讨论国产AI大模型，百度是绕不过的话题。作为中国AI产业的扛旗者，百度在AI技术上拥有足够高的话语权，其推出的文心大模型被视作是最有机会追赶GPT的国产基础大模型。不过从最新的发布来看，百度在AI大模型这件事上，似乎并不想过度地卷参数，而是将重心放在了落地上，给人们提供开发AI应用的工具，则是百度推动AI大模型落地的关键。

4月16日，Create 2024 百度AI开发者大会在深圳举行。从现场人流量可以看出，AI依然是科技圈顶流。现场嘉宾中，有企业高管，有技术人员，有销售人员，有高校学生……所有人都在学习AI大模型，都在寻觅AI大模型的机会。

自去年以来，诸多热门AI大模型技术持续占据媒体头条，对普通人来说却遥不可及。当所有人都在仰望神坛上的AI大模型技术时，百度决定要让AI技术走下神坛，这正是李彦宏的演讲主题《人人都是开发者》所表达的愿景。

李彦宏没有过多地介绍文心大模型的技术优势，而是将主题围绕开发者，将更多时间给到了“工具”。

为什么要让工具成为这届开发者大会的主角？用李彦宏的话说是："大语言模型本身并不直接创造价值，基于大模型开发出来的AI原生应用才能满足真实的市场需求。”根据过去一年的实践，踩了无数的坑，交了高昂的学费后，百度积累了基于大模型开发AI原生应用的思路，并带来三大AI开发神器：智能体开发工具AgentBuilder、AI原生应用开发工具AppBuilder、各种尺寸的模型定制工具ModelBuilder。

在2023年10月，百度发布了文心大模型4.0版本。为了推动AI大模型落地，李彦宏提出了AI原生应用概念，他认为大模型技术和AI原生应用是一体两面、共生共存：前者的理解、生成、逻辑、记忆四大能力的进步是AI原生应用不可或缺的生存土壤；反过来，如果没有AI原生应用在各个场景的落地、普及，大模型技术也就失去了现实意义。

简单地说，AI原生应用之于大模型技术，如同App之于移动互联网。所有应用都值得用AI重做一遍，在AI大模型上也将长出截然不同的新应用。

然而，对于绝大多数企业与个体来说，开发App本身就是高门槛的事，基于大模型开发AI原生应用，门槛更是指数级上升：大模型技术新，人才本就奇缺，大模型技术还高度复杂、且日新月异，开发难度更高，很多学计算机类专业的程序员在未经专业培训时都难以掌握。

提供专门的AI原生应用开发工具就成为大模型落地的燃眉之急。2023年10月提出AI原生应用概念时，百度就意识到这一问题，且提出了要让AI原生应用开发更敏捷的目标。随着代码大模型技术本身的快速升级，百度如今推出了可以让人人成为开发者的系列AI开发工具。

1、AgentBuilder是人人可用的智能体开发工具，用户不需掌握任何编程技术，即可用“对话式交互”的模式，用自然语言输入指令创造AI原生应用。目前已有新加坡旅游局、启德教育和索菲亚等上万家企业、5万多名开发者基于AgentBuilder开发智能体，最快5分钟即可创建完成。

2、AppBuilder是目前最好用的AI原生应用开发工具。百度已提前将开发AI原生应用所需的组件和框架封装在AppBuilder中，开发者最快三步就可以开发一个AI原生应用，且依然是自然语言编程。李彦宏在现场基于AppBuilder进行AI原生应用开发实战，演示了“游乐场排队助手”、华北电力大学“华电AI助理”和百度文库智能漫画生成三个AI原生应用的创建过程。

3、ModelBuilder是面向专业开发者的模型定制工具，其预置了最全面最丰富的大模型（高达77个），包括旗舰基础大模型ERNIE3.5、ERNIE4.0，百度旗下的多款轻量级大模型以及垂直模型，以及第三方主流模型。ModelBuilder可以根据开发者的需求定制任意尺寸的模型，并根据细分场景对模型进一步精调，达到更好的效果，李彦宏在现场展示了基于ModelBuilder开发教育行业的“作文批改助手”，不仅可以拥有更专业的老师点评思维、做到格式遵循，而且相比未精调模型，精调后的模型打分与真实的老师点评分数更为接近。

AgentBuilder、AppBuilder、ModelBuilder三大AI开发神器的底层，则是强大的代码大模型技术。据李彦宏介绍，文心大模型快速进化，其中“代码”是重要升级领域，其在代码生成、代码解释、代码优化等通用能力方面实现了进一步的显著提升，达到国际领先水平。

在一年多前，百度就基于文心大模型推出智能代码助手Comate，支持100多种语言和主流IDE平台，可推荐代码、生成代码注释、进行代码续写、查找代码缺陷、给出优化方案，还可深度解读代码库、关联私域知识生成新代码，目前已被百度自身，以及喜马拉雅、三菱电梯、软通动力等上万家企业应用，生成代码采纳率达46%，百度每天新增代码中已有27%由其生成。

在开发者大会上，李彦宏还发布了文心大模型4.0的工具版，让开发者可在工具版上使用代码解释器功能，通过自然语言交互实现对复杂数据和文件的处理与分析，还可以生成图表或文件，能够快速洞察数据中的特点、分析变化趋势。

随着大模型在代码领域的持续进阶，以及AgentBuilder、AppBuilder这样的低门槛甚至零门槛开发工具的出现，自然语言编程不再是梦想，每个人都可以使用自然语言来表达自己的需求、构建需要的程序，专业程序员则可以靠ModelBuilder专业工具大幅提高效率，减少重复工作，聚焦在业务与创造本身。

正如李彦宏所说：“AI正在掀起一场创造力革命，未来开发应用就像拍个短视频一样简单，人人都是开发者，人人都是创造者。”他甚至乐观地表示：“你只要会说话，就可以成为一名开发者，用自己的创造力改变世界。”

有了计算机就有了编程的概念。编程语言一直在进化，从最初的二进制，到后来的机器代码，到汇编语言，再到高级语言。这些年，高级语言也在不断革新。而编程语言不断进阶的目的，就是为了让编程难度更低、效率更高。按照这样的路线来看，人人都掌握的自然语言将是“编程语言”进化的终极形态。

不只是百度意识到这样的趋势，此前，英伟达CEO黄仁勋也曾表示，AI可以让每个人都能编程：“编程语言可以普及成为人类的语言，现在世界上每个人都是程序员。这就是人工智能的奇迹。”

英雄所见略同，百度发布三大AI开发神器，让“人人都是开发者”变为现实，让每个人都可以更好地掌控、利用和挖掘AI红利，创造更好的世界。

在这届开发者大会上，李彦宏也有分享百度文心大模型的最新进展。截至目前，文心大模型已经成为了中国最领先、应用最广泛的AI基础模型。基于文心大模型的AI原生爆款应用文心一言在发布一年后，用户数已突破2亿，API日均调用量也突破2亿，服务客户数达到了8.5万，利用千帆平台开发的AI原生应用数超过了19万。

丝毫不难发现：百度丝毫没有要卷大模型参数“堆料”的意思，它分享的核心数据均关系到大模型的应用进展，它正在进行的一切努力也围绕着大模型落地进行。

首先是提供更全、更好、更智能的应用开发工具。

在“百模大战”如火如荼且许多大模型走向开源后，当下的市场不再需要更多的基础大模型。市场真正紧缺的，一个是具有世界级竞争力的顶尖大模型，这是文心大模型努力的方向；另一个则是基于AI大模型的杀手锏应用。只有形成类似于AppStore这样的繁荣的原生AI应用生态，AI大模型技术才算真正实现了爆发。

然而，AI原生应用开发彻底改变了软件开发的思路，不再是面向过程也不再是面向对象，而是“面向智能”，开发者需要调用、组合模型的能力来创造应用，传统的开发工具体系很难适应这样的新型开发模式。因此，不论是从0到1的新建，抑或是对成熟应用的改造，AI原生应用的构建都必须要有更适合的专业AI大模型应用开发工具，就像网站、软件、App开发有各自的专门工具体系一样。

于是我们发现，“工具”成了百度这届AI开发者大会的最高频的关键词。

其次是不断降低大模型成本，让开发者愿意用、用得起、用得多。

除了降低AI原生应用开发门槛外，百度也在努力降低大模型的计算成本。从“囤卡现象”，到“电力短缺”，诸多与大模型相关的新闻均表明AI大模型应用成本高昂务必。然而，技术普及的关键就在于成本降低。从飞机到5G网络到电动车再到智能驾驶，每一个技术走向爆发都会经历一个进化曲线：随着技术不断发展，产品化与商用化加速促进成本降低，到达一个奇点时，成本出现质变，走向大规模普及。

推动大模型经济成本降低，百度双管齐下：

一方面是技术降本。在芯片、框架、模型、应用这四层架构上有着全栈的布局，具备端到端这一模式的先天优势，基于此可不断地将模型成本打下来，让更多人都可以高效、低价地用大模型来做AI应用，且不断提高文心大模型和文心一言的效率。

另一方面是规模降本。在GPT出圈以前的2019年，百度就已布局大模型技术并推动落地。大模型用得越多越智能，也越便宜。随着百度大模型技术的规模化落地，技术持续进化的同时成本不断降低，飞轮效应已然形成。据李彦宏介绍，“相比一年前，文心大模型的算法训练效率提升到了原来的5.1倍，周均训练有效率达到98.8%，推理性能提升了105倍，推理的成本降到了原来的1%。也就是说，客户原来一天调用1万次，同样成本现在一天可以调用100万次。”

最后、建立AI大模型生态，鼓励AI原生应用创新。

在这届开发者大会上，李彦宏宣布，第二届“文心杯”创业大赛正式启动，这是一个鼓励开发者基于大模型开发AI原生应用的大赛。2023年5月百度首次启动“文心杯”创业大赛，一共给15支优胜团队提供了数千万元的资金支持。今年百度“文心杯”创业大赛力度更大，首次设立‘特别大奖’，特别优秀的项目，将有机会获得5000万人民币的现金和资源支持。

不论是WEB时代的网站，抑或是移动时代的App，任何应用生态的繁荣都来自于开发者的创新。在AI原生应用生态中，百度一方面提供更强的基础大模型技术基石，和更成熟的配套开发工具支持，另一方面则营造良好的创新生态，降低开发门槛，吸聚开发者，发挥中国创业者善于做应用落地的优势，推动大模型上更早长出更多成功的AI原生应用。

李彦宏多年来一直扮演着“AI布道师”角色，自深度学习时代起就一直为AI产业化摇旗呐喊，致力于让全社会理解AI、重视AI、用好AI。在演讲的最后，李彦宏动情地表示：“今天的中国，有10亿互联网用户，有强大的基础大模型，有足够多的AI应用场景，有全球最完备的产业体系，国家也在大力鼓励和支持‘人工智能+’行动，每一个人，每一家企业，只需要充分利用这些工具，就可以释放无限的创造力和生产力。”

2023年，大模型就已成为科技产业的头等大事，中国兴起了如火如荼的“百模大战”。然而迄今为止，真正让用户有感知的AI大模型应用仍是凤毛麟角。虽然时不时会有类似于Sora、Suno这样的AI大模型爆款应用或者技术刷屏，但它们大都仅限于“娱乐”，且往往会“昙花一现”，因为无法真正解决用户生活中面临的问题，或者没有给企业带来任何实质性价值。

由此可见，“落地”依然是大模型以及AI发展的重中之重。行业亟待杀手锏应用的出现，亟待能跑通商业模式的大模型应用，亟待更繁荣的AI应用生态。在这样的关键窗口期，百度旗帜鲜明展现出的AI观，正是行业需要的AI观。

当行业在卷开源“重复造轮子”，或者围绕“比大更大”的参数进行军备竞赛时，百度公然“唱反调”，只做有价值的大模型，号召开发者使用更合适（而不是更大）的模型，让行业回到理性发展的轨道。

在开发者大会上，李彦宏甚至直言，“开源模型会越来越落后。”在百度看来，未来绝大多数AI原生应用都是MoE的，即大小模型的混用，不依赖一个模型来解决所有问题；小模型推理成本低，响应速度快，在一些特定场景中，经过精调后的小模型，它的使用效果可以比美大模型。基于此，开发者可在强大的基础模型文心4.0之上，根据需要，兼顾效果、相应速度，推理成本等各种考虑，剪裁出适合各种场景的更小尺寸模型，并且支持精调和post pretrain。这样通过降维剪裁出来的模型，比直接用开源模型调出来的模型，同等尺寸下，效果明显更好；同等效果下，成本明显更低。“所以开源模型会越来越落后。”

在大模型基座研发上，百度在确保文心大模型自主可控、技术领先的同时，强化中文等独特优势。同时，围绕多模态大模型等垂直场景构筑长板优势，李彦宏在开发者大会上表示：“视觉大模型最大的应用场景是自动驾驶。百度在这个方向上是最好的，是自动驾驶的全球领导者，我们不只训练AI如何生成视频，更训练AI理解真实世界发生的事情并预测未来。”这一点马斯克也曾发出同样的感慨，在Sora发布后他在X上直言：特斯拉的视频生成技术是世界上最好的，甚至超过OpenAI的Sora，原因在于特斯拉拥有强大的自动驾驶技术。

更重要的是，百度将“落地”视作发展大模型AI的头等大事。技术只有落地才有价值，大模型只有转化成AI应用才能为人类所用。不论是提出AI原生应用的畅想，抑或是推出成套的AI开发神器，都表明百度在力所能及地推动AI大模型落地。

作为技术领先者的百度，已然成为AI大模型落地的关键推手，其AI观已成为行业游戏规则，将让AI大模型健康发展，让AI大模型的普惠时刻更早来临。

大模型落地不需要“大炮打蚊子”。“适合的才是最好的。”百度以务实的态度，构建基础大模型和垂直大模型技术基座，同时提供工具链支持，让每个人都有机会挖掘到AI红利。

毫无疑问，百度走在正确的道路上。