OpenAI變深，百度變寬

　　距離ChatGPT發布整整兩年后，中美兩地的大模型代表廠商，仍在完善模型產品功能和使用體驗上不斷發力：11月初，OpenAI在ChatGPT中上線了AI搜索;11月中旬，百度則推出了一系列智能體應用，嘗試構建AI應用生態。

　　行業領頭羊的不同思考，得以讓外界一窺它們在大模型領域的共識和分歧。

　　共識在于，無論OpenAI還是百度，都在致力于進一步消除幻覺，并努力提升商業化能力。百度創始人李彥宏甚至發出了“過去24個月，AI行業的最大變化是大模型基本消除了幻覺”的感慨。

　　但放在當下節點，兩家公司對大模型應用的探索，更值得行業審視和思考。

　　OpenAI的AI搜索功能一經上線，就被眾多一線用戶發現其搜索結果依然難逃幻覺困境。如何將大模型帶出幻覺陷阱?

　　作為老牌搜索巨頭的百度，帶來了自己的新答案：借助RAG(Retrieval-augmented Generation)解決了文字幻覺后，百度又盯上了圖像幻覺，并為后者量身打造了一項獨門秘術——iRAG(檢索增強文生圖技術，image based RAG)，將百度搜索的億級圖片資源跟強大的基礎模型能力相結合，以此來確保生成的圖片更加真實，貼近自然。

　　更重要的是，唯有解決了大模型的幻覺問題，才能讓更多人愿意并敢于用大模型技術。智能體，則成了百度撬動更多普通用戶觸及大模型技術的重磅應用方向。

　　相比OpenAI希望通過搜索持續增強自身變現能力，加碼智能體的百度，不僅自己賺錢，還想讓人人都能賺到錢，繼續構筑AI應用生態，“我們不是要推出一個‘超級應用’，而是要不斷地幫助更多人、更多企業打造出數以百萬‘超級有用’的應用。”李彥宏說道。

　　盡管全球幾乎所有大模型玩家都在關注智能體，但正如李彥宏所言，像百度這樣把智能體作為最重要戰略方向的公司并不多。強如OpenAI，也選擇了在今年3月份，關停僅運營兩個月的智能體應用商店GPT Store。

　　在ChatGPT推出兩年來，時間曾屢次證明李彥宏的部分非共識，逐一衍化為了行業新共識，如對檢索增強的率先重視、卷應用的倡議等。

　　這一次，高喊智能體會是AI應用最主流形態等非共識論斷的李彥宏，還能再次成功嗎?

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　　經過兩年發展的大模型領域，正在轉換出一套新的評判標準：對大模型廠商的綜合實力打分，不再僅僅圍繞它出了多少論文、刷了多少排行榜，更加開始看重它是否能獲得規模化收入，何時能摸到盈利的門檻。

　　“也許不是最便宜的贏得商戰，而是最能落地的贏得利潤。”在今年上半年百度等一眾大模型廠商紛紛啟動大模型“價格戰”之際，Lepton AI 創始人兼 CEO賈揚清便給出了自己的見解。在賈揚清看來，“降價是個拍腦袋就可以做的簡單策略，但是真正的To B商業成功更難。”

　　為了加速商業化落地步伐，OpenAI選擇了上馬AI搜索，擴展新的付費渠道。百度則選擇了平臺生態策略：提供平臺工具，搭建智能體生態，讓智能體開發人人可用，人人都能賺到錢。

　　百度世界2024大會上，李彥宏對外展示了四大智能體應用——公司類智能體、角色類智能體、工具類智能體、行業類智能體。

　　公司類智能體，就相當于AI時代的公司官網：傳統官網具有的公司介紹、產品圖片和參數展示、線下門店位置等能力，公司類智能體有;傳統網站沒有的主動推薦、及時響應和服務能力，公司智能體也有。

　　角色類智能體，則是一改往日數字人聲音、肢體動作、口型機械、呆板的短板，開始變得更加高度擬人化，簡單來說就是更像真人了。

　　工具類智能體方面，李彥宏著重介紹了百度文庫與百度網盤聯合發布的“自由畫布”，在充分運用文庫與網盤的融合優勢基礎上，全面打通過去公域與私域資料的限制，實現輸入、編輯、創作、分享自由。

　　行業類智能體方面，目前已經在法律、醫療健康、金融、體育、旅行等諸多領域落地。作為法律行業的智能體的法行寶，上線半年多以來，已累計免費服務940萬人。

　　為了真正做到讓人人都能開發智能體，大會上，李彥宏還帶來了One More Thing時刻——對外展示了大模型技術落地的無代碼產品秒噠，號稱是一個不需要寫代碼就能夠實現任意想法的軟件，被李彥宏稱之為“迄今為止人類歷史上最復雜的多智能體協作工具”。

　　智能體完成大模型從“言”到“行”能力突破的背后，離不開其基礎大模型能力的迭代進步。

　　具體到百度自身，早在2019年，百度就推出了1億參數規模的文心大模型1.0版本，隨后又在2.0版本升級至10億參數，ChatGPT發布后不久，百度就搶先推出了3.0版本，并在去年10月迭代到4.0版本。

　　近日，沙利文發布報告《2024年全球AI生態全景概覽》，在全球AI生態全景中，百度與谷歌、OpenAI位于AI-Native Giant同一象限。

　　在被問及百度為何能以如此快的速度發布大模型時，李彥宏曾回答道，“是因為我們準備得更加充足、工程師非常努力，我們一直在朝著這個方向努力。長期的信念，讓我們為這樣的顛覆性創新做好了準備。”

　　能夠持續推動技術迭代的另一助力，則來自百度多年來對全球AI人才的招攬，包括吳恩達、Dario Amodei、Jim Fan等一批行業大牛。

　　作為前百度首席科學家，吳恩達在百度期間帶領百度人工智能團隊增長至1300多人，幫助百度培養出大量AI人才。

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　　但技術迭代和頂尖人才招募背后都需要真金白銀打底，這都迫使身處大模型領域的廠商，必須盡快走向商業化。

　　那些實力不濟的大模型玩家，在這場燒錢游戲中，或者被淘汰出局，或者被大廠收編。波形智能賣身OPPO的案例，成了這一殘酷競爭的最新注腳。更早之前，明星創企Inflection、Character.AI、AI Agent獨角獸企業Adept，紛紛迎來被大公司變相收購的命運。

　　商業化手段有限，疊加大模型訓練和推理費用高昂，入不敷出的國內部分頭部大模型玩家，此前甚至被傳出退出預訓練的消息。即便不想放棄預訓練，一些大模型玩家也開始轉變策略，開始放棄在國內燒錢做To C市場的策略，轉向全力發展更容易見到回頭錢的ToB領域。

　　競爭激烈的大模型賽道，或主動或被動地演變為一場超頭部創企和大廠之間的比拼。尤為不容忽視的是，當其他玩家對預訓練有所畏懼之時，手握資源的超頭部創企和大廠，反而獲得了意料之外的優勢。

　　在近期接受一檔播客節目采訪時，OpenAI CEO山姆·奧特曼就提道，模型已經成為一項貶值資產是不爭的事實，“但說它們不值得花那么多錢來訓練，這似乎完全錯了。更不用說它們有一個正向復利效應。隨著你越來越擅長訓練模型，你會變得更高效。至于通過模型獲得的收入，我認為這足以證明投資是值得的。”

　　李彥宏此前也表露過類似的觀點。在他看來，模型之間的差距是多維度的，既包括能力方面，也包括成本方面，且“未來大模型之間的差距會越來越大，領先對手6個月就贏了。”

　　隨著大模型逐漸進入巨頭游戲階段，紅杉資本在《Generative AI's Act o1: The Agentic Reasoning Era Begins》(生成式AI的o1行動：代理推理時代的開啟)報告中指出，生成式人工智能產業的根基正在穩定下來。只有自造血能力充足，且資本雄厚的大玩家才能留在牌桌上。盡管市場競爭還遠沒結束(按博弈論來講，甚至將越來越激烈)，玩家格局卻越來越清晰起來。

　　基于此，紅杉資本預測，應用層正成為風險投資的關注焦點。類比移動互聯網轉型和云計算轉型期間，應用層大約都有20家公司創造了超過10億美元的收入，“我們預計AI轉型期也會出現同樣的情況。”

　　早于紅杉資本預言前，當2023年3月16日，百度終于趕在所有國內廠商前面，率先發布文心一言時，李彥宏就對外首度明確，“大模型時代，真正最大的機會既不在基礎服務，也不在行業服務，我覺得恰恰是在應用。”

　　從去年3月16日文心一言正式亮相至今，過去近600天時間內，李彥宏帶領百度成為推動AI應用落地的最強有力聲音，“卷模型不如卷應用”“卷應用更有價值”等言論被頻頻提及。

　　從商業化變現的角度出發，卷應用，也是更能發揮中國創業者優勢的領域。這樣的實踐經驗，已經在PC時代和移動互聯網時代屢次被證實。

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　　考驗和挑戰再一次擺到了基礎大模型廠商面前——誰能在應用生態建設上更勝一籌，誰就有望成為下一個Android。

　　在應用生態建設上，沒有移動互聯網超級應用傍身的OpenAI，在今年1月上線GPT store后，很快便遭遇熱度難以為繼的困境。

　　掌握搜索這一生成式AI最重要入口的百度，則在智能體的分發和運營上占據了一定優勢。

　　據字母榜(ID：wujicaijing)了解，百度搜索目前是智能體最大的分發入口，目前每天分發智能體數量超過1000萬，并且還在快速增長。

　　借助百度APP近7億月活用戶所帶來的規模效應，百度在幫助普通人開發出智能體之外，還構筑起了一個覆蓋“開發+分發+運營+變現”的商業閉環。

　　為了做好智能體應用的分發，百度還打通了智能體在百度搜索、小度、文小言、地圖、車機等多場景、多設備的流轉落地，從而在做到人人可開發的基礎上，更進一步實現人人能分發、人人可獲益的新目標。

　　值得一提的是，手握智能云云服務的百度，比OpenAI這類單純的大模型公司，還可以提供更多維度的服務。目前，百度智能云千帆大模型平臺幫助客戶精調模型數達到3.3萬個，并合計開發了77萬個企業應用，有六成以上的央國企和大量的民營企業，都在聯合百度智能云進行AI創新。

　　大會期間，百度還展示了大模型在B端的應用。

　　以保險行業為例，目前百度智能云基于工作流Agent探索、落地車險續保售前數字員工。過去，車險續保的工作指導包含大量流程、子流程、文檔等內容，優秀銷售人員稀缺，且培養周期往往長達一到兩年。

　　基于工作流Agent開發金牌銷售數字員工，則最快可以在1小時內完成、上線，大幅提升了企業車險業務的核心生產力。這樣的工作流Agent可以快速集成到百度搜索、微信公眾號、企業官網等業務系統中，便利觸達用戶。

　　在剛剛結束的金九銀十招聘季，智聯招聘便聯手百度，利用后者的大模型重構了人崗匹配這個核心環節，從而顯著提高用人單位的招聘效率和質量。

　　目前，百度和智聯招聘合作，已經成功沉淀出一系列提示詞模板，并在數萬條實際數據中得到驗證，場景平均準確率高達93%。

　　同樣不容忽視的是，AI業務還能間接拉動云廠商的營收。B端客戶在使用大模型的同時，會積累大量的業務數據，并產生大量資源需求，這都有利于推動智能云(GPU)相關產品的銷售。

　　多樣化的分發場景，和更多用戶的使用，除了提升云服務收入之外，更能起到幫助智能體獲得數據反饋，反過來進一步推動基礎模型自主調優，從而讓大模型變得更智能，并使得智能體越用越聰明的效果。

　　一如通過RAG消除大模型幻覺，刺激更多用戶使用一樣，只有更聰明的智能體，才能吸引到更多的人真正使用起來。當用的人逐漸變多，李彥宏口中“智能體即將迎來爆發點”的判斷，才有望越早到來。