大模型落地潮，卷王如何突圍

　　假以時日，一個10億DAU的超級應用一定會出現，但更重要的是大模型在各個領域、各個場景的應用。

　　文|牛慧

　　大模型市場在過去3個月，又發生了劇烈變化。一位工業大模型資深人士告訴數智前線，二季度他們接觸到的企業需求“至少比一季度增長了10倍”。

　　“產業正迎來一個轉折點。”在世界人工智能大會(WAIC)期間舉辦的“大模型助力新質生產力發展論壇”上，百度副總裁謝廣軍告訴與會者，一批之前探索的大模型落地場景已經跑出來了，6月，文心大模型日均調用量已突破5億，季度環比增長150%;百度智能云千帆大模型平臺服務客戶數也突破15萬。

　　“我們判斷，從下半年開始，大模型產業落地的時代就要到來了。”謝廣軍說。

　　而在世界人工智能大會期間，百度創始人、董事長兼首席執行官李彥宏也提出大模型時代與移動互聯網時代對“超級應用”認知的不同——他認為“不是說一定在等待一個超級應用的出現”。大模型在各個行業場景的應用，對于提升效率、降低成本，產生的促進作用，可能比從0到1的顛覆性應用更大。他也已經看到，越來越多的行業，尤其是To B場景中，被大模型加持之后，已經受益。

　　業界也看到，從百度智能云的各項舉措看，它通過“卷降價”、“卷場景”、“卷應用”，期望讓更多人意識到，大模型只有植入業務場景里，才能產生價值。百度智能云也期望加速大模型與場景的串聯，讓客戶看到效果，從而形成大模型的良性循環。

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　　降價、升級，一切為了卷場景

　　在這次論壇上，百度智能云公布了三大舉措：基礎模型降價，工具效能升級以及行業場景解決方案上線。“這與今年初百度開始密集講應用、談價值、發布端到端應用方案一樣。”有生態伙伴認為，這些都是為推動大模型進入更大規模的場景，讓大家用起來。

　　其中，在基礎模型降價上，6月百度剛剛推出的文心系列旗艦版大模型——ERNIE 4.0 Turbo，面向企業客戶開放，相比ERNIE 4.0之前的價格，降幅達70%。

　　ERNIE 4.0、ERNIE 3.5兩款旗艦模型，也隨之大幅降價。而在客戶場景中經常用到的主力模型ERNIE Speed、ERNIE Lite，則繼續保持免費。

　　這應該是7月開局后，第一個繼續宣布降價的大模型大廠。在世界人工智能大會期間，李彥宏坦承，這次大模型價格戰確實來得比他想象的更早一點，而且把價格打到幾乎不可思議的地步。“但某種意義上也不是壞事。當你足夠低，甚至免費時，就會有更多人來嘗試，大模型對于各行各業的滲透速度會更快。”

　　除了價格，在工具平臺的效能升級方面，千帆大模型平臺則圍繞在大模型進企業場景的關鍵點上。

　　實際上，每個行業場景都有自己的“道”。在落地中，客戶要結合自身場景，通過工具，對模型做精調(SFT)，也就是將行業數據“灌進去”，并進行各種調教，從而讓模型更加專業，在特定場景下的決策效果更好。

　　在過去一個季度，千帆大模型平臺上的ModelBuilder，圍繞企業專用模型的精調，有非常多的升級點。

　　此次一個獨家升級點“混合訓練功能”，提供高質量數據語料，擴充用戶精調樣本，助力模型效果顯著提升。用戶可以用百度智能云提供的通用語料和垂域語料，與自身業務數據融合，精調出更穩定、效果更好的專用大模型，解決模型在精調后，往往會遺忘通用能力，或企業垂域數據不夠多、不夠好的問題。

　　而當企業精調出模型后，ModelBuilder還幫助企業構建自身的數據飛輪，對模型進行持續的閉環優化，讓模型越用越聰明。

　　除了企業的模型開發，在企業AI原生應用上，千帆大模型平臺上的AppBuilder這次則主要圍繞企業級RAG(知識檢索增強)技術升級。

　　為什么是RAG?因為它能有效緩解大模型的幻覺問題，因此，幾乎成為今天行業落地中必不可少的技術。IDC預測，到2027年，中國2/3的企業將利用大模型和RAG的組合，將決策效率提高55%。

　　這次AppBuilder除了新增云存儲服務，讓資源上傳不再受限之外，更重要的是開放了RAG的策略。“今天很多垂類場景采用RAG的效果不達預期，通常與策略相關。”謝廣軍說。此前，RAG是個“黑盒子”，這次百度獨家開放了可調可配策略。

　　同時推出“RAG with 百度搜索”功能，將百度搜索在時效性、客觀性⽅⾯的優勢，與RAG在私域知識響應、語⾔靈活性⽅⾯的優勢進⾏能⼒互補，⼤幅提升⽤戶知識檢索體驗。不少PC、IoT、車機等端側設備，已接入新接口。

　　在降價、工具升級之外，百度智能云還推出了千帆行業場景解決方案。目前已上線了包括教育、人事、企業服務、文娛、醫療在內的5大行業，20多個場景解決方案。

　　這些方案主打一個“低門檻”，針對不同方案可提供場景模型、模型精調樣板間、Prompt模板、應用樣板間等參考“樣例”，有相似業務訴求的客戶，可直接使用或一鍵復制，就完成了自身大模型應用的開發，讓用戶快速用起來。

　　為了應對大規模產業落地的需求爆發，工具鏈和平臺已極為重要。百度智能云的這些動作目標明確，好的工具可以事半功倍，如果將行業共性需求和經驗，提煉沉淀為技術組件，與行業Know-How和最佳實踐一起，不斷落入到千帆大模型平臺上，企業和生態伙伴就可以用這些“武器”，突破更大規模、更大范圍的場景突破，成為可能。

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　　從零起步，一步步將場景做深

　　過去一個季度，大模型與行業、場景的結合，已經從零起步，不斷走向深入。在這個過程中，百度智能云與業界，在聚焦解決幾個核心問題。

　　在業界看來，第一個核心問題，是如何推動客戶找到大模型的能力邊界。不像傳統項目，客戶有明確需求，大模型需要與企業自有數據結合，才能產生效果。這時，通過降價、提供簡單易用的工具，不斷拉低大模型使用門檻，讓“大家的膽子更大，步子也更快”。

　　比如，在水務領域，北京污水寶科技有限公司利用大模型的問答能力，通過千帆AppBuilder，快速構建了污水寶AI助理，支持人們通過自然語言，獲取項目線索、項目進度等工程信息。這些立竿見影的應用，往往是大模型與行業和場景結合的第一步。

　　第二個核心問題是大模型的性價比。客戶在選擇模型時，看重效果，也會反復考慮成本。

　　李彥宏在WAIC上表示，今天這些閉源模型，無論是ChatGPT還是文心一言，平均水平一定是比開源模型更強大，推理成本一定是比開源模型更低。“閉源模型不是一個模型，它是一系列的模型”，可以根據使用場景去平衡效果、推理速度和成本。

　　杭州全診醫學創始人兼CEO薛翀，是一位創業者，也是一位醫生，他期望用AI技術，將醫生從病歷書寫等繁瑣的工作中解放出來，騰出時間真正關注病人。在選擇模型上，“我們實際用了很多大模型來訓練，發現通過文心模型和千帆大模型平臺訓練出來的產品，目前性能最高，各項指標是GPT3.5的1.7倍。”薛翀說，而文心成本的優化，“讓我們產品的價格競爭力也上去了”。

　　目前，全診醫學打造的AI醫生助理，已服務50多家三甲醫院和1.5萬家小型醫療機構，“應該是全球規模最大的”。薛翀對此感到自豪，AI醫生助理每日生成門診病歷草稿為15萬份，醫生的效率提升了，患者服務數量因此提升了1.5倍。

　　第三個核心問題是，隨著大模型與場景的結合不斷深入，對工程的要求越來越高，也對更低門檻、更高效能的工具平臺提出高訴求。

　　比如，在教育領域，中國高科集團旗下英騰教育，在醫學教育行業有20年積累，形成了覆蓋1800多個醫學考試科目、超過10億的醫學文本tokens備考數據。英騰教育聯合百度智能云，通過千帆大模型平臺，對自有數據以及百億級專業知識數據，進行高效的處理和學習后，讓“考試寶典”應用，在醫考培訓這一復雜而專業的領域，提供“千人千面”的教程，大幅提升備考效率。

　　第四個核心問題是，客戶越來越關注和期望使用Agent。對此，李彥宏在最近的談話中表示，智能體正在爆發，只是說現在基數還比較小。“我首先要考慮，門檻要足夠低，一個小白、大一的學生，也可以很方便地制作一個智能體。”李彥宏稱，只有越來越多的人進來，指不定哪條路跑通了，它就是一個Super APP。

　　此外，今年行業大模型在產業落地中起到關鍵作用，不過也出現了“偽行業大模型”。不久前，百度集團執行副總裁、百度智能云事業群總裁沈抖強調，行業模型不是回到傳統AI，把一個場景加一堆數據作為一個專用模型，煙囪式開發。

　　他建議，一個企業如果需要同時有多個行業場景解決方案，可以構建一個通用底座，結合如千帆大模型平臺，不斷做行業增強，逐步將整個能力建設起來。這個開發范式會避免煙囪式、一遍一遍的重復建設，實現真正的場景驅動，把應用卷起來。

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　　迎接Q3落地爆發潮

　　當大模型一步步進入場景后，關于它的應用爆發，包括ToB、ToC，業界最近討論很多。

　　業界也觀察，實體經濟在這輪大模型落地上的積極性和創新力，甚至在某些方面超越了互聯網大廠。當下第一波吃到紅利最多的是科技企業、國央企和大型民營企業，兩三年之后，消費端才有可能出現Killer App。李彥宏認為，大模型對于B端的改造作用，比互聯網對B端的影響更大。

　　在產業界，第一批入場的企業和服務商已感知到，二季度需求端已經爆發，三季度預計將會迎來更大規模落地潮。“我們無法拿一個技術或項目化的運作方式，去做大規模的商業復制。”一位資深人士說。大模型的落地需要開發、部署、運維、迭代的工具鏈及平臺。“大家都在把打法，轉向規模化推廣和復制上。”

　　業界也在積極布局生態。一位人士觀察到，“從平臺側，像百度智能云已經專門成立了相關渠道生態部，這跟以往不一樣。它要賦能更多生態伙伴，提供很多工具，目的是讓生態使用它的能力，讓大模型真正在更多場景中發揮價值。”

　　生態的另一個價值是定制化。在To B行業，定制化是繞不開的話題，尤其是大模型落地，還處于一個多樣性的客戶需求和尚未收斂的技術階段。但業界也看到，大模型可能會讓定制化變得更簡單，畢竟它能生成代碼，本身具備生態插件及融合能力。

　　為此，工具平臺也將更為豐富、靈活，即便定制化的過程，也是走標準化的組件加上標準化流程。“類似于你定制西服，量完尺寸不是重頭開始，而是在一套標準方法上稍微調整”，這是百度等前沿企業的打法。

　　一兩個月前，沈抖曾稱：新質生產力正在破土而出。如果說國家政策是陽光，中國豐富的工業體系是土壤，那么科技創新就是新質生產力迸發的內生力量，而人工智能和大模型，代表著當下最前沿的科技進展。

　　現在百度等業界正在形成大模型規模落地的路徑。一旦這套路徑跑通，工具鏈和平臺打磨成熟，生態逐步壯大，大模型與場景結合的效率將更高，就會有越來越多的人去串聯起更多的業務價值。客戶將會受益，整體購買成本也會下來，大模型將進入良性發展循環。