李彦宏展示三款即插即用的人工智能开发神器

过去一年，AI突破行业的故事层出不穷。 我们不断看到“AI让写作零门槛”、“不会画画也能成为画家”等紧迫的变化。 那些话不断的出现在我们的耳边。 但这一次，成为“零门槛”的是编程。

4月16日，在百度年度AI开发者大会上，李彦宏重点展示了三款“开箱即用”的AI开发工具——（Agent开发工具）、（AI原生应用开发工具）和（模型定制工具）。

据官方现场工作人员介绍，它对所有人开放，无需任何编程背景即可轻松建立。 而且两者都是针对那些有一定编码基础的人。 未来，这两个工具也将打通链接，共同服务工业级企业。

台上的李彦宏用了一半的演讲时间介绍了这三个工具，可见期待值非常高。 然而，当天在AI小镇采访的数十名从业者和大学生中，却是另一番景象：开发者受众似乎并不怎么买账。

平庸不可避免的困境

“我感觉这次（开发者大会）并没有让我感到意外，目前这些可以说是现有功能的整合，没有从0到1的突破。” 一直关注AI行业发展的吴先生告诉记者。

有这种“口渴难耐”感觉的人不止吴先生一人。

“可惜今天的很多内容都是录屏的，如果这个工具很强大，为什么不现场演示呢？听完Robin的演讲，我还特地去分展听了详细的介绍工作人员，发现还是一个大对话模型。” 一位清华研究院的同学分享了他的感受。

李彦宏上台演示时，以新加坡旅游局作为第一个案例。 示威中，当面对“什么时候去新加坡人数最少？”时，新加坡旅行社给出的答案是“一月到三月去新加坡人数最少”。 搜索这个问题时，百度页面给出的答案是“四月、五月、十一月”。

另一方面，一位AI业内人士分享称，市场上已经有很多类似的AI业务，百度的做法并不新鲜。

“这种AI业务可以专门服务于电商、教育、咨询等行业的企业，对于提高线索转化率、降低有效线索转化成本有非常显着的作用。目前市场上大部分是与商家进行一对一的个人订单。”

这样的客服就相当于一个“高端版淘宝客服”，可以和用户进行沟通，提供一些简单的功能服务。

据AI行业内部人士介绍，根据目前的市场情况，个位数的技术团队在收到需求后，将利用开源模型并进行微调，在超过一个月。 商家可以直接在微信、网页、甚至各种社交平台安装这样的智能“客服”，无需任何操作。 服务费是根据定制费加上智能体的“客流量”来计算的。

开发者大会当天，百度股价下跌2.69%。 截至发稿，仍处于下跌趋势。 值得注意的是，百度股价较今年高点已下跌近25%。 屡遇冷遇的困境似乎已经成为百度无法逃脱的噩梦。

前有狼，后有虎

百度作为最早布局人工智能的互联网公司之一，自发布以来，就承载着越来越沉重的期望。 发布四个月后，《温馨言》拉开了国产大车型混战的序幕。 但当时温馨的言论依然难以令人信服，她导出的《自信》和《情侣飞片》图片更是引起了全网的嘲讽。 “错误产品”的阴影开始笼罩在百度上空。

在本次开发者大会上，李彦宏特别强调，“《文心一言》发布一年内用户数就达到了2亿”。 一年的时间，文心完成了从3.0到3.5，再到现在4.0的迭代。 在人工智能这个科技行业最大的“牌桌”上，百度也不能落后。

行业环境不允许百度放慢脚步。 阿里巴巴的统一钱文、腾讯的混元助手、字节跳动的豆宝……每家公司都在争先恐后，用AI从内到外重塑自己，拓展视野。 就像移动互联网兴起时的激烈竞争一样，今天的人工智能也是一场零和游戏。

不过，百度的对手并不仅限于“互联网老兵”。

一个特殊的现象在AI世界中尤为明显——初创公司更有机会站在浪潮之巅。 AI绘画行业的成功等等，都以极少数人击败了市值数万亿美元的科技巨头。

国内“新生”也凶猛如虎。 AI产品榜数据显示，2024年3月，百度文心一言的访问量为1490万次，而第二名是月之暗面开发的，访问量为1261万次。 两者之间的差距很小，Kimi的访问数据还在增长。

3月初，Kimi的创始公司Dark Side of the Moon获得超过10亿美元融资。 这家初创公司引发资本市场新一波热潮，连“基米概念股”也跟风而动。

百度的先发优势似乎不再那么重要了。

目前，国内已发布的大型语言模型数量已超过300个。放眼全球，竞争只会更加残酷和激烈。 2024年3月，访问量达到18.6亿次，是文心艺言的120多倍。

“一方面，普通用户对AI抱有太高的期望，他们觉得AI应该像电影里那样全智能，而关键技术还没有达到那个水平。” 一位AI企业家告诉我，“另一方面，每个人也每个人都可以看到国外的质量如何，当他们与自己手中的产品进行比较时，他们自然不想为此付费。”

过高的期望与技术现实之间的差距，一直是压在百度肩上的两座大山。

找准方向，再次加速

百度也很清楚自己的处境。

李彦宏在演讲中提到，百度“踩过无数陷阱，付出了高昂的学费”。 基于过去一年的实践总结，他将AI原生应用的发展路径定位为MoE结构、小模型微调、Agent机制。 。

MoE结构指的是市场的新趋势——混合专家模型(of)。 在AI落地的过程中，业界逐渐发现“大而全”的大模型并不适合落地。 一般来说，需求量较小。 调用大模型时，消耗资源过多，性价比太低。 混合呼叫并不依赖一种模型来解决所有问题。 而是根据问题来判断什么时候调用“小而美”的小模型，什么时候调用大模型。 这样可以节省资源、降低成本、提高响应速度。 。

这一发展思路得到了众多AI创业团队的认可。 创始人周泽安在接受采访时表示，他们的产品基础是采用MoE结构，自主研发的小模型与文心一言的大模型合作，共同为用户提供优质服务。

方向是对的，但AI原生应用的发展之路并不平坦。 其困境更多地在于推广和运营。 至此，周泽安深有体会：“其实国内AI原生应用主要（问题）是流量。要么你有大资金，可以买流量。但如果你是一个创业者，从头开始打造它。” ”，几乎没有人使用它，这就是为什么没有打破行业的人工智能应用。”

在这一点上，百度领先。 百度集成的问信智能平台专门为开发者提供了流量变现的途径。 智能代理将会在百度搜索、地图、贴吧等生态产品中曝光，我们会尽力为开发者解决流量问题。

“百度现在做的是系统化建设，这是非常必要的。感觉饼很大很正常，因为整个系统需要我们开发者一起来完成。” 一个正在尝试独立开发的程序员分享给。 和我交流的时候，他正对着一台笔记本电脑，兴致勃勃地尝试着。

作为老牌“BAT”中的头号人物，百度的实力和资源是毋庸置疑的。 但如果想通过AI重回科技行业的核心地位，百度必须走得更稳、更快。