洶涌浪潮中，不免有更多人開始關注那個最先發布的文心一言。
全球科技大廠中第一個發布GPT大模型產品的百度，在剛剛的中關村論壇上透露了一些文心一言發展的近況：
“QPS 每秒查詢推理響應速度，提升10倍，推理成本已經降低為原來的十分之一。”
在“大模型改變世界”的主旨演講中，百度CEO李彥宏展望了一個以大模型為核心的人工智能新時代，并直言不諱地表示，大模型將改變世界。
這其中，不難看出李彥宏對自家產品文心一言信心滿滿，而其對未來的展望，其實也某種程度上以行業姿態梳理了一個大模型要如何改變世界的脈絡。
從企業內部的工作方式開始，到市場競爭，再到國際化視野與人類發展，一個一步步走向深入的大模型改變世界的路線圖浮出水面。
以工作方式的改變，
在企業內部，大模型正在產生切切實實的價值，也只有首先能夠驅動企業與產品的變革，大模型才能一步步走向商業化落地、改變世界。
1、“提出問題”的交互方式改變，讓企業智力資源更聚焦于認知升級
“10年后，全世界有50%的工作會是提示詞工程”，“自然語言人機交互會帶來提示詞革命”，李彥宏預測。
在大模型給人工智能帶來從辨別式走向生成式的進化后，AI能夠自主創造，從而解決很多問題。
在這種情況下，企業內部的工作方式將要發生巨大的變化。
無論是管理者還是普通員工，提出問題的能力，比解決問題的能力更加重要，因為后者已經被大模型所解決。
李彥宏舉了個例子，想要查一種特定的經營數據，以往助手要花半天一天的時間，現在只要向AI提出需求，一秒鐘就能輸出結果。
在這種情況下，業績的好壞往往取決于企業員工是否能夠恰當地向大模型提出最符合企業發展需求的問題。
其本質，是考驗企業各層級對企業發展需求的核心認知如何。
只有認知得到升級，企業發展才會出現根本的變化。
這種交互方式的改變，回到了很多學術理論中的優質企業管理模式，即所有人都能把精力集中到重要的、具有創新創意的事情上，而不是消耗于各種繁瑣的雜事當中。
這種企業管理模式，在過去一直被認為只在理論當中。
從來沒有人能想到，大模型帶來的交互方式變革，能夠將它實現。
2、“無限拓展”的服務方式，打開企業發展的天花板
“每一個客戶也都可以有一個專屬的7×24小時的、什么都知道的助理去服務他。”
在談到大模型對企業具體的業務版塊，即營銷和客服的重新定義時，李彥宏表示。
有了大模型的生成式能力，不眠不休的AI能夠以更類人甚至超越人的能力去與客戶溝通，過去“知識圖譜”模式下顯得有些呆傻的智能客服(只能做圖譜范圍內的交互)，將被徹底升級。
一個餐廳的營業上限，被餐桌數量和翻臺率所卡死;企業過去在營銷和客服上，也被人工能力所鉗制。
對企業而言，既有優質服務，又能“無限拓展”，在一些版塊，將不再被人工、場所等物理條件所限制，優質的服務以統一的標準為客戶所享有，企業發展的天花板一側被打開。
而正如李彥宏所言，“誰擁有最佳的跟客戶溝通的方式，誰就會擁有這個客戶”，大模型將幫助更多企業獲得更豐富的市場機會。
3、“原生應用”的產品升級，掃除發展障礙、擴展能力空間
幫人打官司、寫法律文書的DoNotPay，幫人寫營銷推廣文案的Jasper，教人學外語的Speak……李彥宏在演講中舉例了多個例子，來說明大模型正在催生AI原生應用。
所謂AI原生應用，即在大模型時代完全基于AI生成式思維創造的應用，而不再是舊有應用“引入”AI的改造升級。
對企業來說，這樣的產品出現，本質上打破了一個重要的產品鏈條——“人-數字世界-人”。
過去很多企業向外推出的應用產品，往往是一個類似“數字媒介”的存在，一頭對接用戶/客戶，一頭要有現實的人來滿足需求。
而現在，李彥宏提到的AI原生應用，只需要“數字世界-人”的簡單鏈條，大部分服務內容，數字世界可以自己來實現。
由此，很多困擾這類產品的障礙被解決。
例如，外教類產品不再需要爭搶優質、高素質的外教，工作任務類產品不再需要大量的真人來滿足客戶的文案、設計等需求。
而且，相較于人的服務，數字世界對人的洞察將更加細膩，更可能做到真正個性化的服務。
由以上三點可以看出，大模型對企業的變化不是表層的而是根本性的，是理念與模式的徹底再造。
因此，企業不應該只是想著“引入”大模型，實際上更應該嘗試用大模型的方式去重構業務，做“大模型原生型企業”。
百度是這樣構想的，自己也是這么做的。
李彥宏透露，百度正在用AI原生思維重構其所有的產品、服務和工作流程，要做“第一個把全部產品重做一遍的公司”。
例如，如流智能工作平臺，讓每一位員工都有一個具有豐富專業知識、實時響應的工作助理。其中諸如聊天記錄智能總結這種能力，讓很多員工感覺驚艷，“整個驚呆了”。
大模型對企業這種變革價值，也得到了廣泛認可。
李彥宏在談及文心一言的市場表現時表示，“市場需求非常旺盛，中國人擁抱新技術的熱情前所未有。”
大模型正在將市場競爭推升到新的維度，
從企業內部看向外部，大模型也把一些相關聯的市場競爭推升到了新的維度，甚至可能改變過去這些領域已有的市場格局。
首先，與大模型關聯最直接的云計算競爭規則要改變。
李彥宏稱，“云計算的游戲規則徹底被改變。”
很早以前，云計算就有1.0與2.0之爭，彼時百度堅持2.0模式，即云計算應該與人工智能、大數據等“能力”進行融合，而不是只提供算力、存儲這些“基礎設施”(即1.0的做法)。
必須承認的是，在數字化快速發展時期，那些強調算力、存儲的廠商，憑借云計算共享資源的模式確實收獲了不少的市場。
隨著云計算市場開始進入平穩發展期，百度當初力推的“云上搭載能力”，現在早已成為行業共識。
現在，隨著大模型浪潮襲來，是否有大模型、模型好不好、框架好不好，已經成為客戶選擇云廠商更重要的標準。
換句話說，2.0模式的云計算再次進化，大模型帶來的“能力”不僅成為必需品，還成為影響客戶決策的關鍵因素之一。
新的市場變局，可能就此發生。
然后，是市面上很多產品、服務的競爭本質，也要發生改變。
“未來，所有的應用都將基于大模型來開發，每一個行業都應該有屬于自己的大模型，大模型會深度融合到實體經濟當中去。”李彥宏給出了這個判斷。
這也是基于大模型對企業、產品帶來的價值所下的結論。
另外一邊，李彥宏又展示了一個大模型時代的新“IT技術棧”。
相對于傳統的芯片、操作系統、應用三層IT技術棧而言，這個新IT技術棧變成了四層：
底層仍然是芯片層，但主流芯片從CPU變成了GPU(例如百度已經量產幾萬片的昆侖芯);
芯片之上是框架層，即深度學習框架(如國內排名第一的百度飛槳);
在往上，是模型層，熟知的ChatGPT、文心一言都屬于該層，實際上還會有其他行業大模型;
最上面是應用層，即前文所提各種AI原生應用。
二者結合，實際上暗含一個更深層次的現實：
既然大模型要得到普遍應用，而大模型應用背后都需要一套新的IT技術棧，那么，當下市場上很多產品、服務的競爭，都不只是其本身的競爭，而轉化為這種新IT技術棧能力的比拼。
例如，大模型能力開始向智能終端輸送，其中智能音箱有望成為下一個被重構的產品。在這種情況下，智能音箱未來的競爭，將擺脫“同質化”(知識圖譜能力下，智能音箱的能力似乎都差不多)，而考驗背后的IT技術棧是否能給予更充分的內容生成能力。
大模型強，自然交互;
大模型弱，就是聽不懂、就是不會創造內容，無法模仿別人。
也由此，智能音箱的競爭很可能要打開新的局面。很多產品、服務可能都要經歷一遍這樣的過程。
最后，維度聚焦到大模型廠商的競爭上，“跟風式”打法已經行不通。
前述大模型的價值，讓大模型本身也成為一個激烈競爭的市場，具備深度的商業價值空間。
過去一段時間，大量廠商入局，讓人有種錯覺，似乎誰來都可以做大模型產品。
但是，跟風入局者，可能馬上就面臨被淘汰的命運，市場格局要從人人參與，變成少數幾個能力強的占據主導地位。
究其原因，大模型的競爭實際上已經變成企業底蘊的競爭，這里沒有黑馬只有長期創新與實踐積累的白馬。
李彥宏在分析新IT技術棧時，展示了百度目前的部署情況：
這套全棧體系，只能來自百度長期以來的積累，是不可能看到大模型風起馬上加入就能做好的。
百度公認在AI技術上有長期的投入與積累，這是發展大模型的前提。
而更重要的是，百度這些“底子”，并不只有面向大模型，在諸如城市智慧交通等方面，已經有了成功的實踐應用，李彥宏舉例了百度AI信控系統極大改善了北京亦莊區域的交通狀況。
換句話說，大模型及其新IT技術棧，是百度AI技術土壤上眾多成果的一個，是百度AI技術獨特優勢的產物，甚至不是刻意為之的。
跟風入局的競爭者，在大模型競爭逐步深入后，很可能面臨被淘汰的結局，行業洗牌可能已經注定。
良好前景下的大模型風險控制：先上牌桌，后定規則
最后，既然大模型價值這么明顯，會不會有“副作用”?
機器會不會取代人造成大量失業，以及，AI會不會失控給人類造成道德等危機，這些問題常常被追問。
大模型，無疑讓通用人工智能(AGI)的步伐更近，李彥宏稱之為“智能涌現”(大模型的能力不一定需要人來教會，可以自己“領會”)。但在改變世界之前，大模型廠商和業界也需要回答好這些問題，做好準備，制定好相關的規則。
只是，這是一個需要全球大模型廠商與業界共同努力的事。
對中國而言，擔憂這些事、想要參與規則制定都有必要，但前提是，必須先上牌桌，才能后定規則。
李彥宏在演講中談到了文心一言做到了數據可控、框架可控、模型可控，“能夠體現在國際競爭當中高水平的科技自立自強。”
在文心一言等產品的表現下，中國大模型已經可以以自主姿態登上全球牌桌。
對后續風險控制，李彥宏表示，“防止失控，需要擁有先進AI技術的國家通力協作，從人類命運共同體的高度來制定規則。要參與規則的制定，就要先上牌桌，才能擁有話語權，才有全球競賽的入場券。”
而下一步，在保證風險可控的情況下，是否能如李彥宏所說，“助力中國經濟開創下一個黃金30年”，還需要包括百度在內的國內廠商的共同努力。
