李彥宏給AI開發(fā)者搭了一把梯子

1725年，法國的紡織工人Basile Bouchon發(fā)明了一種織布機(jī)，可以根據(jù)送入的穿孔卡片指令編織圖案。打孔的是“1”，沒有打孔是“0”。這幾乎是最早出現(xiàn)的二進(jìn)制代碼，雖然此后執(zhí)行的機(jī)器發(fā)生了很大變化，但代碼的基本構(gòu)建塊卻就此延續(xù)了下來。

三百年后，編程已成為改變世界的無形力量。今天我們手中的智能手機(jī)、辦公室的自動化系統(tǒng)甚至工廠的智能制造，它無處不在。

但AI浪潮的席卷速度，不僅超過了以往任何一場技術(shù)革命，也讓編程有了另外一種可能——按照李彥宏的說法，大模型和生成式AI將徹底改變開發(fā)者這個群體。

而在這背后，是百模大戰(zhàn)后徐徐鋪開的AI原生應(yīng)用建設(shè)，以及在這關(guān)鍵的賽道上，中國企業(yè)已經(jīng)率先站上了起跑線。

AI原生應(yīng)用開發(fā)，沒那么復(fù)雜

到目前為止，全世界已經(jīng)發(fā)展出超過600門的編程語言。從語法簡單只有32個keywords的C語言，到以但丁《地獄》中第八層地獄命名的Malbolge（第一個程序花了兩年時間才被寫出來）。

但無論是哪種編程語言，開發(fā)者想要創(chuàng)建程序就要敲下海量的代碼。隨著代碼量越來越大，程序開發(fā)工作也變得無比繁雜。

例如Windows 95只有1500萬行，Windows XP為3500萬行，而目前程序員寫出來的最大軟件是Google在線服務(wù)，大概是20億行代碼，大概是一名程序員正常發(fā)量的13000倍。

而當(dāng)前正值移動互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)向AI時代，按照李彥宏的觀點(diǎn)，AI時代需要100萬量級的原生應(yīng)用，趨近2021年手機(jī)App總量的三分之一。

如果參考支付寶僅2019年一年就增加了4億行代碼（相當(dāng)于80個魔獸世界）的話，AI原生應(yīng)用需要程序員敲下的代碼量可想而知。

而且AI原生應(yīng)用在邏輯上完全不同于Native App，需要以AI為出發(fā)點(diǎn)，將AI作為核心驅(qū)動力，重新設(shè)計(jì)和構(gòu)建應(yīng)用。

不久前，一位開發(fā)者在論壇上發(fā)布了一則AI原生應(yīng)用速通指南，雖然開發(fā)流程只有5條，但對于開發(fā)者來說工作量并不低，僅數(shù)據(jù)準(zhǔn)備一項(xiàng)就要耗費(fèi)大量的人力物力，更別提需要用到的關(guān)鍵技術(shù)。

但隨著Transformer推開大模型時代的大門，不僅AI應(yīng)用的轉(zhuǎn)機(jī)來了，程序員開發(fā)者的轉(zhuǎn)機(jī)也出現(xiàn)了。

在AI時代，科技巨頭們不僅在意如何讓技術(shù)更容易地被用戶接受，同時也在思考如何簡化程序員的工作。

去年OpenAI推出的GPTs和今年Hugging Face發(fā)布的HuggingChat助手，它們通過將能力封裝，把開發(fā)門檻拉低，進(jìn)而創(chuàng)造了一個新的職業(yè)——不會編程的開發(fā)者、任何一個普通用戶都能創(chuàng)建自己的AI應(yīng)用。

如今，給普通人搭梯子的名單上又多了一家科技巨頭，并且是使用中文作為自然語言prompt。

“人人都是開發(fā)者”

「打開開發(fā)界面，第一步給應(yīng)用起名，第二步填寫角色指令，第三步再插入需要的工具組件。」

這是出現(xiàn)在今年Create2024百度AI開發(fā)者大會上的一幕。在零代碼的情況下，一個AI原生應(yīng)用就生成了。

開發(fā)者借助百度發(fā)布的AI原生應(yīng)用開發(fā)工具AppBuilder，不寫一行代碼，最快只需三步，就可以用自然語言開發(fā)出一個應(yīng)用，并且還能便捷地發(fā)布、集成到各種各樣的業(yè)務(wù)環(huán)境中。

在AppBuilder上面，百度也提供了一定的跨模態(tài)能力，開發(fā)者只需要給一段文字，或者幾句話，就可以快速創(chuàng)建繪畫類應(yīng)用。百度文庫最新推出的漫畫生成和繪本生成功能，就利用了AppBuilder上提供的這類組件。

關(guān)鍵，類似這樣的開發(fā)工具，百度一口氣發(fā)布了三款，除了AppBuilder，還有智能體開發(fā)工具AgentBuilder和面向?qū)I(yè)開發(fā)者的ModelBuilder，主打一個「開箱即用」。

其中，AgentBuilder也是零代碼開發(fā)，整個過程完全不需要編程，通過類似prompt（提示詞）的信息輸入，和簡單的幾步操作調(diào)優(yōu)，就能迅速生成一個智能體。目前百度已經(jīng)與攜程合作，提供酒店、景點(diǎn)、票務(wù)等旅游服務(wù)工具。

而為專業(yè)開發(fā)者準(zhǔn)備的ModelBuilder，可以根據(jù)開發(fā)者的需求定制任意尺寸的模型，并根據(jù)細(xì)分場景對模型進(jìn)一步精調(diào)，達(dá)到更好的效果。

ModelBuilder中既包括適合通用復(fù)雜場景的旗艦版ERNIE3.5和ERNIE4.0，也有Speed、Lite、Tiny三個輕量級大模型和ERNIE Character、ERNIE Functions兩個垂直場景模型，也覆蓋了國內(nèi)外其它第三方主流模型，預(yù)置量多達(dá)77個大模型，是國內(nèi)擁有大模型數(shù)量最多的開發(fā)平臺。

前兩款工具可實(shí)現(xiàn)“人人都是開發(fā)者”，相當(dāng)于是AI原生應(yīng)用的沖量擔(dān)當(dāng)，而后一款工具則是保質(zhì)擔(dān)當(dāng)。

李彥宏判斷，未來絕大多數(shù)的AI原生應(yīng)用都是MoE的，也就是大小模型混用，不依賴一個模型來解決所有問題。

而ModelBuilder也是參考MoE思路，開發(fā)者在一個平臺上可調(diào)用多個大模型，意味著開發(fā)成本和產(chǎn)品性能都能達(dá)到相對最優(yōu)。

大會上展示的小度添添AI機(jī)器人日程規(guī)劃功能，就是調(diào)用了不同的模型。

先是由小模型ERNIE Tiny執(zhí)行“模型路由”工作，把晨跑中的天氣問題分配給基于ERNIE Lite打造的精調(diào)模型，快速查出氣溫25度、天氣晴朗這些信息；同時，又把更復(fù)雜的日程安排，分配給性能最好的文心4.0大模型，來計(jì)算一天各項(xiàng)事項(xiàng)安排。

總的來說，MoE架構(gòu)既能提升開發(fā)平臺的“寬度”，也能兼顧“深度”，大大降低開發(fā)時的算力消耗，降低應(yīng)用門檻。

對多模態(tài)大模型而言，百度推出的三大AI開發(fā)神器，將會加速killer App的出現(xiàn)時間，而對于視覺大模型來說，其最大應(yīng)用場景——自動駕駛，早已被市場驗(yàn)真了。

百度在視覺大模型的發(fā)展有目共睹，不只是訓(xùn)練AI如何生成視頻，更是訓(xùn)練AI理解和生成一個真實(shí)的場景或世界。

基于超過1億公里的中國復(fù)雜城市道路測試?yán)锍虜?shù)據(jù)，百度訓(xùn)練出來的Apollo視覺感知大模型，具備檢測、跟蹤、理解、建圖四大基礎(chǔ)能力。百度也將這些能力下放到了具體產(chǎn)品，比如已在武漢實(shí)現(xiàn)7X24小時全天候運(yùn)營的蘿卜快跑，以及將視覺感知大模型應(yīng)用到了制圖領(lǐng)域的百度地圖。

梯子要穩(wěn)固

去年，著名計(jì)算機(jī)科學(xué)家吳恩達(dá)曾在斯坦福做過一場題演講。他認(rèn)為AI其實(shí)和電力、互聯(lián)網(wǎng)一樣，是一項(xiàng)通用技術(shù)，更多的機(jī)會在于大規(guī)模應(yīng)用落地。

這與李彥宏此前的觀點(diǎn)不謀而合。在基礎(chǔ)模型之上，要有千千萬萬甚至數(shù)以百萬計(jì)的AI原生應(yīng)用，大模型的價(jià)值才能被體現(xiàn)出來。

而今天百度發(fā)布的三大AI開發(fā)神器，相當(dāng)于搭了一把梯子，讓開發(fā)者和企業(yè)能夠不費(fèi)力的進(jìn)入AGI時代。但這里面一個重要的前提是，這把梯子要足夠的穩(wěn)固。

而所謂穩(wěn)固，指的就是基礎(chǔ)大模型的技術(shù)水平要過硬。

從數(shù)據(jù)上看，相比一年前文心大模型的算法訓(xùn)練效率提升了5.1倍，周均訓(xùn)練有效率超過了98%，推理性能提升了105倍，推理的成本降到了原來的1%。也就是說，客戶原來一天調(diào)用1萬次，同樣成本現(xiàn)在可以調(diào)用100萬次。

發(fā)布一年零一個月以來，文心一言用戶數(shù)突破2億，API日均調(diào)用量也突破了2億，服務(wù)的客戶數(shù)達(dá)到了8.5萬，利用千帆平臺開發(fā)的AI原生應(yīng)用數(shù)超過了19萬。

對于企業(yè)和開發(fā)者來說，基于文心大模型開發(fā)原生應(yīng)用、做二次開發(fā)，都能夠擁有更低的推理成本和更高的訓(xùn)練效率。

這主要基于李彥宏此前對大模型一個精準(zhǔn)判斷，與模型開源會越來越落后不同，閉源有真正商業(yè)模式，能夠賺到錢，且在成本上有優(yōu)勢，只要是同等能力，閉源模型的推理成本一定是更低的，響應(yīng)速度一定是更快的。

事實(shí)上，有了強(qiáng)大的基礎(chǔ)大模型，百度能提供很多低門檻，甚至零門檻的開發(fā)工具，大大提高開發(fā)者的生產(chǎn)力。比如三大AI開發(fā)工具之外，基于文心大模型的智能代碼助手Comate。

不僅支持100多種語言和所有主流IDE平臺，可以推薦代碼、生成代碼注釋、進(jìn)行代碼續(xù)寫、查找代碼缺陷、給出優(yōu)化方案，還可以深度解讀代碼庫、關(guān)聯(lián)私域知識生成新的代碼。

上崗一年多以來，Comate已經(jīng)走入了喜馬拉雅、三菱電梯、軟通動力等上萬家企業(yè)，生成的代碼采納率達(dá)到了46%，百度每天新增的代碼中，已經(jīng)有27%是由Comate生成的。

顯然，想要壯大AI原生應(yīng)用生態(tài)，僅靠某一家公司遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，需要發(fā)動更多人一起參與創(chuàng)新。

去年5月，百度啟動了“文心杯”創(chuàng)業(yè)大賽，幫助創(chuàng)業(yè)者、開發(fā)者開發(fā)各種AI原生應(yīng)用。在第一屆大賽中，百度為15支優(yōu)勝團(tuán)隊(duì)提供了數(shù)千萬元的資金支持，并在技術(shù)、團(tuán)隊(duì)和資源上持續(xù)提供全方位扶持。今年將擴(kuò)大項(xiàng)目篩選范圍、設(shè)置分賽場，加大對創(chuàng)業(yè)者的支持力度，特別優(yōu)秀的項(xiàng)目將有機(jī)會獲得最高5000萬人民幣的現(xiàn)金和資源支持。

尾聲

2023年6月，Open AI安全系統(tǒng)負(fù)責(zé)人&前應(yīng)用研究負(fù)責(zé)人Lilian Weng在博客中發(fā)表了一篇文章《大模型驅(qū)動的自主代理（LLM Powered Autonomous Agents）》。

Lilian Weng將AI發(fā)展路徑類比自動駕駛L1-L5，而人類當(dāng)前所處的位置正好從Copilot向Agent過渡。

這對人類社會而言，意味著一次巨大的變革正在孕育，它將惠及產(chǎn)業(yè)和生活的方方面面。而在這個過渡階段里，如何讓更多“高樓大廈”在大模型的地基上拔地而起，正是中國在生成式AI的賽道上，實(shí)現(xiàn)反超的最大機(jī)會。

與此同時也是百度的巨大機(jī)會。文心一言、百度文庫、百度新搜索等，AI原生應(yīng)用釋放出的新變現(xiàn)機(jī)會，將開啟長期增長空間。

中國有10億互聯(lián)網(wǎng)用戶，有強(qiáng)大的基礎(chǔ)大模型，有足夠多的AI應(yīng)用場景，有全球最完備的產(chǎn)業(yè)體系，國家也在大力鼓勵和支持“人工智能+”行動，每一個人，每一個企業(yè)，只需要充分利用這些工具，就可以釋放無限的創(chuàng)造力和生產(chǎn)力。

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