文 | 市象 文昌龍

編輯 | 明非

“這顯然是假的。大模型是積極的進攻，也是必須做的防守。反正沒聽說模型優(yōu)先級降低?！?/p>

“老板明確表示，我們絕不會下table。”

針對“百度大概率放棄通用基礎(chǔ)大模型”的傳聞，兩位百度員工對「市象」表示。

所謂的傳聞來自一篇帖子：“百度大概率將放棄通用基礎(chǔ)大模型研發(fā)，（又是起了個大早趕了個晚集?）李彥宏最近和內(nèi)部明晰了主要做應(yīng)用的戰(zhàn)略，百度在模型層實在卷不動了。”

該帖在短暫發(fā)酵后引發(fā)關(guān)注，這最終迫使百度不得不作出回應(yīng)。9月9日，文心一言市場部負責(zé)人張全文在朋友圈發(fā)文，“所謂‘放棄通用大模型研發(fā)’純屬謠言！文心一言剛完成了功能全面升級。我們將持續(xù)加大在通用大模型領(lǐng)域的研發(fā)投入?！?/p>

事后，一位接近百度的知情人士對「市象」透露，這在百度內(nèi)部引發(fā)了廣泛討論。

有百度員工對「市象」坦言，有這樣的傳言并不意外：“SuperCLUE總排行榜（2024年8月），ERNIE-4.0-Turbo-8K的評分已經(jīng)落后于不少模型。如果轉(zhuǎn)向應(yīng)用領(lǐng)域，那機會就更渺茫了?！?/p>

過去半年，市場對AI大模型的關(guān)注焦點從模型技術(shù)本身轉(zhuǎn)向了智能應(yīng)用的實際落地，AI預(yù)期也開始回調(diào)。因此，在基礎(chǔ)大模型的投入與AI應(yīng)用落地之間做出取舍，實際上已成為所有大模型玩家不可回避的共同難題。

01 從ROI看“謠言”誕生的通路

“或者這么說吧，訓(xùn)練下一代模型不是百度的第一優(yōu)先級。”上述發(fā)帖者表示，言外之意是“放棄”并不準(zhǔn)確。

他此前對百度大模型方向的判斷邏輯是：

GPT-4現(xiàn)在還沒追上，到了GPT-5這個級別的模型花費可能30億美金(粗估，上下浮動，這幾乎是百度一年的凈利潤)，而且你得知道怎么做，而且做出來要考慮ROI（投入產(chǎn)出比）能不能打正，一旦失敗就是巨大的資源浪費和機會成本損失，這已經(jīng)是在眼前非?，F(xiàn)實的問題，百度這個體量的公司已經(jīng)支撐不起模型夢了。

從ROI角度出發(fā)，單看產(chǎn)出端，即大模型的變現(xiàn)而言，百度當(dāng)前確實面臨著一定的商業(yè)化壓力。

據(jù)二季度財報，百度最大的收入來源線上廣告業(yè)務(wù)收入為192億元，同比下滑2%。廣告業(yè)務(wù)如此表現(xiàn)的原因是，百度推進搜索業(yè)務(wù)的人工智能革新造成了不小的內(nèi)部壓力。目前百度檢索結(jié)果中有18%的結(jié)果是由生成式人工智能提供。目前這部分業(yè)務(wù)尚未實現(xiàn)變現(xiàn)。

有營銷業(yè)內(nèi)人士對「市象」指出：“百度在AI技術(shù)上的投入為未來鋪路，但目前AI生成的內(nèi)容還沒有找到合適的變現(xiàn)模式，這在一定程度上影響了廣告主的投放決策?！?/p>

在另一塊云業(yè)務(wù)上，百度云當(dāng)季收入為51億元，其中，9%的收入來自外部客戶對大模型和生成式AI相關(guān)服務(wù)的需求。據(jù)計算，該季度，生成式AI為百度云貢獻了約4.59億元的收入，而在之前的兩個季度，這一數(shù)字分別為3.24億元和2.74億元。

生成式AI收入呈現(xiàn)增長趨勢，但目前該業(yè)務(wù)對整體業(yè)績的貢獻依然有限，尚不足以撬動百度云的整體增長曲線。

百度等大廠在大模型商業(yè)化上的變現(xiàn)壓力，還來自國內(nèi)云廠商主動或被動發(fā)起的大模型價格戰(zhàn)。

近日，騰訊推出了新一代大語言模型“混元Turbo”，并以降低50%的價格進一步加劇了這場價格戰(zhàn)。而在此之前，百度也在持續(xù)降低其模型的推理成本，來應(yīng)對市場的價格壓力。

今年5月，百度智能云宣布ERNIE-Speed、ERNIE-Lite、ERNIE-Tiny系列模型預(yù)置服務(wù)對客戶免費開放使用；今年7月WAIC期間，百度智能云宣布ERNIE 4.0、ERNIE 3.5兩款旗艦?zāi)Ｐ痛蠓祪r，ERNIE 4.0 Turbo面向企業(yè)客戶全面開放，輸入輸出價格分別低至0.03元/千Tokens、0.06元/千Tokens。

隨著國內(nèi)大模型市場的激烈競爭，價格戰(zhàn)導(dǎo)致大模型的調(diào)用成本急劇壓縮，行業(yè)已經(jīng)陷入所謂的“負毛利時代”。無論是開源還是閉源模型，當(dāng)前都面臨著同樣的困境——大模型業(yè)務(wù)難以實現(xiàn)直接盈利。

據(jù)財經(jīng)雜志，“大模型市場的淘汰賽已經(jīng)啟動?！币晃恢袊茝S商大模型業(yè)務(wù)負責(zé)人分析稱，大模型調(diào)用的負毛利意味著，在短期內(nèi)，調(diào)用次數(shù)越多，云廠商的虧損就越大。

綜合這些因素，“單靠當(dāng)前大模型的商業(yè)開發(fā)程度就實現(xiàn)正向ROI，有些不切實際。因此，百度重新定戰(zhàn)略是完全有可能的。”一位騰訊AI算法專家對「市象」表示。

02 百度的AI路徑是“既要又要”

百度此次雖否認了“放棄通用大模型研發(fā)”的傳聞，但并未否認對應(yīng)用開發(fā)的優(yōu)先級。與其他大廠相比，百度十分重視AI應(yīng)用開發(fā)。

遍數(shù)廠長的發(fā)言，始終強調(diào)“卷大模型沒有意義，卷應(yīng)用機會更大”。在近期的WAIC上，李彥宏甚至不再強調(diào)模型開源還是閉源，“這些都不重要，缺乏應(yīng)用支撐的基礎(chǔ)模型，無論開源還是閉源，都毫無價值。”

一位接近百度的業(yè)內(nèi)人士向「市象」透露：“李彥宏的意思是，希望創(chuàng)業(yè)者能基于文心大模型開發(fā)更多AI應(yīng)用，而不是讓資源浪費在過多的基礎(chǔ)大模型上?！?/p>

“其實想法是對的，問題在于怎么落地，百度自己就是搞基礎(chǔ)大模型的，別人憑什么聽你的。”他進一步補充道。

百度內(nèi)部員工也討論過這個問題，有員工表示，希望robin（李彥宏）在公開場合少發(fā)表那些容易引發(fā)眾嘲的言論?！爸挥邪俣鹊拇竽Ｐ筒凰憷速M，別的公司做就是浪費資源，這種態(tài)度，作為行業(yè)領(lǐng)軍者，實在是格局不夠?！?/p>

從當(dāng)下市場視角來看，百度在大模型和應(yīng)用領(lǐng)域的理想目標(biāo)其實是雙管齊下。

在一直強調(diào)的應(yīng)用領(lǐng)域，百度推出了三款A(yù)I開發(fā)工具，分別是智能體開發(fā)工具（AgentBuilder）、AI原生應(yīng)用開發(fā)工具（AppBuilder）和模型定制工具（ModelBuilder）。

智能體是百度最看好的AI應(yīng)用發(fā)展方向。在2024百度AI開發(fā)者大會上，李彥宏透露，已有1萬名百度客戶成功上線智能體，應(yīng)用覆蓋教育培訓(xùn)、房產(chǎn)家居、機械設(shè)備、商務(wù)服務(wù)等30多個行業(yè)。

在近期內(nèi)部公開分享中，李彥宏也再次重提智能體，他認為智能體的低門檻是做應(yīng)用直接的思路。

然而，智能體的方向或在公司內(nèi)部并未達成一致。據(jù)接近百度的知情人士透露，在百度AI開發(fā)者大會期間，一些員工私下表達了不滿。

有員工表示，文心智能體平臺展示的那些所謂的“智能體”，除了少數(shù)用于展示的項目，其他99%更像是玩具。這些“玩具”即使通過搜索分發(fā)，也幾乎沒有實際價值。真正有意義的智能體，應(yīng)該能夠提供高質(zhì)量服務(wù)，或者具備公網(wǎng)無法獲取的私域數(shù)據(jù)。如果這些“玩具”都能被稱為AI原生應(yīng)用，那無異于自欺欺人。

李彥宏或許也認識到智能體的不足，“有很多人看好智能體這個發(fā)展方向，但是到今天為止，智能體還不是共識，像百度這樣把智能體作為大模型最重要的戰(zhàn)略、最重要的發(fā)展方向的公司并不多?！?/p>

除了智能體自身的產(chǎn)品屬性之外，外部開發(fā)者在AI應(yīng)用開發(fā)方面對百度也保持一定的謹(jǐn)慎。

從目前公開的案例來看，使用百度AI開發(fā)平臺的多為商家為其消費者提供的輕量級應(yīng)用，企業(yè)級應(yīng)用卻相對稀少。盡管李彥宏多次承諾百度不會涉足應(yīng)用開發(fā)，給創(chuàng)業(yè)者留出足夠空間，但在移動互聯(lián)網(wǎng)時代屢見不鮮的“像素級復(fù)制”，讓開發(fā)者在大模型時代更加警惕。

一名垂直領(lǐng)域模型初創(chuàng)公司的創(chuàng)始人曾向財新表示，一方面，基于百度平臺進行開發(fā)意味著將算法和數(shù)據(jù)暴露給百度；另一方面，百度可能無法為腰部開發(fā)者提供足夠的接口支持，這也意味著開發(fā)者的客戶數(shù)據(jù)難以在百度平臺上進行部署。

03 大模型泡沫下的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)向

眼下，高潮過后，更多的人開始審視生成式AI帶來的實際收益問題。

高盛在6月末發(fā)布報告《生成式AI：花費甚多，而收益甚少》，高級策略師Allison Nathan提出了一個很關(guān)鍵的問題：在AI上的投入是否過多，而收益卻太少？

在高盛的報告中提到，生成式AI技術(shù)被認為能改變公司、行業(yè)和社會，所以很多大公司計劃在未來幾年投入1萬億美元在AI相關(guān)的東西上，比如數(shù)據(jù)中心、芯片和電網(wǎng)。

這一支出已得到驗證。CoutueAI的報告也提到，預(yù)計到2030年，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)將耗資約1.2萬億美元，主要用于采購大約2500萬單位的GPU及其他相關(guān)支出。

要實現(xiàn)正向ROI，按照25%的回報率計算，預(yù)期收益需達到6000億美元，加上1.2萬億美元的投入，到2030年AI的總收入必須達到1.8萬億美元才能實現(xiàn)收支平衡。然而，根據(jù)高盛的觀點，迄今為止，這些巨額投資除了略微提升了開發(fā)人員的工作效率，尚未看到顯著的成果。甚至從中獲益最多的英偉達，其股價也出現(xiàn)了下跌。

當(dāng)然，這只是宏觀層面的討論。如果聚焦到具體的大廠，實際面臨的問題是，通用大模型逐漸演變?yōu)橐粋€“超級燒錢”的游戲，變成了只有巨頭才能參與的“富豪局”。沒有足夠資金的公司將不得不退出這場競爭。

根據(jù)國家網(wǎng)信部門官網(wǎng)公示的信息，自去年8月31日我國首批通過備案的人工智能大模型名單出爐以來，短短一年間，全國已有188款大模型完成備案，

從終局思維來看，隨著資金不足的玩家被淘汰，或者在競爭中耗盡資源，最終只有少數(shù)幾家真正具備競爭力的大模型公司會主導(dǎo)市場。

“本質(zhì)上，基礎(chǔ)大模型就像CPU，都是通用技術(shù)。只要少數(shù)幾家公司做到足夠強，就能滿足大部分市場需求。通用性商品的競爭就是如此，贏家通吃，最終通過市場的競爭洗禮，只有少數(shù)幾家廠商能勝出并生存下來?！币晃挥嬎銠C業(yè)內(nèi)人士表示。

這種“燒錢打仗”的局面在互聯(lián)網(wǎng)大廠中已上演多次。以云廠商的大模型調(diào)用價格戰(zhàn)為例，云廠商賭的是，隨著大模型調(diào)用價格降低90%，未來1-2年內(nèi)調(diào)用次數(shù)將呈指數(shù)級增長。在這場賭局中，必然會有一批模型廠商因價格戰(zhàn)倒下，而幸存者將接手市場，收拾殘局。

顯然，大廠要想在基礎(chǔ)大模型的“金錢戰(zhàn)”中勝出，除了眼下是否有足夠的資金支持，長遠來看，自身的造血能力至關(guān)重要，而AI應(yīng)用正是實現(xiàn)這一目標(biāo)的關(guān)鍵方向。

事實上，仔細研究今年各大廠商的動向可以發(fā)現(xiàn)，他們除了在基礎(chǔ)大模型方面持續(xù)投入，也在不斷強調(diào)AI應(yīng)用的開發(fā)。AI應(yīng)用不僅是未來的造血工具，也是將大模型落地并創(chuàng)造實際價值的重要途徑之一。

因此，“百度采取雙軌策略（同時推進大模型和AI應(yīng)用的發(fā)展），是為了應(yīng)對可能出現(xiàn)的大模型泡沫時比較穩(wěn)妥的做法?！苯咏俣热耸繉Α甘邢蟆贡硎?。

“唯一的問題在于，AI應(yīng)用的落地方向仍然不夠清晰。許多項目還停留在概念驗證階段，距離真正的商業(yè)化應(yīng)用還有一段不小的距離?！?/p>