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AI原生應用,百度的新機會

發布時間:2023-09-07 18:04:01  |  來源:陸玖商業評論  

在文心一言的加持下,這些應用的交互都在很大程度上實現簡化,交互也從原先的機器輸入變成自然語言。用戶使用門檻一旦降低,原先被認為“難做”“有壁壘”的賽道,也因為大模型的底層加持,變得不再高不可攀。

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(資料圖片僅供參考)


當各家大模型廠商終于開始“卷”向應用層,首家發布、首家向公眾開放的文心一言,先發優勢終于開始體現。正如百度CEO李彥宏在5月31日“文心杯創業大賽”啟動時所說,“在中國,更多開發者將會基于文心大模型來開發AI應用。”

到了9月5日的云智大會上,李彥宏的愿景又再度升級:“我們希望創業者在文心大模型之上,可以做出AI時代的爆款應用。”

李彥宏的“爆款應用”底氣何來?

文心一言面向公眾放開的24小時內,回答了用戶超過3342萬個問題。這是文心一言正式問世半年后的數據,生成式AI的廣闊前景,已經不言而喻。

文心杯之外,百度面向開發者推出AI Studio星河大模型社區、插件機制以及文心大模型“星河”共創生態計劃。目前,已有500多家生態伙伴通過百度智能云千帆大模型平臺使用各類大模型服務。

DemoDay的路演現場,陸玖商業評論發現,在最終獲獎的創業團隊中,不僅有AI加持的社交軟件、二次元同人社區,還有同時面向商家與個人用戶的銷售決策助理和電商導購買手,精準覆蓋了目前互聯網行業的熱門賽道和成熟賽道。

在文心一言的加持下,這些應用的交互都在很大程度上實現簡化,交互也從原先的機器輸入變成自然語言。用戶使用門檻一旦降低,原先被認為“難做”、“有壁壘”的賽道,也因為大模型的底層加持,變得不再高不可攀。

整個過程中,百度的文心一言底座提供生態和算力支持,應用廠商根植其中發揮專業能力,打磨用戶體驗,最終實現商業化。

某種意義上說,這不僅是生成式AI時代的創業樣本,同樣也是百度這家老牌AI廠商新的時代機遇。

01

AI原生應用,為什么重要


李彥宏之所以一再強調應用層的機會,也不全是為了站臺“文心杯”。因為與上一個互聯網創業時代不同,如今的大模型創業,門檻太高。

這個門檻不僅僅指資金和算力。因為能力越強的大模型,通常要求更大的數據量,進行必要清洗之后,成為預訓練的數據集。

但在移動互聯網時代,原先散落在公域的信息數據,已經被APP隔絕成一個個孤島,一家想獲取另一家的數據,即便是合作,也不可能全面掌握。對于初創的大模型團隊更是如此。

在國內,搶先發布大模型的廠商,如百度、三六零、阿里,都是在各自的領域(搜索、安全、電商)積累了豐富的中文語料與行業數據,生長出來的大模型,幾乎也等同于移動互聯網時代的手機操作系統(安卓、IOS)。

對于人才儲備、資金儲備、算力儲備“三不足”的初創團隊而言,想在大廠占優勢的模型層進行追趕,顯然已經不可能。但在強調專業能力的應用層,卻是天然的主場。

譬如此次獲得“文心杯”一等獎的ChatDOC,是一個基于文檔智能的專業知識問答助手及閱讀平臺。

ChatDOC創始人林得苗告訴陸玖商業評論,與通用模型廠商相比,他們會針對特定的行業做整理好的文檔庫,譬如目前正在推進的金融行業法律法規庫,就是行業合規人員的“剛需型”產品。

想要這種數據庫發揮能力,需要非常細致的分類工作,這主要是保證回答問題時,限定在文檔范圍之內。

但如此細分的“體力活”場景,大廠“親力親為”顯然不太可能,這就是更專業的AI原生應用的“存在意義”。

更進一步說,生成式AI的模型廠商與應用團隊,二者間更像是一種共生關系:在初始階段,大模型廠商需要給創業團隊提供算力、API接口、模型能力在內的各項支持;

應用團隊基于自己的專業能力和行業理解,對通用化的模型能力進行更專業的調試,最終實現商業化。但在整個過程中,仍然需要生態融合、投資方引入等必要環節。

“文心杯”大概就是這樣一個場景,通過項目比賽,底層模型廠商、應用項目方和股權投資方齊聚一堂,讓真正有前景的AI原生應用更快落地,更快商業化。

02

生態、底座、賦能


在集中路演Demo的間隙,陸玖商業評論集中走訪了不同類型的數支團隊。

從走訪的結果來看,百度對于參賽的所有團隊,提供的生態扶持是一視同仁的,但參賽團隊在具體應用方式、應用程度上,存在較大差別。

譬如與AI結合的社交類app“麥小記”,由于主要產品形態以圖文呈現。所以對于文心一言整體的應用,在用戶端的感受更直接。

據“麥小記”產品負責人介紹,在用戶個人內容發布的“記錄”板塊,用戶可以用AI輔助生成內容,點擊筆記下方的AI按鈕之后,會直接調用文心一言的大多數功能,用戶可以直接生成對應主題的文字和圖片。

而在類微信朋友圈的“好友”和類豆瓣小組的“頻道”板塊,文心一言加持的AI機器人,則充當了版面管理員的角色,不僅可以自動篩選用戶內容進行智能推薦,而且還有一定程度的社區治理權限。

麥小記的社群助手,是基于各類社群的具體場景,聯手社群主進行數據訓練,這使得其具有能以更貼合個性化需求的方式提供服務,這可以涌現出千群千面的社群助手,或者叫群主分身,這與上一代社群機器人有著本質的不同。

對比國外一些應用,譬如telegram的社群機器人,基于文心一言大模型基礎訓練的社群助手,其對中文語義的理解與表達,都有顯著改善。

二次元同人創作社區“Genie AI”,對于文心一言的應用則有所不同。產品負責人告訴陸玖商業評論,目前Genie AI所涉及的“原神、星穹鐵道”相關的同人創作,主要是基于其中的人氣角色,進行對應單圖、視覺小說、和漫畫的相關二創。

愛好者們的創意各有千秋,但在多模態生成領域,并非所有用戶都是天生的“提示詞專家”。中間的提詞優化過程,自然落到了平臺頭上。

產品負責人告訴陸玖商業評論,文心一言在實際表現中,已經與ChatGPT的體感相差無幾,通過必要的“微調”,已經能夠將用戶輸入的大多數自然語言,順利轉化為對應的二創內容。自然語言的跨模態轉化,用戶端感知可能有限,但卻是整個項目的靈魂。

“Genie AI”目前的團隊體量并不算大,純后臺研發只有3人。如果獨立承擔自然語言的全程優化與圖像生成流程,在成本上顯然不現實。

文心一言的接入,使得整體創業更為輕量化,可以讓團隊把主要精力放在產品優化和用戶增長上——據創始人透露,Genie AI 在抖音和小紅書公測僅僅4周,整體曝光量90w+。

除了圖文相關創業領域的直接賦能,文心一言對于一些高精尖領域的研究,也有意想不到的效果。

譬如新材料發現平臺幻量科技,就基于材料信息學,結合AI、計算物理、高通量實驗等,融合跨領域數據,進行正向預測與反向設計,成功加速了各行業新材料研發的產業落地。

在材料學領域,將結果真正應用到產業領域,為企業帶來成本節省、效率提升是關鍵。

CEO劉雨陽告訴陸玖商業評論,在研究者視角來看,原先需要通過代碼和命令行驅動的實驗進程和變量篩選,在文心一言的參與下,可以完全使用自然語言來進行。讓整個過程更加高效。

在“實驗語言”轉變成自然語言之后,各類復合型人才將獲益,對于有效實驗變量的篩選不僅可以更快、更精準,整體實驗的效率也會大大增加。

劉雨陽還提到,如果能借助文心一言這樣的AI大模型排除無效變量,提高效率,加快實驗進程,將產生更多對產業有實際幫助的成果。

03

百度的時代新機遇


從前述項目的細節就能發現,文心一言底座對于各個創業團隊的“賦能”進程,實際上也是“百度系”AI應用,不斷跑馬圈地的縮影。

個中邏輯也不難理解:對于AI原生應用而言,底層模型就是類似“安卓”、“ios”這樣的操作系統。各家大模型廠商在扶持自己的開發者群體時,自然會基于自家大模型進行對應扶持。

在模型深入應用、改造應用的同時,應用本身也“變成了模型廠商的形狀”,團隊也成了文心一言的客戶。如果應用團隊本身沒有充分準備,很難貿然轉投別家陣營。

正因如此,國產大模型競爭到應用層時,已經不再是資金與算力的競爭,而是對于優秀應用團隊的競爭。誰對應用團隊扶持的力度最大,誰就能在生成式AI時代獲得話語權。

百度在這方面的需求自然是非常迫切的。原因不僅來源于移動互聯網時代的“被迫缺位”——公司對于AI領域的長期投入固然“理想主義”,但同樣也需要產業切實落地,把老賽道“重做一遍”的契機。

所以本次創業大賽中,同樣也入圍了專注電商和本地生活領域的AI原生應用團隊。譬如專注AI電商導購買手的Buysmart.AI,在用戶端輸入需求,通過文心一言的模型能力加持,可以智能推薦對應需求的商品。

導購助手在用戶購物進程中的作用,不僅替代了傳統的電商廣告和產品評測媒體,對于淘寶、百度等廠商的競價排名廣告體系,同樣也是一種顛覆。

對于百度而言,這種方式雖然在傳統業務“革自己的命”,但通過生成式AI做了一塊更大的蛋糕。至于吃不吃,固然取決于公司整體決策,但在生成式AI的巨大產業前景面前,很難有不吃的理由。

更重要的意義在于,這些基于生成式AI的應用工具,實質上讓已經固化的產業格局,提供了重新洗牌的可能。同一個電商賽道,原生AI應用的體驗可能遠勝于舊應用。

Buysmart.AI聯合創始人邱運偉也認為,即便原來的電商巨頭,會對此圍追堵截、嚴防死守,但體量較小的原生應用團隊可以跟新興電商平臺如百度電商,或者行業次強進行合作,用更好的用戶體驗和專業能力,為自己謀得一席之地。

作為底層模型廠商,百度也可以與應用團隊的腳步一道,補全原先移動互聯網時代“落下的課程”。真正用生成式AI“把所有行業重做一遍”。

只有這些革命性的AI原生應用越來越多,才會真正如百度CEO李彥宏所說,“越來越多的應用會建立在模型之上,整個生態系統將充滿活力。”

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