百度攤牌了

面對全球性的大模型狂熱，究竟是一場新的技術革命，還是新一輪泡沫的靈魂拷問。

百度再次將答案指向應用——“沒有構建於基礎模型之上的、豐富的AI原生應用生態，大模型就一文不值。”

11月12日，本次百度世界2024大會主題為應用來了，李彥宏在1小時的演講中，提了42次應用，他認為，“依託檢索增強（RAG）技術，大模型會利用檢索到的資訊來指導文字或答案的生成，從而極大地提高了內容的質量和準確性。”基於此，李彥宏感受到過去24個月AI行業最大的變化是“大模型基本消除了幻覺”——這也是應用爆發的基礎。

基礎模型能力就位的情況下，他觀察到應用層的真需求逐漸爆發：

截至11月初，百度文心大模型的日均呼叫量超15億，相較5月披露的2億，增長7.5倍，相較一年前首次披露的5000萬次，增長約30倍。

在產業端，百度智慧雲已經擁有中國最大的大模型產業落地規模，超過六成的央企和大量的民營企業，正在聯合百度智慧雲進行AI創新。百度智慧雲千帆大模型累計幫助使用者精調了3.3萬個大模型，開發出了77萬個企業級應用。

實際上，百度在應用上的態度始終較為激流勇進，在去年的百度世界大會上，李彥宏就喊出：“百度要做第一個把所有現有產品都進行重構、重做的公司。”

今年的大會，百度在應用上的佈局變得更為大膽。

你似乎很難將大膽與百度這家公司聯絡起來，但鐵了心要做應用的百度也顯露了一些與以往不同的端倪。

用AI重構產品矩陣只是第一步，一些大刀闊斧的變革正在發生。

最大變數？

這樣的變化，發生在百度的“基本盤”——搜尋業務上。

作為PC時代的搜尋巨頭，百度在AI搜尋應用上的動作一直備受關注。隨著戰火逐漸燒到AI搜尋，百度也坐不住了。

目前，百度搜尋引擎總搜尋量的18%都是由智慧問答的快思考方式回答，也就是說每天呼叫百度AI搜尋的次數已經過億。

智慧問答的快思考主要針對答案明確的簡單問題，例如：百度大會舉行幾年了？

百度搜尋向虎嗅透露，近日，百度在AI搜尋上開闢更多新路徑——內測了慢思考模式的深度推理搜尋。

這一模式支援更加複雜、需要結合全網資訊進行推理整合的問題，比如：總結下國產新能源車近兩年的發展趨勢是什麼樣的？

目前，OpenAI的O1、Kimi的探索版都採用了這種應用思維鏈的深度推理搜尋能力，據某國產六小虎AI公司高層透露，目前國內有更多廠商都在投入這一路線。而百度的優勢在於它積累的使用者資料，以及全網幾十億的搜尋溯源庫。

同時，作為分發入口，百度也在將更多其他AI應用接入搜尋。比如背靠百度搜尋獲得流量的智慧體平臺——使用者能夠透過百度搜尋場景，直接進入智慧體觸發對話。

而在業內非常關注的AI搜尋成本方面，百度移動生態事業群組（MEG）搜尋平臺負責人肖陽曾告訴虎嗅，單看搜尋一項，基於文心一言實現“極致滿足、推薦激發、多輪互動”的搜尋成本沒有那麼可怕。相對於普通搜尋，融合了生成式AI的搜尋在成本方面只是“略高”。

極限求變

另外，在C端應用方面，百度也在AI重構產品基礎之上，探索更多的可能。

這裡我們以李彥宏所展示的的工具智慧體——“自由畫布”為例，它的形態相較去年，更偏向探索新的應用邊界。

實際上，去年它的採用的仍是行業主流AI原生應用的產品形態——對話方塊互動，使用者透過輸入不同的指令，生成所需的AIGC內容。這裡所支援的內容可以是影片、文件、圖片。

今年的“自由畫布”不再是對話方塊形式，而是支援相容不同模態限制的一張畫布，使用者可以將影片、文件、圖片等各種不同模態的檔案同時拖拽到畫布中，生成使用者所需要的內容。

高自由度還體現在，使用者可以標記出所需要文件素材中的某幾句話，輸入更加準確的指令，比如“這段文字重新寫成更嚴肅的風格”或者“這段話保留在報告中”。

百度副總裁，百度事業部、網盤事業部負責人王穎向虎嗅透露，該產品的設計理念源於兩個階段。

一是2023年3月份重構應用時，她就在思考文庫作為內容創作（輸入）的起點，該做成什麼樣的形式，那時她發現問題在於各種編輯器都存在於不同的平臺，因此逐漸開始有了做更加融合的跨模態產品形式的想法。

二是24年3月份時，開始從輸入、處理、輸出三個維度來同時考慮，產品形態也更為清晰——在這個平臺上讓使用者可以輸入輸出任何格式的內容。

文庫偏向創作、編輯等內容生產端，網盤側重分享、儲存等內容消費端，這兩種形式天然就形成內容創作的閉環鏈路。

所以他們決定將百度文庫與網盤融合，來打通文庫公域資料與個人授權的網盤私域內容的壁壘，實現內容創作和消費的閉環。

變革之後，王穎發現，他們“已經實現了一個全新的內容作業系統。”

極限求變之下，目前百度文庫月活已經超過7000萬，在國內AI應用月活排名第一，百度文庫AI產品負責人鍾昊表示，截至 2024 年 10 月，文庫的AI 使用者數累計超過 2.3 億。

不要超級應用？

雖然業界探討AI超級應用的聲音一直沒變，但李彥宏卻表示“百度不是要推出一個‘超級應用’，而是要不斷地幫助更多人、更多企業打造出數百萬‘超級有用’的應用。”

同時，百度釋出基於大模型的100大產業應用，它涵蓋了製造、能源、交通、政務、金融、汽車、教育、網際網路等眾多行業

對此，百度智慧雲事業群總裁沈抖的判斷是“AI應用正率先在B端爆發”。

百度智慧雲技術委員會主席孫珂告訴虎嗅，應用層的優勢，還體現在百度上下層銜接和基礎設施支撐上，“我們一直提倡的是從底層晶片層、基礎雲設施、平臺，應用四層架構完全打通，客悅等應用基本上是基於包括百舸、千帆等底層平臺搭建的，這是我們的基本邏輯。”

在底層算力方面，隨著“暴力美學”大模型的算力要求已衝破十萬卡門檻，百度也提前佈局，是行業內最早打磨10萬卡叢集能力的廠商之一。

百度AI計算部負責人王雁鵬告訴虎嗅，雖然大模型創企 只有少數的一兩家需要十萬卡，但他們對成本有很高訴求。十萬卡的意義在於，透過跨地域的RDMA的技術、多芯混訓技術、容錯技術的技術儲備，可以提供更好的雲平臺。整體雲的成本下降了，就可以給客戶更好的算力供給。