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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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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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。
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。
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。
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。
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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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。
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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