李彦宏的非共识，竟然藏着百度大模型棋局的秘密！

李彦宏，作为中国AI领域的先驱之一，虽然平时低调，但在过去一年多里，他的声音却越来越响亮，常常发表一些独到的见解。

例如，当各大科技公司都在拼命追逐大模型、参数和数据训练时，李彦宏却提出了不同的看法，他说：“别再重复造轮子，模型的真正价值在于应用。”

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随着大家开始关注应用场景，很多公司争相打造C端的AI热门产品，试图复制互联网时代的“超级APP”成功案例。但作为互联网领域的佼佼者，李彦宏认为：“大模型对ToB业务的影响，远超互联网对ToB的改变。”

在这场应用热潮中，当许多人盲目跟风，难以把握方向时，他却敏锐地观察到，未来的应用趋势将是智能体，而那时智能体在行业内还相对陌生。

与此同时，百度内部也在精准执行这一战略。

李彦宏始终强调大模型要与应用结合，文心大模型自发布以来，百度持续努力降低普通人开发应用的门槛。经过一年的探索，今日，百度推出的文心智能体开发工具，已吸引了15万家企业和80万名开发者。

那么，这种敏锐的直觉和高效的执行力到底源自何方呢？

在中国大模型从概念走向实际应用的过程中，百度不仅是一家企业，更是一个典范，展现了一个行业巨头如何自我革新并推动行业变革的故事。

不断验证的「非共识」

在国内，李彦宏绝对是一个对AI充满信仰的人。

早在2012年，李彦宏就带领百度成立了国内首个AI研究院，而到2019年，他参与的公开演讲次数达40次，总字数超过15万字，几乎每次都围绕AI展开。在担任全国政协委员期间，他在连续8年的“两会”中，提交了13份与AI相关的提案。无论是国家领导、企业代表，还是学生，凡是对AI感兴趣的人，李彦宏总是热情推荐。

自2022年底大模型的热潮以来，李彦宏对AI的推广越来越频繁。

在2023年的“百模赶考”期间，6月份国产大模型数量还不到80个，但仅四个月后，去年10月国内发布的大模型已超过230个。

在大模型火热的时期，李彦宏打破了平时的低调，直言“不断重复开发基础大模型是对社会资源的巨大浪费。”

根据红杉资本的一项调查，去年英伟达的芯片订单高达500亿美元，而整个生成式AI企业的收入仅为30亿美元，其中大部分收入被OpenAI等少数头部企业占据。

那么，如果不追逐大模型，该关注什么呢？

李彦宏认为，“应该专注于AI应用，而不是重复造轮子。”他指出，如果没有建立在基础模型之上的丰富AI原生应用生态，大模型就毫无意义。

原因很简单，基础大模型的开发需要巨大的研发投入、数据量和计算能力，这样的军备竞赛普通团队根本承受不起。

因此，到今年，美国做基础大模型的公司只剩下5家，包括OpenAI、Anthropic、Meta和谷歌。而在国内，许多头部大模型企业也逐渐不再谈论AGI，而是分享自己的落地进展。

就在这时，“超级APP”似乎成为了行业发展的新风向。各种面向C端的AI绘画、办公和陪伴产品如雨后春笋般涌现。然而，投入巨大热情的创业者和投资者们很快发现，相比于对大模型的短期兴趣，用户更在意的是产品的使用体验、内容建设和交互便利性，这些能力的提升可不是一蹴而就的。

与其盲目追逐“超级APP”，不如说“在ToB业务上，大模型的改造能力比互联网更强大一个数量级”——市场再一次验证了李彦宏的看法。

早在2023年5月9日，百度便推出了面向企业客户的智能云千帆平台，提供大模型推理服务和模型精调的全套工具链，帮助企业迅速将大模型能力应用到实际场景中，深耕产业应用，成为这一时期百度大模型的显著特点。

但是，这样就足够了吗？李彦宏显然并不满足。

一个基本的认知是，技术的应用成本和创新的总和往往呈现跷跷板的关系。技术成本越低，围绕技术产生的创新就越多。最典型的例子就是流量费用与移动互联网的普及速度。

上世纪90年代，上网费用按时间计费，在人均收入仅几百元的情况下，1小时的网费高达30元，导致上网成为小康家庭的象征。2000年后，ADSL等技术的出现让上网费用下降到每月100元左右，借此契机，中国互联网的BAT格局正式形成；而2010年后流量包月的出现，开启了移动互联网的浪潮。此后，流量费用持续下降，仅2014到2020年，中国流量平均资费就从131.3元/GB降至3.75元/GB，降幅高达97.1%，直播、短视频等行业迅速崛起，新的超级应用相继出现。

但对于大模型来说，成本不仅仅是价格问题，更在于技术本身。如果依然是开源模型的微调和繁琐的API对接，那么仅仅微调这一环节就足以让创新数量大幅下降。因此，在千帆平台之外，百度还在努力降低AI应用的门槛。

李彦宏认为，智能体是一种门槛非常低的AI应用，随着大模型能力的提升，创建智能体将变得非常简单，用户只需通过自然对话就能创建自己的AI应用，简单来说，只要几句话就可以完成。

这一观点得到了多位AI专家的支持，比如吴恩达对智能体工作流持乐观态度，扎克伯格预测其数量将达到数十亿，比尔·盖茨则认为智能体将颠覆软件行业，成为类似Android、iOS和Windows那样的平台。

随着李彦宏等AI专家在行业内的不断发声，智能体的热度逐渐上升，成为行业的焦点。今年9月，李彦宏提到“智能体仍然是非共识”，而在这两个月里，智能体的进化加速，李彦宏在2024百度世界大会上表示“智能体是AI应用的主要形态，正迎来爆发点。”

从专业术语到如今普通人一句话就能创建智能体，这到底意味着什么？

李彦宏的答案是：“超级有用。”

怎么才能打造“超级有用”的应用呢？

围绕“超级有用”，在刚刚结束的百度世界2024大会上，百度发布了最新的检索增强文生图技术（iRAG）和无代码工具“秒哒”。

从行业的角度来看，过去两年，文本生成大模型几乎消除了幻觉，回答问题的准确性大幅提升，但图像等多模态内容与RAG的结合仍显不足。例如，当要求大模型生成一张北京天坛的照片时，如果天坛是三层建筑，AI却生成了四层——显然是信息错误，这将限制多模态大模型的大规模应用。

因此，百度推出的IRAG技术，依托百度搜索海量图片资源和强大的基础模型，能够生成多种真实且精准的图像。

这也不难理解，文图生成不精准的原因可能是大模型理解不到位或缺乏现有的图片参考，或者生成能力不足，百度的iRAG正好针对这两个问题提供解决方案。

根据评测，用户只需输入关键信息，例如“帮我画一张马斯克和一只迅猛龙在后备箱里剥豆角”，就能立刻获得一张信息无误、超真实的图片，哪怕这个场景在现实中并不存在，也能生成特定人物和环境的图像。

与过去千篇一律的漫画风格和卡通风AI图像相比，这张照片不仅减少了“AI味”，而且在真实度上有了显著提升。

智能体时代的崛起：从大模型到全民参与的无代码工具

提升大模型的准确性，最终就是为了能更好地应用它。而在这一过程中，智能体成了李彦宏非常看重的赋能工具。

李彦宏之前提到，大模型的发展会经历几个阶段。最初是Copilot阶段，这时候需要人类的参与和把关，才能够交出成果；接着是Agent智能体阶段，这类智能体最大的特点就是它能够自主运行，具备使用工具、反思和自我进化的能力；最后会发展到AI Worker，能够像人类一样独立完成各种脑力和体力的工作。

现在我们正处于Agent智能体阶段。想象一下，智能体就像是PC时代的网站或自媒体时代的账号，最大的亮点就是门槛低，人人都能上手，同时又有很大的发展空间，可以创造出非常复杂和强大的应用。

正是基于这种低门槛和高潜力的理念，「秒哒」这款无代码工具应运而生。使用「秒哒」，用户只需告诉大模型他们想要的智能体工作流程，大模型就能自动生成代码，帮助你构建专属的智能体。

而且，这个智能体还能灵活调动和合理安排文心大模型里的各种知识库、智能体和工具，包括网页检索、IRAG、地图API等，帮助你高效完成任务。

简单来说，借助无代码工具，任何用户和企业都能通过自然语言与系统沟通，自己动手搭建和指挥多个智能体来协同工作。这样一来，不再需要任何代码基础，也不必依赖项目经理、设计师、开发者或测试人员，大家都能像程序员一样进行操作。

通过iRAG让大模型变得更精准，通过无代码工具让每个人都能轻松上手，我们已经为一个前所未有的仅凭想法就能赚钱的时代打下了基础。

打造新生态：从1到数百万的应用「哲学」

在基础设施从0到1完成铺垫后，接下来就是如何快速推进从1到100，再到100万甚至数百万。

关键在于生态建设。

于是，一个新的产业分工开始浮现：基础设施提供者们依托大模型的强大技术和海量数据，筑起了技术的坚固长城；而开发者们则凭借专业的知识，为技术的落地补齐了最后一块拼图。

在基础设施方面，截至11月初，百度的文心大模型每天的调用量已经超过了15亿，相比5月时的2亿，增长了7.5倍；而和一年前首次披露的5000万次相比，增长幅度更是达到了约30倍，数据远超预期。

在产业应用上，李彦宏也分享了百度的新进展，他现场发布了基于大模型的100个产业应用，覆盖制造、能源、交通、政务、金融、汽车、教育、互联网等多个领域。通过百度智能云的千帆大模型平台，60%的央国企和许多民营企业与百度智能云展开了合作，累计帮助用户精细调优了3.3万个大模型，开发出77万个企业级应用。

例如，百度与智联招聘的合作。

在企业招聘中，通常会遇到两大难题：一是用人部门对人才需求的描述往往模糊且主观，HR难以制定出可量化的简历筛选标准；二是随着岗位分工越来越细，HR的认知与岗位需求之间的差距也在扩大。

如果这些问题得不到解决，不仅会消耗HR的时间和精力，还会导致企业招聘周期加长，甚至错失优秀人才。通过自然语言对话获取求职者的关键信息，结合岗位描述快速绘制精准的匹配画像，能够高效地推荐职位并筛选人才，从而提高用人部门和求职者的效率。

目前，双方已共同开发出一系列提示词模板，并在数万条数据中进行验证，场景的平均准确率高达93%，这无疑为招聘行业带来了革新。

再比如在客服领域，现在的公司智能体和传统互联网时代的公司官网相比，重要性不相上下。在公司基本信息、产品介绍、门店位置等传统官网的基础上，智能体还具备主动推荐、即时响应和服务的能力。百胜集团依靠百度的客服产品和大模型能力打造的智能体，已经能够有效识别客户的意图和上下文关联，覆盖了百胜的全线业务，日均会话峰值达到数十万，调用量峰值更是突破数百万，问题解决率提升至90%。

百度的AI生态：从起步到辉煌的探索之旅

在最近的大会上，李彦宏展示了文心智能体平台上的前100个智能体。这些智能体不仅包括像农民院士这样的角色，还有涵盖工具、行业、职场、情感和娱乐等多种场景的应用，真的是涉及到了各行各业。此外，百度还推出了一个全新的工具类智能体——自由画布。

最近，沙利文发布了一份名为《2024年全球AI生态全景概览》的报告，对百度在AI生态建设方面的成就做了详细的总结。在全球的AI生态中，百度与谷歌、OpenAI齐名，属于同一个AI-Native Giant的象限。

沙利文的研究显示全球AI生态的全景及未来趋势。

「以应用为核心」是百度大模型战略的初心，也是它今天成就的见证。

结尾

企业的成功，就像一棵树，有着自己的年轮。

那些令人眼花缭乱的数据和层出不穷的产品，都是最终的成果，真正的答案则藏在历史的点滴思考和脚步印记中。

追溯到2014年，正值百度风头正劲，那时在太庙与美国的奇点大学进行了一场关于人工智能的分享。李彦宏当时提出一个大胆的预测：在未来十年，人工智能将会迎来「奇点」，从那时起，人类的能力将永远跟不上AI的发展，哪怕是小公司，也能借助AI与行业巨头在同一个舞台上竞争。那时，太庙的墙上还挂着巨大而闪亮的百度LOGO。

而在那个时候，人工智能还没有经历AlphaGo与李世石的巅峰对决，距离ChatGPT的横空出世更是有着八年的距离。

但在这个几乎无人问津的阶段，百度却开始了坚定不移的AI研发之路，向尚未摘得诺贝尔奖的Geoff Hinton发出了合作的邀请，李彦宏亲自带队建立了深度学习研究院。在接下来的十年中，吸引了「谷歌大脑之父」吴恩达等顶尖人才，推出了「少帅计划」，以百万年薪招募全球30岁以下的AI精英，逐步搭建起了一个完整的AI技术架构，包括芯片、框架、模型和应用层。