全面应用是发展中国生成式AI的必经之路
“Baidu World 2023”大会，定档10月17日，主题为“生成未来”（PROMPT THE WORLD）。大会将发布多款“AI原生应用”，介绍大模型最新进展，分享更多与企业、用户、合作伙伴打造的新案例。作为百度年度最重要的战略、技术、产品发布会，大会自2006年以来已连续举办17年。
大会定这个主题，某种程度上是因为Prompt的重要性。未来，Prompt将成为一个新的技能，将有50%的工作靠Prompt完成。所谓Prompt就是提示词，是人提示AI，人与AI交互的方式。未来，每个企业、每个开发者、每个用户，都会通过Prompt，驱动AI为自己打造新业务、新产品、新体验。
当下，生成式AI浪潮席卷全球，大模型改变世界，一切都将基于AI原生思维重构应用。比如，我们现在家庭的网络设置，电脑设置都非常复杂，一般人很难搞明白，基于AI原生思维，那么，可能只需要对着电脑或路由器，输入自己想要达成的目标，AI就自动设置好所有功能。
以前有一句话：只要站在风口，猪都飞得起来。但风口并不容易追，站在风口，往往并不是追到的风口，而是长期坚持“等风来”。在几家大厂中，百度一直是技术流，十年如一日地坚持在芯片、框架、模型、应用，各个层面积累，现在才能赶上生成式AI的大潮。
但过去的努力并不注定将来，想要在AI大潮中立足，还得克服固化思维，培养AI原生思维。正如李彦宏所说：我们四万百度人，没有一个是AI时代的原住民，我们都经历了移动时代，不少人还经历的PC时代，我们的思维方式某种意义上被固化了。未来，我们要有意识地培养AI原生应用的思维方式和理念，需要我们用新的理念去重构我们现在的每一个产品，每一个业务。
但比以上都更重要的是应用，是市场。
首先，技术只有在市场应用中，才能找到自己发展的方向。实际上，现在我们能有生成式人工智能的热潮，也是靠应用与研发的相互促进。ChatGPT背后是数万颗英伟达A100图形芯片。生产这一芯片的NVidia，就是靠做游戏芯片起家。Nvidia创始人黄仁勋准备在图形芯片领域创业。一位分析师告诉他：“这个市场还没起步且已经乱成一团了，现在已经有将近30家公司，你最好别干这个。”那时的黄仁勋不会想到如今的AI芯片，也不会想到区块链，让他绞尽脑汁的是，画面怎么漂亮一些，速度怎么快一些，以提升出货量，满足市场应用的需求。
技术会自己在应用中找到自己的方向。2006年NVIDIA正式推出通用计算单元概念（CUDA）。当时的一家IT媒体评价：G80远不止一个新的GPU那么简单。但那个时候，没人会想到如今CUDA有如此广泛而重要的用途，涵盖了元宇宙、区块链、人工智能、深度学习、大规模并行运算等多个方面，成为人工智能、数据运算、自动驾驶的底层芯片。可以说，没有技术的应用，就根本不可能出现AI。
市场应用，还能为AI行业带来利润，为研发投入找到资金来源。图形芯片不断发展的运算能力，全部源于消费者为更精美的游戏画面支付的意愿。只有大众娱乐才有销量，才有利润，才有研发，才有创新，才有循环。
从经济学的视角去看，AI是一个具有强烈规模效应的产业。首先它起步所要求的规模就很大，如今的生成式AI所要求的算力，已经不是小公司能玩得起的了。ChatGPT每日烧钱约70万美元，自从其开始开发ChatGPT以来，其亏损额在5月份翻了一番，达到了5.4亿美元。微软对OpenAI投资了100亿美元，支撑了OpenAI的生存。
而且，迈过高门槛之后，AI需要不断扩大规模来维持自身经济上的可行性。更多的应用，更多的用户，才能得到更多的数据，更多的利润，更低的成本。然后，再更大规模的研发、投入，碾压对手。所以，生成式AI是一个具有强烈马太效应的行业，强者愈强，强者通过更大的应用规模，降低成本，获得更强的竞争力。
市场应用还能为AI提供数据来源。AI有个特征，就是它是数据、算法、算力三重驱动的。AI和数据是一对孪生兄弟，没有大数据的强烈支撑，AI就是无本之木。数据的最好来源，就是实际市场应用，来自于真实应用的数据，质量更高，更有利于促进算法的进步。
技术创新最根本的动力，是市场需求，这是促进行业研发投入的最有效的激励机制。根据杨格和斯密的观点，一个社会创造、吸收新知识和发明新技术的能力是由市场大小决定的。如果缺乏足够大规模的市场，不仅新技术不能被发明，即使发明了，在商业上也无法大范围推广。
中国是世界上最大的单一市场，有着超大规模的市场优势。中国互联网用户规模为9.89亿，移动互联网用户规模为9.86亿。在庞大的市场中，新技术能迅速产业化。这些都是中国发展AI的天然优势。所以，所以，通过AI原生思维及大模型技术，打造全新的原生AI应用产品，并将其全面地投入到应用中，投入到市场中，赋能产业及生态，并回馈AI产业本身，是中国AI发展一个绕不过去的道路。对此，企业、行业、政府监管机构，应该充分协调，朝着这一目标协同奋进。
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