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狂奔兩百多天后，大模型戰役進入了第二幕。
作為新一代基礎設施，大模型本身并不直接產生價值，智能時代的未來不會僅僅是大模型本身，而將是大模型生態體系。業內共識是，在大模型之上開發出來的 AI 原生應用，才是下半場突圍的關鍵。
目前，國內頭部廠商的普遍做法，是以通用大模型為底座，在此基礎上對原有產品進行重構，并通過服務平臺連接 B 端企業，多方位打通開發、落地和變現，建立全鏈路生態體系。
但正如今天在通信領域、服務體系運營商僅有幾家巨頭，未來大模型生態體系也會屈指可數。要建立提供孵化、訓練、應用開發、商業變現、社區構建等完整的大模型生態體系，并非一家之力能完成。
為了加快這一步伐，在百度世界大會 2023 上，百度智能云提出，為合作伙伴建設國內第一個大模型全鏈路生態支持體系。
領先一步很重要，但生態的和諧，更需要與眾同行。從搭建業界首個大模型實訓營、提供孵化支持的 AI 加速器、以及一站式交易的 AI 原生應用商店等，百度智能云生態體系，是國內 AI 走向繁榮的一個關鍵節點。
重構中的大模型應用
過去半年，國內有超過 130 個大模型問世，從某種意義上說，大模型在第一階段的較量，更多屬于模型概念的普及、以及對標 ChatGPT 能力的追趕，而解決實際場景下的問題，大模型才能發揮真正的作用，這是大模型應用在中場競爭下關鍵性的角色所在。
以一家提供股權投資數據和賦能的公司產品迭代為例：這是一家位于上海、專注于一級市場量化投資的數據平臺開發的公司，在股權財政大背景下，他們借助自身數據優勢以及 AI 原生技術，引入大模型后，提供了大量基于股權投資鏈的數據及評分模型產品，受到了廣泛下游市場用戶的青睞，每個專題覆蓋企業數量可以達到幾百到幾萬家不等。
面對大量的產業鏈數據，他們過去多以堆人力的形式在前端進行錄入和校驗，而在后端，開發人員的響應速度也十分有限。如今通過大模型，最直觀的改變是，C 端從業者可以用對話、文檔生成或是其他更便捷的方式對科創類數據進行高效利用，同時大模型也提升了公司內部員工對新聞等另類數據的加工效率，讓輔助決策成為可能。
另一個故事發生在傳統 ERP 行業中。對頭部企業來說，要重構產品、革自己的命并非易事。
此前幾年，企業紛紛浩浩蕩蕩地啟動數字化轉型，從 OA 系統、到 CRM、ERP 等等，中間累積了大量的數據。隨著企業研發、生產、銷售、人力等各項業務場景數字化深入，如何借助大模型的力量，發揮出數據的最大價值，用數據進行決策、分析正成為企業商業制勝的關鍵所在。
在今年三十周年活動上，金蝶發布了新一代企業管理產品金蝶云·蒼穹 GPT，正是其在大模型時代的一次重要嘗試。
金蝶云·蒼穹 GPT 使用了百度智能云千帆平臺所提供的大模型推理、微調以及算力資源服務，聚焦到財務分析、人才推薦、供應鏈風險分析、自然語言生成報表等多個應用場景，從傳統 ERP 模式中升級為 EBC（企業后臺統一服務）的優選平臺，為企業提供了完備的數字化解決方案，對企業來說，有了更強大的業務創新能力與中臺架構，其市場競爭力也能得到提升。
綜合上述兩個案例可以看到，如何借助大模型能力邁入 AI 智能時代？一條顯而易見的道路是：AI 原生應用。
以重構的方式打破原有的產品范式，將大模型的能力釋放至千行百業中，與實際場景面對面了解需求，聚焦 AI 能夠具體做什么、帶來哪些方面的提升。
過去數月，這是除了模型層之外、所有大模型從業者在卷應用時的最核心問題。擁抱大模型后，MaaS 成為了一種新的應用開發的范式。
而當許多廠商還停留在比拼模型能力、打磨技術和產品的第一或第二階段時，就在百度世界 2023 現場，百度率先甩出了十余款 AI 原生應用，包括國內首個生成式商業智能產品百度 GBI、百度網盤“云一朵”、如流、新百度地圖等，可以說百度是模型和應用兩手抓，在卷應用、重構產品這件事上，百度已經領先了一個身位。重構中的大模型應用
過去半年，國內有超過 130 個大模型問世，從某種意義上說，大模型在第一階段的較量，更多屬于模型概念的普及、以及對標 ChatGPT 能力的追趕，而解決實際場景下的問題，大模型才能發揮真正的作用，這是大模型應用在中場競爭下關鍵性的角色所在。
以一家提供股權投資數據和賦能的公司產品迭代為例：這是一家位于上海、專注于一級市場量化投資的數據平臺開發的公司，在股權財政大背景下，他們借助自身數據優勢以及 AI 原生技術，引入大模型后，提供了大量基于股權投資鏈的數據及評分模型產品，受到了廣泛下游市場用戶的青睞，每個專題覆蓋企業數量可以達到幾百到幾萬家不等。
面對大量的產業鏈數據，他們過去多以堆人力的形式在前端進行錄入和校驗，而在后端，開發人員的響應速度也十分有限。如今通過大模型，最直觀的改變是，C 端從業者可以用對話、文檔生成或是其他更便捷的方式對科創類數據進行高效利用，同時大模型也提升了公司內部員工對新聞等另類數據的加工效率，讓輔助決策成為可能。
另一個故事發生在傳統 ERP 行業中。對頭部企業來說，要重構產品、革自己的命并非易事。
此前幾年，企業紛紛浩浩蕩蕩地啟動數字化轉型，從 OA 系統、到 CRM、ERP 等等，中間累積了大量的數據。隨著企業研發、生產、銷售、人力等各項業務場景數字化深入，如何借助大模型的力量，發揮出數據的最大價值，用數據進行決策、分析正成為企業商業制勝的關鍵所在。
在今年三十周年活動上，金蝶發布了新一代企業管理產品金蝶云·蒼穹 GPT，正是其在大模型時代的一次重要嘗試。
金蝶云·蒼穹 GPT 使用了百度智能云千帆平臺所提供的大模型推理、微調以及算力資源服務，聚焦到財務分析、人才推薦、供應鏈風險分析、自然語言生成報表等多個應用場景，從傳統 ERP 模式中升級為 EBC（企業后臺統一服務）的優選平臺，為企業提供了完備的數字化解決方案，對企業來說，有了更強大的業務創新能力與中臺架構，其市場競爭力也能得到提升。
綜合上述兩個案例可以看到，如何借助大模型能力邁入 AI 智能時代？一條顯而易見的道路是：AI 原生應用。
以重構的方式打破原有的產品范式，將大模型的能力釋放至千行百業中，與實際場景面對面了解需求，聚焦 AI 能夠具體做什么、帶來哪些方面的提升。
過去數月，這是除了模型層之外、所有大模型從業者在卷應用時的最核心問題。擁抱大模型后，MaaS 成為了一種新的應用開發的范式。
而當許多廠商還停留在比拼模型能力、打磨技術和產品的第一或第二階段時，就在百度世界 2023 現場，百度率先甩出了十余款 AI 原生應用，包括國內首個生成式商業智能產品百度 GBI、百度網盤“云一朵”、如流、新百度地圖等，可以說百度是模型和應用兩手抓，在卷應用、重構產品這件事上，百度已經領先了一個身位。
應用在前，大模型在后
大模型的重要性在于，它通過一個基礎大模型來完成多場景任務，作為底座能夠誕生無數 AI 原生應用。但想要締造持續健康的大模型應用生態，僅依靠百度自己“卷”自己是難以實現的。
隨著大模型底座能力不斷提升，新的 AI 原生應用也逐漸迎來爆發期。百度智能云千帆大模型平臺推出僅半年，平臺上就涌現了智能創作、問診咨詢、電商、短視頻、游戲、情感陪伴，智能鼠標等多樣化的應用。截至目前，千帆平臺已累計為超過 17000 家客戶提供服務，大模型調用量高速攀升。
可以看到，企業和開發者的焦點已然發生轉變。那么在大模型應用的競技場上，企業們最關心的是什么？
據 AI 科技評論觀察，大模型應用的落地有兩堵圍墻：
其一，許多企業雖然希望借助 AI 原生應用來解決過往業務中的難題，但由于信息的快速迭代和交互壁壘，他們并沒有很好的路徑得以了解、觸達到已經誕生的大模型應用。
其二，在應用的供應側，企業和開發者完成 AI 原生應用的創新后，如何在可控的營銷成本下，精準地尋找到它的目標客戶也是一大難題。閉塞的交易鏈路不僅阻礙了產品應用的商業化變現，苦于沒有用戶買單，加上缺乏市場反饋，也不利于應用接下來的迭代升級。
在這一背景下，百度智能云推出千帆 AI 原生應用商店，率先打出了大模型應用“App Store”的概念，它要解決的核心是連接供應和需求雙方，打通交易鏈條，將所有優質的 AI 原生應用集成在一個平臺上，讓用戶更精準地找到目標應用。
五大領域多款 AI 原生應用
目前在百度智能云千帆 AI 原生應用商店上，我們可以看到，除了百度自己重構后的 AI 原生應用，還入駐了許多其他基于千帆平臺創新的 AI 原生應用，覆蓋智能辦公、營銷服務、行業智能、生產提效、分析決策五大領域，為多樣化需求的用戶提供了可以靈活選擇的大模型應用采購模式。
更重要的是，AI 原生應用的商業鏈路也得到了打通。
通過在千帆 AI 原生應用商店上發布，讓應用找到相應的客戶來試用和買單，甚至借助百度的銷售資源引流和獲客。而在經過客戶使用之后，企業也可以在較短時間內拿到市場第一手反饋，從而對原先的應用進行優化和不斷迭代，更好地形成閉環和正循環。
作為業內首發布 AI 原生應用商店的平臺，百度智能云出手速度之快，聚焦商業企業和開發者的商業變現痛點，更快地搶占用戶心智，讓應用商店更繁榮、使用更便捷，滿足用戶訴求。
打造全鏈路生態支持體系
通過建一座大模型應用商店，搭建交易平臺、瞄準商業化，百度關注的是實實在在的問題。但大模型應用的落地還離不開模型訓練、推理、計算還有運維、系統、工程等方面的投入。
如何讓企業和開發者用上大模型、用好大模型？基于這一思考，百度智能云基于千帆大模型平臺打造了“大模型超級工廠”提供服務方案。同時，推出了大模型全鏈路生態支持體系，在 AI 原生應用商店之外，根據不同成長階段提供定向專屬支持。
AI 原生應用最終要落到何處？走向產業側大生產，企業做大模型應用的方式，不是親自下場、從基礎大模型出發自己“造輪子”，而是搭上生態的“順風車”。
今年3月百度智能云推出千帆大模型平臺，它是全球首個一站式的企業級大模型生產平臺，不僅提供基于文心一言或者第三方開源大模型的大模型服務，還提供全套工具鏈和開發環境，幫助企業開發自己的專屬大模型。
目前千帆平臺納管了42個國內外主流大模型，企業客戶可以快速調用包括文心大模型在內的各種大模型的API，獲取大模型能力。對于第三方大模型，千帆平臺還針對性地進行了中文增強、性能增強、上下文增強等優化。同時，千帆平臺為大模型的再訓練、微調、評估和部署等環節提供全生命周期工具鏈、業界最多的41個高質量行業數據集，幫助客戶針對自身業務場景快速優化模型效果。
在百度世界 2023 現場，百度集團執行副總裁、百度智能云事業群總裁沈抖宣布，“云智一體”戰略內涵升級為“云智一體，深入產業，生態繁榮，AI普惠”。與之前相比，“生態繁榮”是新增的內容。
“生態繁榮”，已成為百度智能云大模型時代戰略的重要一環。
為了幫助企業和開發者更好地使用千帆平臺，百度在大模型全鏈路生態支持體系中，針對不同環節都提出了扶持方案。
也就是說，百度智能云不僅要幫助創業者、開發者實現從 0 到 1 的突破創新，還要幫助他們實現商業價值和社會價值。
首先在開發環節中，企業和開發者仍面臨著技術門檻問題。
大模型能力要得以釋放，必須嵌入到應用中才能轉化為業務價值。這不僅要求企業和開發者能理解大模型的技術原理，還要具備能應用到具體業務場景中的知識儲備，這對于新入行的開發者來說有一定的技術難度，即便是深耕多年的技術人員、也需要緊跟技術迭代更新知識。
為此，百度智能云推出了業界首個大模型實訓營——千帆 AGI House。
實訓現場
實訓營內開設了學、練、訓、考四大環節，參與訓練營的開發者可以從數據導入、標注，大模型微調、評估，部署推理服務，以及 Prompt 設置等，全面參與到大模型開發、管理、應用的各個流程當中，由專家進行面對面指導打磨應用。
以軟通動力為例，長期以來，人員招聘都是軟通所面臨的重要難題，每年軟通動力需解決 10 萬個人力需求，審核和分析簡歷多達 200 萬份，一年內有超過 70 萬場面試，這些都是由 3000 名招聘顧問來完成的。
在與百度智能云合作后，借助大模型能力進行需求分析，軟通推出了 AI 原生應用面試助手，通過大模型招聘顧問來快速掌握知識，并且模型還能候選人的情況自動生成面試題。把招聘顧問秒變成面試官，不僅縮短了候選人平均等待時間 60%，面試質量也得到了明顯提升，綜合面試通過率提升 30% 左右。
其二，對于缺少技術培訓賦能、資本及產業落地支持的初創企業，百度智能云推出了 AI 加速器。
在拉動資源的孵化環節中，百度智能云不僅同北大智能所、清華互聯網產業研究院、賽迪等頂尖的科研院所接合作，還拉動了創業黑馬、愛分析等為創業者提供全方位服務的企服平臺、產業園區和許多投資機構的資源，為參加 AI 加速器的企業提供系列扶持。目前， AI 加速器累計吸引了全球共 57 家創新企業的參與，共同開發了超過 22 個商業化應用。
千帆AI加速器成員
第三，在大模型社區生態方面，百度也做了很多的工作。千帆社區不僅有豐富的官方教程、案例、實踐指導，還有開發者們分享的真實案例和實踐經驗，遇到技術難題時，也可以隨時在社區里求助、由其他開發者提供答疑幫助，讓每一個開發者都可以為這個生態貢獻自己的力量。
MaaS 時代，大量企業都將在大模型沖擊下，迎來意想不到、甚至顛覆性的產業再造。而生態，正是跑進大模型時代的最后一公里。
浪潮之中，百度的態度很鮮明，首先是做出能力更強的通用大模型，恰如此次百度世界 2023 所亮相的“綜合能力與 GPT-4 相比毫不遜色”的文心大模型 4.0，并迅速完成一批應用的重構，打出大模型技術的可行性。
更重要的是，面向客戶落地大模型的五類需求，百度智能云基于千帆大模型平臺打造的“大模型超級工廠”給出包括AI原生應用開發平臺在內的全套服務方案。同時推出大模型全鏈路生態支持體系，加速企業 AI 原生應用落地和商業化。
接下來的競賽，不再是局限于大模型的追逐，更是如何對應用產品進行自我優化、革新。如今，AI 原生應用的號角已經吹響，在走向生態繁榮的進程中，百度定義了 AI 的下一波發展。
（雷峰網雷峰網(公眾號：雷峰網)）
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