2023年03月20日19:12:10 科技 9273

對百度而言，文心一言不是一個結果，而僅僅是這家技術企業在過去多年投入的一個縮影和側寫。

作者|皮爺

出品|產業家

「第一槍」打響。

伴隨着一身「工程師範」的李彥宏出現在台上，在市場備受期待的文心一言正式亮相。在發佈會現場，作為百度的掌門人，他依次演示了文心一言的各項功能板塊，並基於文心一言的特殊性和未來百度智能雲的聯動進行了闡述。

功能必然是值得且應該被核心關心的，包括文心一言的回答精準度，包括文心大模型背後的中文數據訓練量，以及其能支持多模態的能力。

但在功能背後，一個更應該被思考的視角是，文心一言發佈的價值是什麼？

對於中國科技的發展，市面上往往有「跟隨」和缺乏創新的論調，這種論調在pc互聯網以及移動互聯網都被一部分人詬病。但在如今的大模型時期，文心一言的出現似乎在向市場證明，中國在科技的創新能力，已經具備了和海外同台競技的能力。

誠如李彥宏所說，文心一言是如今全世界唯一一個由大廠推出的生成式ai應用。在過去的一段時間裏，儘管各家磨刀霍霍，但真正由大廠開發的生成式ai並沒有出現。比如微軟僅是調用openai的能力，將其集成進自己的產品，而其他廠商如谷歌、facebook等都沒有成型產品的發佈。

在當下的節點，文心一言更像一個特殊的「有勇氣」的領頭人。

關於百度，一個公認的點是百度一直是中國技術的代表企業，不論是被無數人推崇的「工程師文化」，還是百度對於ai長期以往真刀真槍的投入，這些在中國一眾互聯網大廠中都獨具一格。

或者也更可以說，縱觀中國科技行業，能夠打響，並且能夠打好大模型第一槍的，也只能是百度。

一、文心一言，打響中文大模型「第一槍」

第一槍。這是文心一言發出後，不少業內人士對它的評價。

文心一言到底如何？整體來看，中國大模型的第一槍，百度沒有令人失望。

首先來看功能層面。從目前發佈會介紹的功能來看，文心一言目前在公開場合演示的有文學創作、商業文案創作、數理推算、中文理解和多模態生成能力。其中，文學創作可以說是基於獨特的中文大模型生成的，後續四個能力也都在現場做了不錯的演示。

而在發佈會之後，各方人士也紛紛對文心一言進行了測試。根據文心一言在市場反饋的程度來看，它的回答符合人們對其的預期，尤其是在中文語義的問題表達上，文心一言的表現甚至要高於市場預期，明顯優於chatgpt。

一個背景信息是，文心一言背靠的是文心大模型。而文心大模型的定位是基於中文語義的知識增強大模型。從背後訓練的數據來看，其訓練數據包括萬億級網頁數據、數十億的搜索數據和圖片數據、百億級的語音日均調用數據，以及5500億事實的知識圖譜等，這使得文心一言在中文語言的問題處理上具備天然優勢。

或者也可以說，從使用體驗來說，相較於chatgpt，文心一言更符合中國人的使用習慣。

在單純的創作之外，一個市面上普遍的反饋是，文心一言在推理能力上也有不錯的表現。除了李彥宏在現場演示的「比較」的問題，比如對某些計算相關的問題，文心一言也都有不錯的回答，其答案的準確性、邏輯性、流暢性也都基本符合預期。

儘管文心一言後續的強預測和推理能力仍需要更多的測試，但人們的正向預期在發佈後的幾個小時內，就有了充分的良性反饋。

根據數據顯示，截至3月16日晚間，百度智能雲已經與5家企業完成首批簽約合作，並與650家企業啟動簽約，申請文心一言的api調用服務測試的企業突破6.5萬。而在3月17日港股開盤後，百度股價上漲超過10%。

二、「歡迎邁進大模型時代」

那麼，為什麼在當下產業數字化的節點，各個大廠對生成式ai，以及其背後的大模型有這麼高的熱情？或者也更可以說，為什麼百度要在海外chatgpt推出的很短時間內，迅速推出自己的大模型？

關於大模型，一個通俗的定義是相較於之前的模型訓練，其採用的數據更為原始和無秩序，模型框架可以基於深度學習的方式進行自監督學習，基於海量數據進行特殊的智能表達和推理運算。

如果對其做一個更精確的定義是，大模型或將是未來產業數字化的終極方式。

「未來會是大模型+行業模型的時代。」在百度陽泉智算中心的現場，百度智能云云計算產品解決方案和運營部總經理宋飛告訴我們，「在過去的幾年時間裏，百度已經幫不少企業落地了行業模型的模式。」

類似的形式不罕見。不單純在國內的部分產業側，在國外，微軟推動的「通用行業模型+行業模型」也在成為各個行業數字化轉型的依託。這樣做的好處在於，企業可以基於自身的大模型進行內部不同環節的產業表達，比如營銷、智能客服等等，幫助企業實現一定程度地智能，進而減少人員成本。

而除了企業內部自行測試之外，在模型被正式推出後，其可以利用外部輸入的數據進行深度學習。換言之，伴隨着模型被使用次數的越來越多，其智能化程度將會越來越高，模型本身也將越來越成熟。openai推出的gpt大模型就是一個鮮明的例子。

除此之外，儘管當下不論谷歌還是微軟，抑或是百度推出的通用大模型更大的預訓練模式都集中在c端板塊，但未來其將可以與其前端的saas應用，以及公有雲和私有雲產品進行深度耦合，進而提供一個具有實際生產力的工具。

對數字服務廠商而言，這是一個先發戰。誰能率先跑出第一步，就能佔據先發優勢。

但這並不是一件容易的事情。以國外的預訓練語言大模型為例，根據國盛證券報告《chatgpt 需要多少算力》現實，gpt-3 訓練一次的成本約為 140 萬美元，對於一些更大的 llm（大型語言模型），訓練成本介於 200 萬美元至 1200 萬美元之間。以 chatgpt 在 1 月的獨立訪客平均數 1300 萬計算，其對應芯片需求為 3 萬多片英偉達 a100 gpu，初始投入成本約為 8 億美元，每日電費在 5 萬美元左右。

這並不是一筆任何企業都能夠且願意投入的費用。那麼，為什麼在今天，百度會優先選擇站在舞台之上？答案同樣是業務本身。

從當下百度的業務模式來看，其上到百度智能雲業務、無人駕駛，下到小度等智能終端，以及百度固有的基本盤搜索，本質都可以與文心一言以及文心大模型有足夠強的連接力和協同力，且有強加持。

此外，從實際投入來看，早在2019年，百度就已經推出了文心大模型ernie 1.0。在2021年，百度又基於ernie發佈了全球首個百億參數的對話大模型plato-xl。

截止目前，百度最新發佈的ernie 3.0 zeus，已經擁有千億級參數，並具備智能創作等各類自然語言理解和生成任務。與業界其他模型相比，其在公開數據集上的小樣本學習、理解和生成任務效果也已經處於非常領先的水平。

換言之，在當下大模型時代即將來臨的當下，百度需要並且有能力構建自己的生成式ai產品，以此更好地滿足市場需求。此外，通過此，也更能展現中國企業在過去十年里基於技術上的投入和科技厚度。

一個形象的比喻是，如果說openai打開的是ai發展的一道門，那麼百度本身已經在這個ai的門內騰挪。

三、我們應該如何理解文心一言？

再說迴文心一言產品本身。在打響中國生成式ai產品第一槍背後，我們應該對文心一言有一個怎樣客觀評價和感知？

綜合來看，目前文心一言的表現有驚喜，也有不足。但在chatgpt成為大模型時代的唯一代表的當下，不可否認的是，文心一言正在成為一個中國大模型的新代表。

這種代表不單純在產品本身，也更在其背後文心大模型代表的中國企業的新側寫。比如百度是如今全球為數不進行全棧布局的人工智能公司，這次文心一言背後的技術棧，從高端芯片崑崙芯，到飛槳深度學習框架，再到文心預訓練大模型，各個層面都有領先業界的關鍵自研技術，並且幾乎全部是自研產品。

再比如，百度擁有強大的算力基礎，其目前擁有陽泉、徐水、定興三個雲計算中心，僅陽泉一個智算中心，就承載着24萬台服務器，為大模型的研發提供着強大的底層支持。

同樣因為這次文心一言，還被人知道的是百度一直保持的壓強式、馬拉松式的研發投入。比如在2022 年百度核心研發費用 214.16 億元，佔百度核心收入比例達到 22.4%。