小模型能否打敗大模型？百度李彥宏：閉源模型與AI as a Service應用的新機會｜怪獸科技公司
前面文章探討了百度的搜尋技術與自動駕駛發展，這篇文章，我們把焦點移到百度在 AI 領域的核心戰略。對話百度李彥宏：AI 價格戰開打、大模型閉源、超級應用以及中國市場機會提到，隨著全球 AI 價格戰打響，百度選擇了一條不同的道路：閉源的大模型和強調應用層面的技術優勢。
過去，2B 市場因為使用場景有限、難以客製化，SaaS（軟體即服務，Software as a Service）應用在中國市場屢屢受挫。然而，隨著 AI as a Service 的崛起，除了發展多年的 2C 市場外，百度能否憑藉 AI 技術，為 2B 市場帶來全新的成長機會？
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百度 AI 生態戰略：價格戰已開啟，要在應用面脫穎而出
隨著全球 AI 價格戰的開打，各大科技公司往往先透過開源吸引更多的開發者及市場，但百度卻反其道而行，選擇閉源模式。
百度文小言
百度創始人李彥宏指出，相比於開源模型，閉源模型在商業化應用中展現出更強的競爭力，特別是在處理訂單、生成程式碼等案例中大大提升了效率。例如，百度內部已有 30% 的程式碼由 AI 生成，程式碼的採用率超過了 44%。
然而，百度並不追求所謂「超級應用」的模式，而是選擇在每一個產業領域中挖掘 AI 應用的深度，並提升其應用價值。李彥宏強調，在 AI 時代，應用的「深度」和「效用」才是關鍵，並非簡單的活躍用戶數（DAU）增長。
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中國市場策略：AI as a Service（AIaaS）的潛力
百度的 AI 戰略不僅專注於消費端（2C），也瞄準了以往受限於技術和需求場景的商業端（2B）。AIaaS（AI as a Service）的崛起讓 2B 市場再次成為焦點。
過去，SaaS 模式在中國市場遇到瓶頸，主要原因是應用場景的有限性及客製化難度高（2B 需求被更大平台滿足掉了）。隨著 AIaaS 模式的推進，企業在多種場景中可以藉助小模型和大模型的協同運作，大大提升成本效益及反應速度。
以快遞業為例，百度透過 SFT（監督式 fine tuning）讓 AI 更貼近實際業務需求（成本更低且市場需求更大），完成訂單處理的時間從幾分鐘縮短至 19 秒。不僅如此，AI 還能解決 90% 以上的售後問題，讓 AIaaS 的商業價值顯而易見，也意味著百度未來在 2B 市場中，可能會有更多的增長空間。
AI 智能體的崛起與未來場景應用
除了本業搜尋引擎，百度致力於人工智能平台的打造，「百度大腦」是中國唯一的軟硬一體 AI 生產平台，「百度智能雲」主要為企業和個人提供 AI 解決方案、雲基礎架構及其他服務，「Apollo 自動駕駛平台」則擁有中國最強的自動駕駛實力。
文心一言升級「文小言」，主打多模態輸入
2024 年 9 月，百度聊天機器人文心一言升級為「文小言」，定位百度旗下「新搜索」智能助手，主打多模態輸入、高擬真數字人（Digital Humans）等功能，可以與用戶實時互動、情感交流。
百度也獨家首發了記憶和自由訂閱，用戶可以自由訂閱各類新聞、遊戲、天氣等任意感興趣的資訊，並按照自身需求獲得內容推送，宣稱是目前為止在新搜尋領域結合大模型最原生、最徹底的 AI 應用。目前文小言月活（MAU）已超千萬，今年第二季累計調用量達到 20 億次，按季增速超過 70%。
至於作業系統，百度針對智慧硬體推出其最新的原生 AI 操作系統 DuerOS X，同樣基於百度的文心大模型技術，讓它的語言理解能力達到 95% 的準確率，並原生整合了多模態感知與擬人化應用，讓使用者可以用自然語言與裝置進行互動，進一步提升了人機互動的體驗。
智能體將蓬勃發展，形成生態系
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李彥宏預測，智能體將成為 AI 應用的核心發展方向，並廣泛應用於醫療、金融、教育等多元領域。例如，2024 年的高考中，百度推出的高考智能體每天回答超過 200 萬考生的問題，提供精準的報考資訊。智能體在不同領域展現的應用潛力，不僅促進了產業效率，還大大提升了用戶體驗。
此外，智能體的技術優勢在於其簡便性：只要設計清晰的流程和知識庫，即可生成高度自適應的智能體，而隨著智能體的普及，數以百萬計的智能體將出現，形成龐大的智能生態系統，百度的搜尋技術亦得以成為智能體分發的重要入口。
AI 商用核心——應用與閉源模型
李彥宏認為，閉源模式不僅比開源更具競爭力，還能更有效地滿足商業需求。具體來說，閉源模型在相同參數下的性能往往高於開源模型，而要讓開源模型達到相同水準，必須增加參數量，這會大幅增加推理成本，並降低反應速度。
不過，李彥宏也承認，開源模型在特定情境下具有獨特價值，例如學術研究或教學領域中，開源模型為研究大模型的運行機制和理論提供了基礎。然而，對於絕大多數的商業應用，開源模式並不適合，因為應用的真正價值在於對產業的實際貢獻，而非模型本身的開放性。
當然，沒有應用的基礎模型無論是開源還是閉源，最終都無法產生價值。實際上，百度的文心大模型便展現了應用驅動的成功，日調用量在短短兩個月內從 2 億次增至 5 億次，反映了市場對大模型應用的真實需求和使用者的高度認同。
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避免「超級應用陷阱」：應用的廣泛性重於 DAU 數據
在 AI 時代，應用的廣泛性與實用性遠比單純追求活躍用戶數（DAU）來得重要。李彥宏提到，過去行動時代中，APP 的成功常以億級 DAU 為指標，但在 AI 時代，這樣的邏輯不再適用。
與其打造「超級應用」，不如專注於能顯著提升行業價值、增強應用場景的「超級能幹」應用，這類應用帶來的整體價值往往遠超過單純的流量數據，並能為 AI 商業化開創新的里程。
AI 的未來發展方向與挑戰
李彥宏曾在公開場合表示，中國用戶相較於西方，對隱私問題的敏感度較低，這使得中國在 AI 應用上更具有「包容性」。然而，隱私保護和數據安全也越來越成為不可忽視的課題。
AI 與類神經網路密不可分，雖然 AI 透過電流驅動運算、進行排列組合，卻缺少人類因化學物質驅動而來的複雜性和靈活性，讓 AI 在處理特定場景時，容易出現幻覺現象，因而需要技術上不斷突破，並在小模型的精準應用上有所加強，才能提升準確率，避免因無法突破瓶頸而陷入泡沫的風險。
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