在大模型掀起國內科技熱潮后，所有人都想知道產業的下一步將如何發展。對此，恐怕沒人比百度李彥宏更有資格做出判斷。

百度是在3月發布的文心一言，成為全球科技大廠中第一個登上大模型牌桌的玩家。更重要的是，百度也是國內科技大廠中第一個投入、以及堅持最久的AI玩家。

從李彥宏2013年宣布成立深度學習實驗室至今，百度投入AI的時間已經超過10年，既見證了AI技術的發展迭代，也見證了這項技術從實驗室一步步走向現實生活的過程。

如今，大模型時代已來，未來最大的產業機會在哪？AI原生應用究竟長什么樣？基礎模型與Killer Apps如何共融共生？垂類模型與基礎模型是互為競爭關系嗎？

當然，這些問題都能在文心一言上找到答案。但我更想知道李彥宏怎么看——作為一位堅信AI的技術人、一位帶領公司All in AI的企業家、一位用幾十萬字宣揚AI的布道師。

百度官方消息稱，李彥宏將會在10月17日的百度世界大會上帶來長達一小時的主題演講，“手把手教你做AI原生應用”。

現在，距離這次演講還有兩周時間，我梳理了李彥宏今年以來關于大模型和生成式AI的全部講話內容，從上萬字的演講實錄中選摘出33條干貨，算是先做做功課。通過他的思考，我希望能進一步揭示AI原生應用的本質，為正在大模型創業、創新路上的同行人提供一份啟示。

以下為實錄摘編，enjoy：

讀完李彥宏的33條語錄，我終于把大模型搞明白了

大模型如何重新定義人工智能

1、人工智能的發展正在從辨別式走向生成式。什么叫辨別式？搜索引擎就是典型的辨別式。什么叫生成式？用AI進行文學創作，寫報告、繪制海報等等，這些都是生成式。

2、過去的人工智能是，我們想讓機器學會什么技能，就教它什么技能。教過的可能會，沒教過的就不會。大模型出現“智能涌現”后，以前沒教過的技能，它也會了。這就是為什么有人講，我們現在朝著通用人工智能（AGI）方向發展。

3、大模型如何重新定義人工智能？主要體現在人機交互方式的變化。過去幾十年，人機交互方式共經歷了三次變革，從命令行到圖形用戶界面（GUI），再到人工智能時代，我們可以用自然語言跟電腦進行交互。也就是說，未來的應用是通過自然語言提示詞來調動AI原生應用實現的。

4、人工智能時代的到來，讓IT技術棧從三層變成了四層：底層仍然是芯片層，但主要的芯片已經不是CPU ，而是以GPU為代表的新一代適合并行大規模浮點運算的芯片；上面我們叫做框架層，就是深度學習的框架，像百度的PaddlePaddle飛槳、Meta的PyTorch、谷歌的TensorFlow都是在這一層；再上面一層是模型層，Chat GPT、文心一言等都屬于模型層；最上面是應用層，以后AI時代的原生應用，都會基于大模型來進行開發。

5、模型本身并不直接產生價值，基于基礎大模型開發出來的AI原生應用才是模型存在的意義。

6、我們不在乎榜單，就是要一步一個腳印往前走，打造好基礎模型能力，支持好在這個基礎模型之上開發出來的AI原生應用。在模型之上開發出來的應用越厲害、用的人越多、生產效率和工作效率提升的越多，這才是基礎大模型真正強大的表現。

7、垂類模型不是基礎模型的競爭對手，反而應該建立在強大的基礎模型之上。沒有足夠強大的基礎模型做支撐，垂類模型就很難持續提升和發展。然而，只有少數公司會在基礎模型上達到較高水平。

8、開源模型在發展過程不一定都會變得更好，如果反饋回路不理想，是不利于基礎模型改善升級的。走彎路的成本變高，就難以建立持久的商業模式。

卷大模型沒意義，卷應用機會更大

9、生成式大模型的問世，會帶來哪些創業和投資機會？我覺得至少有三方面機會：首先是新型云計算，第二類是行業模型的精調，第三類是應用開發。

10、大模型是Game Changer，它會徹底改變云計算的游戲規則。未來云計算公司的主要商業模式會變成MaaS，就是模型即服務（Model as a Service）。以后的應用會建立在大模型上，而不是建立在云計算的這些算力或者存儲上。

11、過去，云計算主要賣算力，看速度、看存儲；今天，客戶購買云服務，要看框架好不好、模型好不好，而不僅僅是看算力怎么樣。

12、大模型時代，最大的機會既不在基礎服務，也不在行業服務，恰恰是在應用。就好像在移動互聯網時代，最大的商業機會不是iOS或者安卓這樣的操作系統，而是微信、抖音、淘寶這些應用一樣。

13、美國有幾十個基礎大模型，跟中國量級一樣，但在基礎大模型之上，美國已經有上千個“AI原生應用”，但中國市場是沒有的，這是最大的區別。

14、只有在大模型的基礎之上產生了足夠多的AI原生應用，才是一個健康的生態環境，這代表了大的技術發展趨勢。

15、對創業者來說，卷大模型沒意義，卷應用機會更大。

16、大模型時代來了，每一個產品都值得重做一遍。但誰真正重新做了一遍呢？百度要做第一個把全部產品重做一遍的公司，不是整合，不是接入，是重做和重構。

AI原生應用的交互不能超過兩級菜單

17、AI原生應用，不是簡單地重復PC時代軟件或移動時代的APP，而得是“AI”原生，沒有AI就不存在的應用。

18、什么是AI原生應用？我認為至少滿足三個條件：第一，能用自然語言交互，這是最根本的變化；第二，能充分利用理解、生成、推理、記憶等，這些過去不具備的技術能力；第三，每個應用的交互都不超過兩級菜單。

19、每個AI原生應用的交互都不能超過兩級菜單。如果超過兩級菜單，大家就記不住這個功能到底在哪。好多工程師辛苦開發出來的功能隱藏在第三級甚至第四級菜單里，沒有人用。PPT、Excel都是這樣，可能80%的功能，絕大多數人從來沒用過，就是因為使用門檻太高了，不知道在哪。

20、你只要思路活躍、表達清晰，機器就能給你干活兒，這就是AI原生的應用。

21、明顯的AI原生應用，并不表明就是最好的AI原生應用。我認為直到今天，最好的AI原生應用還沒有出現，就是類似于抖音、微信、Uber這種移動互聯網時代的Mobile Native的APP。沒有手機的時候大家是不能想象它們的存在的，但它們確實產生了很大的社會影響力。

22、我們四萬百度人，沒有一個是AI時代的原住民。雖然大多數人都經歷了PC時代、移動時代，但某種意義上思維方式仍然被固化了。未來，我們要有意識地培養AI原生應用的思維方式和理念，用新的理念去重構現在的每一個產品和業務。

23、生成式AI的來臨，讓我們發現很多時候只需要敲一兩個關鍵詞、點擊下鼠標就能解決問題，不再像過去要用一大段話來描述需求才能獲得想要的內容。這也讓我們意識到，有多少工程師辛辛苦苦開發出來的功能被藏在一層層菜單下永遠無人問津，有多少苦思冥想的靈感都無法獲得反饋，但現在，它們可能會通過一些簡單的提示詞被激發出來，所以我們應該有勇氣去改變自己的思維方式。

24、改變思維方式是痛苦的，會經歷各種挫折和煎熬，這需要我們用毅力去克服慣性，用發現和探索的眼光來看待這個新的世界。

25、我要求公司所有產品重構、重做，就是放棄過去對于桌面、PC這種瀏覽器的依賴，對于移動APP的依賴。要重新想象一下，有了理解、生成、邏輯、推理、記憶能力之后，能夠做成什么應用。

自然語言人機交互會帶來“提示詞革命”

26、所謂“AI Native”，最明顯的特征就是“提示詞工程（Prompt Engineering）”。過去沒有這個行當，我們也不覺得跟計算機交互需要那么多講究。但在未來，通過寫好提示詞來激發大模型的潛力，是非常有意思的行當，我也認為這是新工作機會最容易出現的地方。

27、我做過一個大膽預測，10年后，全世界有50%的工作會和“提示詞工程”有關。這就好像教育方式一樣，提出問題往往比解決問題更重要。未來我們會需要越來越多的提示詞工程師。

28、今天百度有上萬個工程師，會C++、Python，但到了AI原生應用全面落地的時候，可能會要求大家都來寫Prompt，而且要看寫了之后run出來的結果如何。

29、人類要學習跟機器打交道的能力，提示詞說成什么樣，機器就會匹配什么樣的結果，這些結果就是生產力。

30、大模型本身的能力放在那，用得好不好完全靠提示詞決定。提示詞寫得好，智能涌現可能就多一些，反饋結果就更有價值一些；提示詞不好，出來的東西就是一本正經胡說八道，或者是錯誤結論。

31、提示詞的書寫是有技術含量的，是需要學習的。怎么把提示詞寫好，這既是技術也是藝術，甚至藝術的成分還更多些。

32、未來的應用是通過自然語言提示詞來調動原生AI應用實現的。這意味著，未來薪酬水平將取決于提示詞寫得好不好。

33、不同的大模型，比如文心大模型和Chat GPT，它們的提示詞也存在明顯差異。畢竟這些模型是通過獨立底層訓練得出來的。如果把它們比喻成一個人的話，它們的“脾氣秉性”肯定是不同的，在與它們交互的過程中，我們也需要不斷摸索，逐漸了解如何寫提示詞才能達到更好的效果。

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