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百度All in的大模型何时能赚钱？( 二 )

大模型


百度All in的大模型何时能赚钱？

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可以说，从通用大模型底座的实力来看，文心大模型在国内的众多竞争者之中绝对名列前茅 ， 但如此强大的能力，也并不意味着能“躺着”赚钱，反而更像是百度的“背水一战” 。
从研发投入的角度来说，无论是突破万亿级别的训练数据，还是使用万卡集群训练的成本，所需要占用的软硬件资源是可想而知的 。有业界专家推测，百度在训练文心大模型4.0时所付出的推理成本，大约会比3.5版本高出10倍左右 。
据统计，自2022年底，过去十年之中，百度已经累计投入了超1400亿元的研发资金，而在今年的大模型更新迭代中更是呈现出疯狂“烧钱”的趋势 ， 经年累月且快速增加的投入，让百度已经到了无法“收手”的阶段，不论商业化效果是否成功，只要有一丝前景，便必须在大模型之路上狂飙下去 。
从竞争对手的角度来看，随着大模型技术的发展，越来越多的企业和研究机构开始涉足这一领域，在通用大模型领域中虽然竞争对手较少，但个顶个都是顶尖的互联网企业 。无论是阿里的通义千问，腾讯的混元，还是华为的盘古，都有着与百度文心一争的实力 。同时，这些大厂的通用大模型依托企业自身本就拥有的业务场景，将形成很大的竞争压力 。
对于大模型的收益问题，百度方面的看法是，短期内就看到大模型盈利是不现实的 。因为这么大，这么长周期的成本投入，是无法在单点上计算盈亏的 。就大模型本身而言，因为未来的前景足够大，确定性足够高 ， 现在最关键的还是保证效果可用 ， 做到明显优异于其他厂商的性能和表现 。这个是百度的当务之急，也是已经见到成果了的 。
而从长期来看，盈利的方式会很多，不只是做技术供应商 。还有通过赋能业务本身来赚钱 。事实上过去的10年AI投资，也不是不赚钱的 。比如百度的搜索，一直都是AI赋能最重要的应用 。以搜索撬动的商业模式一直也都是赚钱盈利的 。如果没有AI的坚持投入，可能搜索早不是现在的样子，百度也就不会有千亿级的营收了 。
总的来说 ， 从技术实力上来看 ， 百度文心的通用大模型是最无需赘述的一层，但在能否商业化落地、商业化落地前景如何、能否形成生态闭环、何时形成生态闭环的诸多诘问与竞争者的虎视眈眈之间，也让文心通用大模型面临着巨大的挑战 。
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行业模型显实力，
落地效果还得看应用？
如果说通用大模型是能够处理多种任务的“百科全书”，有着泛而不精特点，不能直接应用于生产生活的话，那么行业大模型便是针对特定领域或任务进行优化设计的“操作指南”，其受众或许很少，但专业度一定很高 。
就在9月中下旬 ， 百度也发布了国内首个“产业级”医疗大模型——灵医大模型 ， 目前已与固生堂、零假设等达成合作，并已定向向公立医院、药械企业、互联网医院平台、连锁药房等200多家医疗机构开放体验，为患者、医院、企业等提供AI原生应用 。
在此前，百度早已在通用大模型的基础上 ， 根据客户实际需求提供差异化的模型服务 ， 据公开资料显示，百度文心行业大模型的数量已经达到11个，覆盖能源电力、金融、航天、传媒、影视、汽车、城市管理、燃气、保险、电子制造和社科多个领域 。
百度All in的大模型何时能赚钱？

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而百度发力推进行业大模型的打法 ， 其实也并不难以理解 。
对于小型企业来说，相关AI应用便足以支撑相关业务；对于超大型企业来说，从底座开始构建基础大模型，则是最好的选择，而对于那些AI应用不够用 ， 基础大模型“用不完”的特定行业企业，用基础大模型精调出更贴合实际场景的行业大模型则是首选，而这类企业也是数量最多，商业化前景最好的客户群 。
但是，企业数量多、商业化前景好的另外一面，便是难以匹配不同行业中复杂的生产场景，在不同行业企业生产场景不同与不同体量企业需求不同的共同交织下，大模型的落地显得愈发困难 。
面对如此情景 ， 百度选择了将能力开放给企业端，让客户既可以自由调用各类第三方模型服务，又能够基于自有数据、特色开发、部署和调用专属服务，而千帆大模型平台便应运而生 。


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