今天，百度发布 " 文心一言 "，公司差点损失 240 亿。
这一幕与 GPT4.0 形成鲜明对比。作为 GPT4.0 的对标产品，文心一言不仅没有让百度在通用人工智能获得口碑，反而造成股价大跌的局面：一度下跌 10%，市值蒸发约 240 亿。
发布会于今天下午 2 点开始，而股价则出现 " 一边开会一边下滑 " 的尴尬局面：下午 2 点 11 分时，百度总市值约 3590 亿港元；而 2 点 22 分时，市值变成了约 3316 亿港元。
11 分钟之内，市值蒸发 274 亿港元（折合约 240 亿人民币）。
当然，股价随后逐步回升，截至铅笔道发稿时，其市值稳定在 3458 亿港元，差值约 88.8 亿人民币。
股价下跌，预示着资本市场对 " 文心一言 " 的不看好。
从产品而言，与 GPT4.0 相比，" 文心一言 " 也并非完全没有优势。
这主要体现在几大方面：
1、首先是更能理解中文内容。
这个也很好理解，" 文心一言 " 扎根于国内市场，语料库、模型等都有鲜明的中文特征——而 GPT4.0 并非如此。
2、支持更多形态内容输入，比如文字、语音、图片。
总体而言，" 文心一言 " 与 GPT4.0 还有部分差距。
发布会现场，李彦宏现场演示了不少问题。部分用户将这些问题同样咨询了 GPT4.0，得到的答案有一定差距。
比如三体可以怎样续写？" 文心一言 " 的答案比较抽象，比如生命的意义、人类的宇宙关系。而 GPT4.0 的回答就更具体、更有冲突感，比如类人机器人的崛起、黑暗森林法则的挑战等。
用户显然更认可 GPT4.0 的答案。而这背后，说明 GPT4.0 更懂人类，智能程度更高。
与此同时，部分用户向铅笔道发送了一张未经官方证实的图片。图片内容显示：发布会召开在即，百度团队担心 " 文心一言 " 的稳定性，并动员 " 如回答错误，团队顶上 "。
从竞争对手的角度，GPT 对 " 文心一言 " 的评价耐人寻味。部分用户向 GPT 提问：怎样评价 " 文心一言 "。GPT 回答的中心意思为：
1，这可能是百度过去失败产品的延续。
2，" 文心一言 " 很依赖知识图谱，但这并非最佳解决方案。
一位 AI 创业者对铅笔道表示：" 文心一言 " 并非真正的通用大模型，而是知识图谱与大模型的结合，这个技术路线并非最优。
另一位 AI 创业者表示：知识图谱这类模型存在意义有限。过去几年，一些垂直领域的特定模型与图谱都应运而生，但实践证明：应用价值未达预期。
" 文心一言 " 的回答确实存在着高度结构化的知识痕迹，缺乏人类智慧的随机应变。
比如发布会现场，李彦宏问 " 文心一言 "：洛阳纸贵是什么意思。其回答为：XX 是一个成语，原指 XXX，在句中可以充当宾语、定语、补语——很像直接从词典调取的内容。
而 GPT4.0 的回答结构化痕迹更少，更像是经过消化吸收再吐出的答案。
但客观来讲，国内大模型的竞争格局里，百度的排名比较靠前。
据德邦证券报告显示，国内的大模型不超过 10 家，包括华为盘古、智源悟道、百度文心、阿里 M6、腾讯混元、中科院自动化所紫东太初等。报告给出的结论是：百度文心处于国内第一梯队。
图源：德邦证券报告
" 文心一言 " 的功能很依赖 2 个名词：
一个是文心大模型。在文心大模型下，还有 36 个小模型，小模型下又有更多的小微模型。
一个是 " 飞桨 " 深度学习平台。上文几位创业者提到的 " 知识图谱 "，主要是与 " 飞桨 " 有关，平台包含 67 万个细分模型。
由此可见，" 文心一言 " 确实并非 100% 纯粹的通用大语言模型——但结合国内的客观市场环境，这个现状也能理解。
真正的大模型需要巨额的资金成本。英诺天使创始合伙人李竹向铅笔道表示：通用模型的单次训练成本高达 1000 万美元，取得阶段性成果至少需要花费 100 亿美元。
因此，这是普遍的市场现状。不止百度如此，国内的同类公司也一样。行业应该给予百度更多耐心与信心。
今天，百度发布 " 文心一言 "，公司差点损失 240 亿。
这一幕与 GPT4.0 形成鲜明对比。作为 GPT4.0 的对标产品，文心一言不仅没有让百度在通用人工智能获得口碑，反而造成股价大跌的局面：一度下跌 10%，市值蒸发约 240 亿。
发布会于今天下午 2 点开始，而股价则出现 " 一边开会一边下滑 " 的尴尬局面：下午 2 点 11 分时，百度总市值约 3590 亿港元；而 2 点 22 分时，市值变成了约 3316 亿港元。
11 分钟之内，市值蒸发 274 亿港元（折合约 240 亿人民币）。
当然，股价随后逐步回升，截至铅笔道发稿时，其市值稳定在 3458 亿港元，差值约 88.8 亿人民币。
股价下跌，预示着资本市场对 " 文心一言 " 的不看好。
从产品而言，与 GPT4.0 相比，" 文心一言 " 也并非完全没有优势。
这主要体现在几大方面：
1、首先是更能理解中文内容。
这个也很好理解，" 文心一言 " 扎根于国内市场，语料库、模型等都有鲜明的中文特征——而 GPT4.0 并非如此。
2、支持更多形态内容输入，比如文字、语音、图片。
总体而言，" 文心一言 " 与 GPT4.0 还有部分差距。
发布会现场，李彦宏现场演示了不少问题。部分用户将这些问题同样咨询了 GPT4.0，得到的答案有一定差距。
比如三体可以怎样续写？" 文心一言 " 的答案比较抽象，比如生命的意义、人类的宇宙关系。而 GPT4.0 的回答就更具体、更有冲突感，比如类人机器人的崛起、黑暗森林法则的挑战等。
用户显然更认可 GPT4.0 的答案。而这背后，说明 GPT4.0 更懂人类，智能程度更高。
与此同时，部分用户向铅笔道发送了一张未经官方证实的图片。图片内容显示：发布会召开在即，百度团队担心 " 文心一言 " 的稳定性，并动员 " 如回答错误，团队顶上 "。
从竞争对手的角度，GPT 对 " 文心一言 " 的评价耐人寻味。部分用户向 GPT 提问：怎样评价 " 文心一言 "。GPT 回答的中心意思为：
1，这可能是百度过去失败产品的延续。
2，" 文心一言 " 很依赖知识图谱，但这并非最佳解决方案。
一位 AI 创业者对铅笔道表示：" 文心一言 " 并非真正的通用大模型，而是知识图谱与大模型的结合，这个技术路线并非最优。
另一位 AI 创业者表示：知识图谱这类模型存在意义有限。过去几年，一些垂直领域的特定模型与图谱都应运而生，但实践证明：应用价值未达预期。
" 文心一言 " 的回答确实存在着高度结构化的知识痕迹，缺乏人类智慧的随机应变。
比如发布会现场，李彦宏问 " 文心一言 "：洛阳纸贵是什么意思。其回答为：XX 是一个成语，原指 XXX，在句中可以充当宾语、定语、补语——很像直接从词典调取的内容。
而 GPT4.0 的回答结构化痕迹更少，更像是经过消化吸收再吐出的答案。
但客观来讲，国内大模型的竞争格局里，百度的排名比较靠前。
据德邦证券报告显示，国内的大模型不超过 10 家，包括华为盘古、智源悟道、百度文心、阿里 M6、腾讯混元、中科院自动化所紫东太初等。报告给出的结论是：百度文心处于国内第一梯队。
图源：德邦证券报告
" 文心一言 " 的功能很依赖 2 个名词：
一个是文心大模型。在文心大模型下，还有 36 个小模型，小模型下又有更多的小微模型。
一个是 " 飞桨 " 深度学习平台。上文几位创业者提到的 " 知识图谱 "，主要是与 " 飞桨 " 有关，平台包含 67 万个细分模型。
由此可见，" 文心一言 " 确实并非 100% 纯粹的通用大语言模型——但结合国内的客观市场环境，这个现状也能理解。
真正的大模型需要巨额的资金成本。英诺天使创始合伙人李竹向铅笔道表示：通用模型的单次训练成本高达 1000 万美元，取得阶段性成果至少需要花费 100 亿美元。
因此，这是普遍的市场现状。不止百度如此，国内的同类公司也一样。行业应该给予百度更多耐心与信心。