图片来源 @视觉中国
文 | 独角兽挖掘机，作者 | 兽姐，编辑 | 角叔
2023 年开年，人工智能领域华丽返场，以 ChatGPT 为代表的生成式 AI 接棒此前的 AlpgaGo，带着全新的故事重回世界舞台中央。
继微软投资的 OpenAI 实验室上线聊天机器人 ChatGPT 仅 4 个月后，国内科技企业百度也推出了其基于新一代大语言模型的生成式 AI 产品 " 文心一言 "。看着你方唱罢我方喝的情景，人们不禁发出这般感慨：世界终是变了，AI 时代已全面袭来。
文心一言之于百度，甚至之于整个 AI 产业的价值，资本市场反应也比较积极：产品上线首日，百度美股涨幅接近 4%，最高涨幅一度超过 7%；次日，百度港股大涨 12.87%，一举收复前几个交易日失地。
都说 AI 大模型的研发是实力公司之间的博弈，尽管众人皆知这是一条厚雪长坡，但想要做出一番成绩，背后无不依靠参与企业凭借惊人的耐力做出持续的投入，同时还要对中短期内无法实现商业化有着较强的心理素质。
生成式 AI 已处爆发前夜，站在一个技术和商业化交汇的路口。而百度文心一言发布会后不到 24 小时，排队申请文心一言企业版 API 调用服务测试的企业用户已达 8 万家，从这一数据不难看出，市场关注度的背后，其实也是整条产业链的蓄势待发。
01生成式 AI 竞技升维
大概在去年 9 月，知名投资机构红杉资本曾发表了一篇名为《生成式 AI：一个充满创造力的新世界》的文章。文中写到，生成式 AI 让机器开始大规模涉足知识类和创造性工作，这涉及数十亿人的工作，未来预计能够产生数万美元的经济价值。
站在大市场来看，各大互联网企业在数据、算力、模型训练上早已投入多年，这也决定了底层基建注定是其中实力企业的 " 蛋糕 "。只不过时至今日，生成式 AI 领域的竞争已上升至应用层，想要打开新的商业局面，并达到真正的规模化，市场需要一个现象级的产品。
换言之，微软的 ChatGPT、谷歌的 Bard 以及百度的文心一言几乎在同一时间段内分别推出自家生成式对话产品，也可谓是恰逢其时。
尽管在这三家企业当中，百度推出文心一言的速度较其他两家稍逊几日，但市场仍对其抱有更大的期待——
在已站上赛场上的三家企业当中，百度是唯一一家中国互联网大厂。大语言模型底层所需要的深度学习、自然语言处理（NLP）等 " 根技术 " 无法短期速成，需要多年持续的投入和积累。相较于国内外众多 AI 创业公司，百度对于技术态度始终立足于 " 根深才能叶茂 "。
文心一言已基本做到 " 人有我有，人有我优，以及人有我待优 "，尤其是大模型比较通用等优势能力方面，如文学创作、商业文案创作、数理逻辑推算、中文理解、多模态生成等等。
我们仅以文字创作、数理逻辑推算两大核心能力为例来具体看一下。
根据李彦宏的现场演示，文心一言回答问题的准确性、流畅性已具备相当高的水准。而从 " 以洛阳纸贵进行藏头诗创作 "" 用四川话复述回复 " 等操作来看，在一些中国文化语境下，文心一言在问题作答，甚至是对问题进行理解延伸等方面，都较 GPT-4 等竞品更优。
《独角兽挖掘机》给文心一言提了两个比较带梗的问题。" 宫廷玉液酒多少钱一杯？"" 宫廷玉液酒的下一句？"，文心一言的回答都完全 get 到了。同样的问题，GPT-4 则一本正经将按照白酒发酵给出解答。
文心一言更懂中文是有据可依的。
作为国内最大搜索引擎，百度每天接受数十亿用户的搜索请求，以及其他百度移动生态 APP 的训练，超全的知识图谱让百度在问答和内容生成领域享有得天独厚的优势。某种角度上，文心一言也是搜索业务的历史进阶。
此外，文心一言的数理逻辑推算表现同样令人惊喜。李彦宏介绍道，" 文心一言大模型的训练数据包括：万亿级网页数据、数十亿搜索数据和图片数据、百亿级语音日均调用数据，以及 5500 亿事实的知识图谱。"
数据规模越大，大模型越容易发生 " 智能涌现 "，从而逐渐形成逻辑思维和推理能力，并在答题时将问题拆分成子逐步推理。这也是李彦宏向文心一言首次提问经典 " 鸡兔同笼 " 时，文心一言甚至可以判别题目本身正确与否。
02转守为攻，百度迎战
当谷歌、微软以及越来越多 " 跑步 " 进场的新选手们，纷纷都想要在生成式 AI 领域大展拳脚之时，一向低调的百度已悄然扭转了姿态，转守为攻，以一种更加积极的方式迎接这场新的竞技——
经过不到两个月的内测，文心一言正式上线，目前申请服务测试的企业用户就已突破 8 万家。
百度首席技术官王海峰在发布会上讲道，百度IT 技术栈发生根本性变化即 " 三层变四层 "，包括底层的芯片、深度学习框架、大模型以及最上层的搜索及其他应用，" 文心一言 " 则位于模型层。百度也是全球为数不多的全栈布局且每层都有落地产品的公司之一。
通过 " 文心一言 "，百度一方面能够让上层应用更为智能化，从而在多个产业领域落地，推动商业化从而在多个产业领域落地推动商业化，另一方面能够给予底层芯片、学习框架以用户反馈，不断优化性能。
但需要提到的一点是，李彦宏和王海峰均在发布会上反复强调，大语言模型还远未到发展完善的阶段，有赖于通过真实的用户反馈，未来会加速迭代速度。为了保证用户体验，文心一言目前采取的是 " 邀请测试制 "，后面会逐步开放给更多用户。
就这一点看，相较于 OpenAI 的 GPT-4，百度对创新技术的应用更加严谨。不久前，OpenAI 曾在其官网中公开承认：GPT-4 仍存在与早期 GPT 模型相似的局限性，它并不是 " 完全可靠的 "，最新版本的 GPT 仍会 " 幻觉 " 事实并出现推断错误。
" 在使用时应格外小心，特别是在容易出错的语境下，具体的使用规则应根据具体需求来确定，例如人工审查、加强背景理解甚至完全避免高风险使用等规则。" 如果按照 OpenAI 这般陈述，换个说法则是人们使用 GPT-4 的时间成本、精力成本或并不低。
事实上，在推出 " 文心一言 " 之前，百度已推出了自己 AIGC 相关产品，如作画平台 " 文心一格 "。从用户反馈来看，" 文心一格 " 已做到了秒级出图，同时对硬件设备的要求也不是很高。如今，" 文心一格 " 功能全新升级，内容生成已从图像走向了视频。
当然，无论是百度的文心一言也好，还是 OpenAI 的 GPT-4，科技企业想要引领这条大模型差异之路绝非易事。
首先是高昂的现实成本。语音大模型的训练阶段大致分为三个：人工 " 投喂 " 数据进行标注；类似于奖励模型，对输出的内容进行排序和比较；强化学习，利用上一阶段的内容升级。每一阶段都是 " 烧钱 " 换来的，极高的资金门槛无形隔断了绝大部分企业。
其次是待破的技术难关。通用 AI 必须具备更强的认知智能，这是目前制约 AI 取得更大突破、更广泛应用的瓶颈，而 NLP 正是认知智能的核心。
不少业内人士认为，深度学习是经验主义的一个新高峰，而这个领域的 " 低枝果实 " 总有摘完的一天。深度学习的下一个大的进展，应该是让神经网络真正理解内容，而唯有啃下更难啃的 NLP 等一些基础研究，才能让 AI 真正产生质变。
03为什么说百度难复制？
作为国内搜索行业中的头部企业，如今的百度已从过去较为单一的搜索业务不断扩围至内容信息、智能硬件、智能云服务、自动驾驶等更广泛的业务领域。如果按照规划 " 文心一言将被整合至多个业务板块之中 "，那这势必将为百度带来更多想象力。
文心一言发布会后，不少行业人士将 " 率先 "" 创新 "" 突围 " 等溢美之词送给百度，但在这些评价的背后，市场更看重的是那些被称之为 " 内驱力 " 等方面的东西，因为这才是一家企业跨越周期、实现进阶的核心引擎。
有这样几组关键信息值得特别关注——
一来，早在十几年前，百度就已在 AI 研究上不断加码，主张压强式、马拉松式研发，近十年研发投入累计超过千亿元。2019 年，百度推出了文心大模型 ERNIE 1.0，时至今日，最新一代的 ERNIE 3.0 单日响应数十亿搜索请求，和其他移动生态 APP 的大量训练。
二来，基于百度的技术能力，生态外客户及伙伴对于文心一言生态拥有较强的市场认知。据发布会上的数据，短短一个月内，已有超过 600 家合作伙伴（其中不乏蓝色光标、掌阅科技、软通动力等知名上市公司）宣布加入其中。这为文心一言未来商业化奠定了坚实的基础。
三来，文心一言的定位是人工智能基座型的赋能平台，换言之，百度创新的意义并非只是为自己打造出一颗推动新增长曲线的 " 卫星 "，而是希望做千行万业的 " 陪跑者 "，通过技术输出带动 " 独创新不如众创新 "，进而创造出更多的社会价值。
中信证券预计，" 文心一言 " 在短期仍将聚焦迭代升级。中期维度，根据此前公司副总裁沈抖披露，公司预计在 5 月在百度云平台开启相关 API 的调用，后续商业化的前景值得期待。
随着 AI 创新不断深入，全球科技产业正迎来一场前所未有的巨变，在这波技术浪潮中，语言大模型成为了新的引擎。文心一言等大型预训练模型的问世，让人们见证了 AI 在 NLP、CV 等多领域所取得的重大突破。
更深一层涵义上，这场变革已不仅仅局限在技术层面，或多或少正在重塑人类与机器之间的关系。AIGC 大航海时代已全面来临。
图片来源 @视觉中国
文 | 独角兽挖掘机，作者 | 兽姐，编辑 | 角叔
2023 年开年，人工智能领域华丽返场，以 ChatGPT 为代表的生成式 AI 接棒此前的 AlpgaGo，带着全新的故事重回世界舞台中央。
继微软投资的 OpenAI 实验室上线聊天机器人 ChatGPT 仅 4 个月后，国内科技企业百度也推出了其基于新一代大语言模型的生成式 AI 产品 " 文心一言 "。看着你方唱罢我方喝的情景，人们不禁发出这般感慨：世界终是变了，AI 时代已全面袭来。
文心一言之于百度，甚至之于整个 AI 产业的价值，资本市场反应也比较积极：产品上线首日，百度美股涨幅接近 4%，最高涨幅一度超过 7%；次日，百度港股大涨 12.87%，一举收复前几个交易日失地。
都说 AI 大模型的研发是实力公司之间的博弈，尽管众人皆知这是一条厚雪长坡，但想要做出一番成绩，背后无不依靠参与企业凭借惊人的耐力做出持续的投入，同时还要对中短期内无法实现商业化有着较强的心理素质。
生成式 AI 已处爆发前夜，站在一个技术和商业化交汇的路口。而百度文心一言发布会后不到 24 小时，排队申请文心一言企业版 API 调用服务测试的企业用户已达 8 万家，从这一数据不难看出，市场关注度的背后，其实也是整条产业链的蓄势待发。
01生成式 AI 竞技升维
大概在去年 9 月，知名投资机构红杉资本曾发表了一篇名为《生成式 AI：一个充满创造力的新世界》的文章。文中写到，生成式 AI 让机器开始大规模涉足知识类和创造性工作，这涉及数十亿人的工作，未来预计能够产生数万美元的经济价值。
站在大市场来看，各大互联网企业在数据、算力、模型训练上早已投入多年，这也决定了底层基建注定是其中实力企业的 " 蛋糕 "。只不过时至今日，生成式 AI 领域的竞争已上升至应用层，想要打开新的商业局面，并达到真正的规模化，市场需要一个现象级的产品。
换言之，微软的 ChatGPT、谷歌的 Bard 以及百度的文心一言几乎在同一时间段内分别推出自家生成式对话产品，也可谓是恰逢其时。
尽管在这三家企业当中，百度推出文心一言的速度较其他两家稍逊几日，但市场仍对其抱有更大的期待——
在已站上赛场上的三家企业当中，百度是唯一一家中国互联网大厂。大语言模型底层所需要的深度学习、自然语言处理（NLP）等 " 根技术 " 无法短期速成，需要多年持续的投入和积累。相较于国内外众多 AI 创业公司，百度对于技术态度始终立足于 " 根深才能叶茂 "。
文心一言已基本做到 " 人有我有，人有我优，以及人有我待优 "，尤其是大模型比较通用等优势能力方面，如文学创作、商业文案创作、数理逻辑推算、中文理解、多模态生成等等。
我们仅以文字创作、数理逻辑推算两大核心能力为例来具体看一下。
根据李彦宏的现场演示，文心一言回答问题的准确性、流畅性已具备相当高的水准。而从 " 以洛阳纸贵进行藏头诗创作 "" 用四川话复述回复 " 等操作来看，在一些中国文化语境下，文心一言在问题作答，甚至是对问题进行理解延伸等方面，都较 GPT-4 等竞品更优。
《独角兽挖掘机》给文心一言提了两个比较带梗的问题。" 宫廷玉液酒多少钱一杯？"" 宫廷玉液酒的下一句？"，文心一言的回答都完全 get 到了。同样的问题，GPT-4 则一本正经将按照白酒发酵给出解答。
文心一言更懂中文是有据可依的。
作为国内最大搜索引擎，百度每天接受数十亿用户的搜索请求，以及其他百度移动生态 APP 的训练，超全的知识图谱让百度在问答和内容生成领域享有得天独厚的优势。某种角度上，文心一言也是搜索业务的历史进阶。
此外，文心一言的数理逻辑推算表现同样令人惊喜。李彦宏介绍道，" 文心一言大模型的训练数据包括：万亿级网页数据、数十亿搜索数据和图片数据、百亿级语音日均调用数据，以及 5500 亿事实的知识图谱。"
数据规模越大，大模型越容易发生 " 智能涌现 "，从而逐渐形成逻辑思维和推理能力，并在答题时将问题拆分成子逐步推理。这也是李彦宏向文心一言首次提问经典 " 鸡兔同笼 " 时，文心一言甚至可以判别题目本身正确与否。
02转守为攻，百度迎战
当谷歌、微软以及越来越多 " 跑步 " 进场的新选手们，纷纷都想要在生成式 AI 领域大展拳脚之时，一向低调的百度已悄然扭转了姿态，转守为攻，以一种更加积极的方式迎接这场新的竞技——
经过不到两个月的内测，文心一言正式上线，目前申请服务测试的企业用户就已突破 8 万家。
百度首席技术官王海峰在发布会上讲道，百度IT 技术栈发生根本性变化即 " 三层变四层 "，包括底层的芯片、深度学习框架、大模型以及最上层的搜索及其他应用，" 文心一言 " 则位于模型层。百度也是全球为数不多的全栈布局且每层都有落地产品的公司之一。
通过 " 文心一言 "，百度一方面能够让上层应用更为智能化，从而在多个产业领域落地，推动商业化从而在多个产业领域落地推动商业化，另一方面能够给予底层芯片、学习框架以用户反馈，不断优化性能。
但需要提到的一点是，李彦宏和王海峰均在发布会上反复强调，大语言模型还远未到发展完善的阶段，有赖于通过真实的用户反馈，未来会加速迭代速度。为了保证用户体验，文心一言目前采取的是 " 邀请测试制 "，后面会逐步开放给更多用户。
就这一点看，相较于 OpenAI 的 GPT-4，百度对创新技术的应用更加严谨。不久前，OpenAI 曾在其官网中公开承认：GPT-4 仍存在与早期 GPT 模型相似的局限性，它并不是 " 完全可靠的 "，最新版本的 GPT 仍会 " 幻觉 " 事实并出现推断错误。
" 在使用时应格外小心，特别是在容易出错的语境下，具体的使用规则应根据具体需求来确定，例如人工审查、加强背景理解甚至完全避免高风险使用等规则。" 如果按照 OpenAI 这般陈述，换个说法则是人们使用 GPT-4 的时间成本、精力成本或并不低。
事实上，在推出 " 文心一言 " 之前，百度已推出了自己 AIGC 相关产品，如作画平台 " 文心一格 "。从用户反馈来看，" 文心一格 " 已做到了秒级出图，同时对硬件设备的要求也不是很高。如今，" 文心一格 " 功能全新升级，内容生成已从图像走向了视频。
当然，无论是百度的文心一言也好，还是 OpenAI 的 GPT-4，科技企业想要引领这条大模型差异之路绝非易事。
首先是高昂的现实成本。语音大模型的训练阶段大致分为三个：人工 " 投喂 " 数据进行标注；类似于奖励模型，对输出的内容进行排序和比较；强化学习，利用上一阶段的内容升级。每一阶段都是 " 烧钱 " 换来的，极高的资金门槛无形隔断了绝大部分企业。
其次是待破的技术难关。通用 AI 必须具备更强的认知智能，这是目前制约 AI 取得更大突破、更广泛应用的瓶颈，而 NLP 正是认知智能的核心。
不少业内人士认为，深度学习是经验主义的一个新高峰，而这个领域的 " 低枝果实 " 总有摘完的一天。深度学习的下一个大的进展，应该是让神经网络真正理解内容，而唯有啃下更难啃的 NLP 等一些基础研究，才能让 AI 真正产生质变。
03为什么说百度难复制？
作为国内搜索行业中的头部企业，如今的百度已从过去较为单一的搜索业务不断扩围至内容信息、智能硬件、智能云服务、自动驾驶等更广泛的业务领域。如果按照规划 " 文心一言将被整合至多个业务板块之中 "，那这势必将为百度带来更多想象力。
文心一言发布会后，不少行业人士将 " 率先 "" 创新 "" 突围 " 等溢美之词送给百度，但在这些评价的背后，市场更看重的是那些被称之为 " 内驱力 " 等方面的东西，因为这才是一家企业跨越周期、实现进阶的核心引擎。
有这样几组关键信息值得特别关注——
一来，早在十几年前，百度就已在 AI 研究上不断加码，主张压强式、马拉松式研发，近十年研发投入累计超过千亿元。2019 年，百度推出了文心大模型 ERNIE 1.0，时至今日，最新一代的 ERNIE 3.0 单日响应数十亿搜索请求，和其他移动生态 APP 的大量训练。
二来，基于百度的技术能力，生态外客户及伙伴对于文心一言生态拥有较强的市场认知。据发布会上的数据，短短一个月内，已有超过 600 家合作伙伴（其中不乏蓝色光标、掌阅科技、软通动力等知名上市公司）宣布加入其中。这为文心一言未来商业化奠定了坚实的基础。
三来，文心一言的定位是人工智能基座型的赋能平台，换言之，百度创新的意义并非只是为自己打造出一颗推动新增长曲线的 " 卫星 "，而是希望做千行万业的 " 陪跑者 "，通过技术输出带动 " 独创新不如众创新 "，进而创造出更多的社会价值。
中信证券预计，" 文心一言 " 在短期仍将聚焦迭代升级。中期维度，根据此前公司副总裁沈抖披露，公司预计在 5 月在百度云平台开启相关 API 的调用，后续商业化的前景值得期待。
随着 AI 创新不断深入，全球科技产业正迎来一场前所未有的巨变，在这波技术浪潮中，语言大模型成为了新的引擎。文心一言等大型预训练模型的问世，让人们见证了 AI 在 NLP、CV 等多领域所取得的重大突破。
更深一层涵义上，这场变革已不仅仅局限在技术层面，或多或少正在重塑人类与机器之间的关系。AIGC 大航海时代已全面来临。