都是找宇宙上一经存在的内容，他莫得专门为这个东说念主、这个时刻、这个地点、这样的环境分娩内容。
而今天的AI，尤其是智能体，它就可以作念到，你告诉我你是什么情况，你的情况可以无须一句话就说了了，你用十句话也可以，我都铭记，这样的例子相等相等多。
陈茜：
况兼它会相等个东说念主化的给你好多的蓄意，包括我看到你们跟新加坡旅游局亦然有协作的。
李彦宏：
是的。你我方消费水平是些许、有多永劫辰、有什么喜好、爱吃什么、不爱吃什么，每个东说念主都是不一样的，它可以齐全左证你的情况来生成你要的谜底。
06 AGI与Scaling Law：值得耐久豪放的信仰
杨宇东：
咱们说Scaling Law，以前全球都以为没问题，然则最近开动不同的声息出来了，那照实我看好多行业，作念一些速率更快，服从更高的小模子，那Scaling Law会不会这样快又被颠覆掉了？
李彦宏：
Scaling Law自身可能还会有若干年的人命周期，但与此同期的话，即是在此之上会沟通出来多样千般的创新。
刚才讲的智能体、它的反想能力、它的进化的能力等等，其实跟Scaling Law一经有点分辨了，它是两个阶梯在发展，然则它仍然是基于Transformer这类大模子在往上在作念。
那将来再过一两年，还会出现什么新的技艺创新，在此基础上再去沟通，咱们也不知说念，全球都在探索。
换句话说，我以为Scaling Law短期之内倒不会被颠覆，然则在Scaling Law之上会沟通出来好多好多、当今还无法联想的创新。
杨宇东：
你个东说念主认为AGI完结的圭臬是什么？还有哪些旅途可以让咱们更快的去通向AGI？
李彦宏：
我以为这个问题照实业界莫得一个圭臬谜底，以前全球以为，通过图灵测试就完结AGI了，执行受骗今大模子一经通过了图灵测试，然则东说念主们所说的AGI，其实大多数时候一经不是只通过图灵测试。
那什么叫AGI？在我的心目当中，AGI即是说是机器、或者AI，它概况具备东说念主在职何场景下所具备的能力，即是general intelligence（广阔能力）是通用的，我不管在什么场景，我的能力都是跟东说念主是一样的，这是一个很高的条目。
其实今天你看像咱们作念这个无东说念主驾驶，作念了有11年的时辰了，仍然不行说这个技艺进修，它照旧只一个专用场景，AI都作念不到相等进修，你不行容错的话这个就不行了。
是以，确凿要完结AGI，我认为照实是还需要好多好多年。然则业界有东说念主说AGI可能再过2年，或者5年就能完结，然则我我方的判断是10年以上，也许10年，也许20年，也许更长的时辰。
咱们听到好多东说念主在讲，AGI是一种信仰，当你把它算作念信仰的时候，谁的信仰会来岁就完结？这是鬻矛誉盾的。如果是一个信仰，它即是值得为之耐久豪放的主张，啥叫耐久呢？然则如果连10年都莫得的话，不行把它叫作念信仰。
陈茜：
太容易了就不行叫信仰。
李彦宏：
对呀。
陈茜：
当今全球其实都在等GPT-5，然则GPT-5一直在延后，是以我在周围听到的担忧的声息亦然越来越高，生怕说比如说5~10万亿这样的参数加上去，然则终末全球发现它的后果并莫得跃升这样多，是不是会打击一些东说念主们对Scaling Law的信仰，可能咱们的AGI莫得办法用Scaling Law的这个方式去带咱们去完结了，你对这个有担忧吗？
李彦宏：
我不是很牵挂这件事情，我以为全球应该更关注应用，而不是关注基础模子，某种道理上讲，基础模子迭代速率稍稍放缓小数不是赖事，即是今天的这些应用的拓荒者，他有一个相对踏实的base（基础），来拓荒应用的话，其实是服从更高一些的，如果模子天天在那处练，他每天都要重写一遍曩昔的这个代码，那是很累的。
然则在现存基础模子基础上不休的去作念微调，去作念一些渐进式的迭代和和创新，其实你看到它是一直在发生的，不管是OpenAI不休在推的东西，照旧咱们百度的turbo模子、更小量级的模子等等，都是在左证商场需求作念迭代。
然则永恒来讲，我照实认为下一代的大模子，一定会比当今这一代模子强劲的多。什么时候推出来我不是很焦急，我以为应该多看一下真实的商场需求是啥，然后咱们下一代模子迭代的时候，左证商场需求来迭代。
如果咱们认为AGI 10年都够不上，下一代模子离AGI其实还有很远的距离，也即是说他有他擅长的、也有不擅长的方位，如果擅长的恰好不是商场需求的，那这个道理是不大的，如果他不擅长的恰好是商场需求的，那咱们奢侈了好多资源，去作念一些不该作念的事情。
这是为什么我更关注应用，我想知说念商场上（的需求）。比如说我是一个卖车的销售，我用什么样的话术，概况劝服进店的这个东说念主来买我的车，而不是说我怎样概况考过高考数学。这即是商场需求，当不是很了了的时候拚命往前跑，去作念一个形式上更强劲的模子，其实很有可能是会走弯路，是奢侈资源的。
陈茜：
我相等首肯，那你以为接下来全球在卷应用之余，会不会开动卷一些中小模子，比如说国际上Mistral这样的中小模子，亦然受好多拓荒者接待的。那接下来你以为百度在关于中小模子上，还有一些模子蒸馏上有什么样的这个酌量？
李彦宏：
我以为咱们看到的真实需求，照实在绝大多数情况下都不是最大的模子，它都条目这个模子变小，变小意味着什么？速率快，成本低。比如说我干这个事儿，整个概况给我带来每年100万的增益，我一算，最大的模子要120万的成本，那我笃定不干了嘛。
那我给你这个大模子公司提的条目，即是说你能把成本给我降到80万，致使降到8万，那咱们就得想，怎样最强劲的模子蒸馏到充足小，也即是成本充足充足低的时候，仍然概况满足你这个场景的需求。
我以为这一方面，闭源模子仍然有上风，因为闭源有最强劲的基础模子，那他左证这个模子蒸馏或者剪辑出来的小模子，会比那些开源模子蒸馏的会更好。毕竟你的基础莫得东说念主家好，作念出来的东西在竞争力上也会显得缺陷。
是以这方面咱们看到真实的需求照实詈骂常相等多的，咱们也以为这方面的契机，仍然在闭源不在开源。
以上即是咱们与李彦宏的采访内容，此次采访其实对我个东说念主领悟商场很有匡助，因为这让我领悟到，企业家是怎样去想考大模子生意化落地这件事情，至极是在大厂们容易多样卷的中国商场。
当全球的生成式AI公司们，不管是科技巨头照旧创业公司，都花费大都资源、算力、财富和东说念主力去押注“Scaling Law是东说念主类将来发展的正确路子”的时候，老是有种声息在领导咱们，咱们需要算账，这件事情如缘何更经济、更合理的方式去发展。
飞往上海采访李彦宏的前一个周末，在硅谷的一个约会上，一位资深东说念主士给我算了一笔账：
全球芯片用于AI上的支拨是4000亿好意思元，这非常于1.1万亿好意思元的数据中心支拨，如果咱们条目 25%的ROIC（投资成本讲述率），这非常于企业们需要产生1.4万亿好意思元的成本省俭。
1.4万亿好意思元是全球技艺工东说念主工资的5%，全球总工资的3%，亦然全球EBIT（息税前利润）的5%。或者，如果咱们假定利润率为50%，则需要企业们用AI去创造2.8万亿好意思元的收入，即全球上市公司收入的3%，或全球GDP的2%。
这样算起来的话，是不是可以说，以当今的参加量，唯独AI能让全球企业们创造2.8万亿好意思元的收入，那么发展AI这笔账即是能算得过来的，到底什么时候能打平这笔帐呢？
归正我看高盛是瞻望，生成式AI可能会在10年内鼓吹全球 GDP 增长7%，也即是接近7万亿好意思元，并将分娩率增长提高1.5个百分点。
是以，你会怎样去算AI发展的这笔帐呢？
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