人工智能正在以前所未有的速度席卷全球，去年業(yè)界打響“百模大戰(zhàn)”，聚焦于AI的iPhone時(shí)刻，走到今年，大規(guī)模的落地應(yīng)用已經(jīng)成為新的競(jìng)技場(chǎng)， AI應(yīng)用卷起來(lái)了，價(jià)格戰(zhàn)硝煙四起。

一系列的變化意味著大模型的商業(yè)化正在提速。圍繞大模型的下一步，業(yè)界展開(kāi)了激烈討論：開(kāi)源好還是閉源好？C端和B端誰(shuí)先迎來(lái)AI應(yīng)用的爆發(fā)？超級(jí)應(yīng)用什么時(shí)候出現(xiàn)？大模型的落地還面臨哪些挑戰(zhàn)……近日，第一財(cái)經(jīng)總編輯楊宇東與百度創(chuàng)始人、董事長(zhǎng)兼首席執(zhí)行官李彥宏，硅谷101的聯(lián)合創(chuàng)始人陳茜展開(kāi)一場(chǎng)對(duì)話，共同來(lái)探討大模型的未來(lái)之路。 

“超級(jí)能干”的應(yīng)用比 “超級(jí)應(yīng)用”更重要

楊宇東：ChatGPT掀起的熱潮已經(jīng)一年多了，接下來(lái)超級(jí)應(yīng)用什么時(shí)候出現(xiàn)？國(guó)內(nèi)面向C端的大模型產(chǎn)品形態(tài)看起來(lái)大都是問(wèn)答模式，未來(lái)有沒(méi)有可能產(chǎn)生差異化的競(jìng)爭(zhēng)？

李彥宏：準(zhǔn)確地講，我倒不是說(shuō)一定在等待一個(gè)超級(jí)應(yīng)用的出現(xiàn)，我更覺(jué)得，在基礎(chǔ)模型之上應(yīng)該能夠誕生數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的各種各樣的應(yīng)用，這些應(yīng)用有些是很小的領(lǐng)域，可能是大家不太容易想到的應(yīng)用，但是它對(duì)于那個(gè)領(lǐng)域的問(wèn)題解決比以前好很多。

也有可能出現(xiàn)用戶量龐大、用戶時(shí)長(zhǎng)非常長(zhǎng)的類似于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的超級(jí)應(yīng)用，現(xiàn)在還沒(méi)有看到能夠比肩移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)期超級(jí)應(yīng)用那樣的AI原生應(yīng)用。但我們已經(jīng)看到越來(lái)越多的在各種各樣場(chǎng)景、尤其是To B場(chǎng)景，利用大模型提升效率、產(chǎn)生更多的收入，或是能夠節(jié)省更多的成本的情況出現(xiàn)。

尤其是今年以來(lái)，我們看到在各行各業(yè)都有AI的應(yīng)用場(chǎng)景出現(xiàn)了，使人力大規(guī)模節(jié)省，或是效率大規(guī)模的提升。也許對(duì)于投資者、對(duì)于創(chuàng)業(yè)者，沒(méi)有覺(jué)得這很令人興奮，因?yàn)?/span>大家都在想，我能不能有一天從0到1做出一個(gè)人們想也沒(méi)想到過(guò)的東西，變成一個(gè)DAU10億的超級(jí)應(yīng)用，這個(gè)當(dāng)然很重要，假以時(shí)日也一定會(huì)出現(xiàn)。但是目前已經(jīng)看到的，甚至是更重要的是大模型在各個(gè)領(lǐng)域、各個(gè)場(chǎng)景的應(yīng)用。

從百度文心一言的日調(diào)用量來(lái)看，已經(jīng)非常明顯了。我們?cè)?月時(shí)曾公布過(guò)文心一言的調(diào)用量每天有2億次，到前幾天文心一言調(diào)用量已經(jīng)到了5億次，也就是說(shuō)兩個(gè)月的時(shí)間，調(diào)用量翻倍。

調(diào)用背后意味著什么？意味著它在給應(yīng)用產(chǎn)生價(jià)值。這種增長(zhǎng)速度還是非常令人興奮的。大模型對(duì)于實(shí)體產(chǎn)業(yè)，對(duì)于各行各業(yè)的提效降本這些作用現(xiàn)在已經(jīng)非常明顯了。

楊宇東：你更多是談到了垂直行業(yè)，百度還是有很強(qiáng)C端基因的公司，作為一個(gè)普通的用戶會(huì)有什么樣很好的場(chǎng)景？

李彥宏：我覺(jué)得分兩類，一類是大家比較關(guān)注的，過(guò)去從來(lái)沒(méi)有過(guò)這些應(yīng)用而現(xiàn)在比較流行的，類似于ChatGPT，我們把它叫做ChatBot（聊天機(jī)器人），國(guó)內(nèi)每一個(gè)大模型公司，都會(huì)推出一個(gè)相應(yīng)的APP或網(wǎng)站來(lái)做ChatBot，它的作用也比較明顯，很多時(shí)候如果你丟給它一個(gè)很具體的問(wèn)題，它會(huì)給你一個(gè)還不錯(cuò)的答案，而且準(zhǔn)確率也越來(lái)越高了。很多人逐步對(duì)ChatBot產(chǎn)生依賴。

對(duì)于現(xiàn)有的這些To C的應(yīng)用，其實(shí)信息增益作用非常大。我們?cè)?月的時(shí)候公布過(guò)一個(gè)數(shù)據(jù)，百度搜索有11%的搜索結(jié)果會(huì)由AI來(lái)生成的，這個(gè)比例還在不斷的提升。

也就是說(shuō)，現(xiàn)有大家比較常見(jiàn)的應(yīng)用，其實(shí)也越來(lái)越多地在被大模型、被生成式AI所改造。另外一個(gè)例子，過(guò)去百度文庫(kù)大家是在上面找一些現(xiàn)成的文檔，今天經(jīng)過(guò)大模型改造之后，已經(jīng)更多地變成了生成式AI應(yīng)用，不管你想要產(chǎn)生什么樣的文檔，PPT、論文甚至是漫畫(huà)，它都可以根據(jù)你的要求來(lái)生成，而且它是收費(fèi)的產(chǎn)品，今年以來(lái)已經(jīng)有大約2600萬(wàn)付費(fèi)用戶。你如果說(shuō)用超級(jí)應(yīng)用的標(biāo)準(zhǔn)來(lái)看，它也沒(méi)有到超級(jí)應(yīng)用的水準(zhǔn)，但要是看它實(shí)際產(chǎn)生的價(jià)值，有那么多人愿意為這個(gè)產(chǎn)品來(lái)付費(fèi)，還是很厲害的。這些產(chǎn)品都是過(guò)去已經(jīng)存在的，只是經(jīng)過(guò)了大模型改造之后，它的能力跟以前完全不一樣，人們對(duì)它的認(rèn)知也在不斷地迭代、加深。

陳茜：我同意您最近在多個(gè)場(chǎng)合強(qiáng)調(diào)的，去卷AI的原生應(yīng)用，這樣大模型才有意義。同時(shí)我也有一點(diǎn)小困惑。比如說(shuō)OpenAI的GPTs在8個(gè)月之前就推出來(lái)了，當(dāng)時(shí)大家都會(huì)覺(jué)得，我們AI應(yīng)用時(shí)刻要爆發(fā)了，但是8個(gè)月之后的今天，我們看到還沒(méi)有爆發(fā)，可能很多應(yīng)用出來(lái)也不太盡人意，最近最火的就是AI搜索perplexity，現(xiàn)在是2000萬(wàn)用戶的量級(jí)，也還沒(méi)有到所謂的Super APP、Killer APP，我的疑惑在于，如果基于GPT4的模型能力，是不是我們現(xiàn)在還沒(méi)有到去卷應(yīng)用的時(shí)候，這個(gè)時(shí)刻還沒(méi)到？

李彥宏：對(duì)，剛才你提到了GPT，以及perplexity，還是我剛才說(shuō)的第一類，過(guò)去從來(lái)沒(méi)有過(guò)的東西從0到1去做，這樣的超級(jí)應(yīng)用確實(shí)現(xiàn)在還沒(méi)有出現(xiàn)。即使ChatGPT的DAU也沒(méi)有過(guò)億，算不上一個(gè)真正的超級(jí)應(yīng)用，但是對(duì)于現(xiàn)有產(chǎn)品的改造，無(wú)論是中國(guó)也好美國(guó)也好，我們都看到了實(shí)實(shí)在在的增益，比如美國(guó)微軟的Copilot已經(jīng)收到了很多費(fèi)用。美國(guó)更多的是To B的行業(yè)，Palantir、Snowflake這些軟件都是通過(guò)被大模型、被生成式AI加持之后，業(yè)績(jī)得到實(shí)實(shí)在在的增長(zhǎng)。

所以從這個(gè)意義上講，大模型應(yīng)用其實(shí)已經(jīng)逐步在浮現(xiàn)出來(lái)，它對(duì)于現(xiàn)有業(yè)態(tài)的改造作用，比從0到1顛覆作用更早到來(lái)、更明顯，甚至我覺(jué)得也是能夠創(chuàng)造更多價(jià)值的。

以前薩提亞說(shuō)，過(guò)去互聯(lián)網(wǎng)叫做AutoPilot，想要什么東西，你自己就把這個(gè)結(jié)果給弄出來(lái)了，現(xiàn)在的生成式AI叫Copilot，它實(shí)際上是人和機(jī)器共創(chuàng)的過(guò)程，這個(gè)過(guò)程一開(kāi)始大家覺(jué)得沒(méi)有那么性感，但是它對(duì)于人的工作效率的提升、成本的下降，對(duì)于打開(kāi)新的可能性，產(chǎn)生的促進(jìn)作用其實(shí)是比那些從0到1要更大。

只是大家好像覺(jué)得說(shuō)沒(méi)有新鮮感，或者它更多誕生在生產(chǎn)力場(chǎng)景，受眾群體不會(huì)過(guò)億過(guò)十億，尤其在C端，在公眾層面的體感沒(méi)有那么集中，這可能是大家現(xiàn)在一直想尋找一個(gè)SuperAPP的原因。

楊宇東：你的問(wèn)題是挑戰(zhàn)Robin，Robin說(shuō)要卷起來(lái)，你說(shuō)怎么沒(méi)看到卷。聽(tīng)Robin講完我總結(jié)下來(lái)，“超級(jí)”這兩個(gè)字一個(gè)是數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的應(yīng)用已經(jīng)開(kāi)始起來(lái)了，二是所謂的超級(jí)反而是在垂直、局部的領(lǐng)域，有非常顯著的加速度或者是增益。

陳茜：或者是“超級(jí)”的定義在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代跟在AI時(shí)代是不一樣的。

李彥宏：是不一樣的。在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代可能是某一個(gè)單一的從0到1，或者是到100這樣的應(yīng)用，今天這種所謂的超級(jí)應(yīng)用，它對(duì)現(xiàn)有場(chǎng)景的一種加持，這種加持還在早期，我必須得承認(rèn)，它逐步會(huì)改變現(xiàn)有產(chǎn)品的形態(tài)。

我再舉一個(gè)例子，小說(shuō)創(chuàng)作、網(wǎng)文是在國(guó)內(nèi)特別火的行業(yè)，過(guò)去就是靠作者自己的能力和想象不斷更新一篇小說(shuō)，效率是很低的?，F(xiàn)在有了大模型的加持，基本上有一個(gè)構(gòu)思，它就會(huì)給你相應(yīng)的文檔，根據(jù)你的想法不斷調(diào)整。在用戶看來(lái)，仍然是在讀一篇網(wǎng)文，但是小說(shuō)的生產(chǎn)成本、生產(chǎn)效率，它的內(nèi)容豐富度、可讀性、優(yōu)良率等等，都跟以前不一樣。這樣的例子，其實(shí)我們?cè)趲缀跞魏涡袠I(yè)都能夠看到。

楊宇東：我們前面聊的總結(jié)一下叫卷應(yīng)用，接下來(lái)還有一個(gè)關(guān)鍵詞叫智能體，你說(shuō)過(guò)好多次，AI時(shí)代最看好的是智能體，但是目前來(lái)看好像也沒(méi)有特別強(qiáng)大的爆發(fā)。你為什么認(rèn)為智能體是AI時(shí)代未來(lái)的趨勢(shì)呢？

李彥宏：我覺(jué)得智能體正在爆發(fā)，只是說(shuō)它現(xiàn)在基數(shù)還比較小的時(shí)候，大家的體感沒(méi)有那么強(qiáng)烈。但是你要看業(yè)界大模型公司，都在做智能體，都在看好智能體。

智能體為什么代表未來(lái)？基礎(chǔ)模型本身是需要靠應(yīng)用才能顯現(xiàn)出來(lái)的價(jià)值。智能體就是一個(gè)幾乎可以是放之四海而皆準(zhǔn)的基于大模型的應(yīng)用。根據(jù)我自己的場(chǎng)景，我設(shè)定一個(gè)角色人設(shè)，連編程都不用，只要把我想要做的事情跟它講清楚，有時(shí)候要把自己的私有知識(shí)庫(kù)對(duì)接進(jìn)來(lái)，或者說(shuō)把自己做事情的套路給它說(shuō)清楚，專業(yè)術(shù)語(yǔ)叫做工作流，把工作流套進(jìn)去后它就是一個(gè)非常有用的、跟基礎(chǔ)模型不一樣的東西。今天大多數(shù)AI的原生應(yīng)用，用智能體的方式都可以做出來(lái)，做出來(lái)之后效果也不錯(cuò)。

由于它的門檻足夠低，意味著越來(lái)越多的人可以做出他想要的智能體來(lái)，這有點(diǎn)像90年代中期的互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站，網(wǎng)站你可以把它做得非常復(fù)雜，但是仍然讀書(shū)的大學(xué)生，也可以做一個(gè)自己的HomePage，鏈接上常用的幾個(gè)網(wǎng)站，就是他自己的網(wǎng)站。由于做網(wǎng)站很簡(jiǎn)單，所以在90年代中期到末期誕生了數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的網(wǎng)站，經(jīng)過(guò)大浪淘沙，最終會(huì)出來(lái)一些非常優(yōu)秀的網(wǎng)站，像Google、Facebook。早期你可能看到的都是，這些網(wǎng)站怎么亂糟糟的，一個(gè)大學(xué)生就能做一個(gè)網(wǎng)站有什么價(jià)值？但是你必須得門檻足夠低的時(shí)候，讓更多人進(jìn)來(lái)，他們發(fā)揮聰明才智，指不定哪條路跑通了，它就是一個(gè)Supper APP、這就是為什么，我覺(jué)得智能體代表未來(lái)，我特別看好的一個(gè)新興的業(yè)態(tài)。

陳茜：在美國(guó)硅谷智能體AI Agent也是特別重要的概念，在業(yè)界大家對(duì)AI Agent，它的定義還是有一點(diǎn)不同的探討，有些人說(shuō)比如說(shuō)GPTs，也都是一些智能體，有些人會(huì)說(shuō)，可能更加高級(jí)一點(diǎn)的Agent才算智能體，要調(diào)取不同的工具、要成為一個(gè)虛擬世界的機(jī)器人它可能才叫Agent，你對(duì)Agent的定義是什么樣子的？

李彥宏：我剛才也講了，我首先要考慮門檻要足夠低。就一個(gè)小白，比如說(shuō)大一的學(xué)生，他也可以很方便地能夠制作一個(gè)智能體出來(lái)，當(dāng)然在此之上，可以有各種各樣比較fancy的玩法，剛才你講的調(diào)用工具、反思、長(zhǎng)期的記憶等等，這些能力會(huì)逐步加進(jìn)去，這跟90年代時(shí)候的網(wǎng)站誕生過(guò)程也有類似之處。我們一開(kāi)始的網(wǎng)站都是很簡(jiǎn)單的，后來(lái)說(shuō)我可以用Java把一些動(dòng)態(tài)的東西放在網(wǎng)站里，后來(lái)也可以加上cookie……一旦有越來(lái)越多的人在生產(chǎn)網(wǎng)站，技術(shù)就會(huì)跟進(jìn)說(shuō)，你有什么需求，我去解決你的問(wèn)題。

Agent是一樣的，不是說(shuō)用了最先進(jìn)的能力之后才叫一個(gè)AI Agent，我反而覺(jué)得我們要把門檻降得足夠低，讓大家覺(jué)得我也可以搞一個(gè)AI Agent，進(jìn)來(lái)之后隨著時(shí)間的推移，隨著你遇到新問(wèn)題，解決問(wèn)題的過(guò)程，會(huì)把各種各樣最先進(jìn)的技術(shù)用進(jìn)來(lái)。

說(shuō)實(shí)話，我認(rèn)為現(xiàn)在AI Agent用到的這些能力仍然是非常初級(jí)的。未來(lái)還會(huì)產(chǎn)生我們今天想也想不到的Agent能力，但是這些能力的誕生，反而要依賴數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的開(kāi)發(fā)者，去開(kāi)發(fā)各種各樣的應(yīng)用，在他們使用的過(guò)程當(dāng)中產(chǎn)生新的需求，這些需求被解決的過(guò)程就是一個(gè)創(chuàng)新的過(guò)程，就是AI Agent進(jìn)化的過(guò)程，這個(gè)我還是非常期待的。

楊宇東：這個(gè)特別像我們一個(gè)報(bào)道，在法律領(lǐng)域，好多創(chuàng)業(yè)公司想說(shuō)，我要用AI做一個(gè)個(gè)人法律助手，但是一直沒(méi)有好的產(chǎn)品，真正拿到融資的AI法律產(chǎn)品還是面向企業(yè)客戶的適合合同審查場(chǎng)景的產(chǎn)品，因?yàn)檫@個(gè)場(chǎng)景足夠標(biāo)準(zhǔn)化而且有人買單。所以像這種一開(kāi)始的初級(jí)產(chǎn)品，越做越復(fù)雜，越做越好的時(shí)候，可能最后像Robin說(shuō)的，真正意義上的個(gè)人法律助手的產(chǎn)品就出現(xiàn)了。

陳茜：百度有什么比較有意思的AI Agent的案例可以給我們分享一下嗎？

李彥宏：國(guó)內(nèi)高考是一個(gè)非常大的事件，學(xué)生、家長(zhǎng)都非常重視。過(guò)去大模型在干什么呢？高考有個(gè)作文題，我們用大模型來(lái)寫(xiě)一個(gè)作文，看它能得多少分。其實(shí)你想一想，這個(gè)東西在哪用呢？不可能讓一個(gè)考生帶著大模型去參加高考嘛。但是高考完了之后，你要估分、報(bào)志愿，選學(xué)校和專業(yè)，可能還有人在乎宿舍幾人間，學(xué)校有沒(méi)有游泳池，或者說(shuō)哪個(gè)專業(yè)更適合我未來(lái)發(fā)展，每個(gè)人的情況都是不一樣的，問(wèn)題也都是不一樣的。這種情況下，哪有一個(gè)全能的輔導(dǎo)老師可以告訴你說(shuō)，你最適合的是哪個(gè)學(xué)校哪個(gè)專業(yè)？但是AI Agent就可以干這個(gè)事情。我們開(kāi)發(fā)了一個(gè)高考填報(bào)志愿的AI Agent。在高峰時(shí)期，一天有200萬(wàn)人在使用。高考考生也就1000萬(wàn)左右，一天使用的人數(shù)就有200萬(wàn)人，足見(jiàn)大家對(duì)這個(gè)東西的認(rèn)可度和依賴度還是非常高的。

再比如剛才講到法律，我們還有一個(gè)智能體的法行寶，它就是一個(gè)法律援助方面的AI Agent，我有什么訴求，跟我類似的判例都是哪些，我該怎么去寫(xiě)一個(gè)法律文書(shū)，全都是不一樣的。過(guò)去大家來(lái)百度或者其他地方去搜索，都是找世界上已經(jīng)存在的內(nèi)容文檔、視頻到底是什么樣子，沒(méi)有專門為這個(gè)人在這個(gè)時(shí)刻、這個(gè)地點(diǎn)、環(huán)境生產(chǎn)一個(gè)文檔或內(nèi)容，而今天的AI尤其是智能體就可以做到，然后根據(jù)你的情況生成一個(gè)法律文書(shū)，這樣的例子非常多。

大模型對(duì)B端影響將超越互聯(lián)網(wǎng)

楊宇東：你說(shuō)過(guò)大模型對(duì)于B端，對(duì)于這些領(lǐng)域的影響會(huì)超過(guò)互聯(lián)網(wǎng)，接下來(lái)你認(rèn)為，哪些垂直領(lǐng)域會(huì)受大模型的影響最大？

李彥宏：其實(shí)你想一想，互聯(lián)網(wǎng)對(duì)C端的改造，我們都是感同身受的，是非常徹底的，是顛覆性的。但是互聯(lián)網(wǎng)對(duì)B端的改造，其實(shí)我覺(jué)得一般，用的技術(shù)比較簡(jiǎn)單，產(chǎn)生的增益也沒(méi)有那么明顯。

但是大模型確實(shí)不一樣，剛才提到的那些應(yīng)用，比如小說(shuō)創(chuàng)作，讀小說(shuō)叫做C端，小說(shuō)創(chuàng)作就可以當(dāng)做是B端，法律援助其實(shí)在幫助律師在提升效率。我們接觸到的一些能源電力行業(yè)，生產(chǎn)制造業(yè)等都有類似的需求。還有像現(xiàn)在國(guó)內(nèi)電動(dòng)車卷得也很厲害，車?yán)飳?duì)話系統(tǒng)很多也在用文心大模型。但對(duì)于百度來(lái)說(shuō)，這就是一個(gè)To B的應(yīng)用，我們不直接提供給用戶，它是經(jīng)過(guò)了OEM、經(jīng)過(guò)了車廠集成之后把應(yīng)用提供給了終端消費(fèi)者。這種事情非常多，而且我們看調(diào)用量如果上得很快，這就說(shuō)明我們的客戶需要這些東西，B端靠著大模型和AI原生應(yīng)用產(chǎn)生了價(jià)值。

楊宇東：最近我跑制造業(yè)比較多，很多企業(yè)家覺(jué)得未來(lái)AI對(duì)于高端制造業(yè)、智能制造是一種革命性的突破，但是一直搞不明白，比如說(shuō)通用大模型和我自己的行業(yè)垂直領(lǐng)域、垂直大模型，將來(lái)到底是什么樣的關(guān)系？你說(shuō)到的OEM，到底是什么樣的供應(yīng)商，和平臺(tái)型的大廠商之間形成什么樣的業(yè)務(wù)鏈條，這個(gè)問(wèn)題是制造業(yè)，尤其是先進(jìn)制造業(yè)特別關(guān)注的。

李彥宏：對(duì)！這個(gè)問(wèn)題確實(shí)很重要。實(shí)際上涉及到大模型在各個(gè)垂直的場(chǎng)景里怎么用。這件事情我們也經(jīng)過(guò)了探索過(guò)程，最初我們的想法是把這個(gè)基礎(chǔ)模型做得越來(lái)越強(qiáng)大，大家叫通用人工智能，在什么場(chǎng)景我都能做得很好。后來(lái)發(fā)現(xiàn)這件事情沒(méi)有那么容易，每個(gè)場(chǎng)景都有它自己的道，要求也不太一樣。有些場(chǎng)景下，大模型思考兩分鐘再給我結(jié)果也OK，只要結(jié)果準(zhǔn)確、全面就可以了。但是有些場(chǎng)景，如果你一秒鐘不出結(jié)果，用戶就放棄了。

這兩個(gè)場(chǎng)景對(duì)大模型要求是不一樣的，今天即使是最強(qiáng)大、反應(yīng)最快的模型還不能做到。所以當(dāng)應(yīng)用場(chǎng)景需要反應(yīng)快的時(shí)候，我們需要更小的模型，它由于沒(méi)有大模型通用的能力，在垂直場(chǎng)景當(dāng)中還要做精調(diào)，就是做SFT，把行業(yè)的數(shù)據(jù)怎么去灌進(jìn)去，再經(jīng)過(guò)各種各樣的調(diào)教，在特定場(chǎng)景里的效果跟大模型差不多。

類似這種場(chǎng)景，我們也見(jiàn)了很多、去年10月份，我們發(fā)了文心4.0之后，主要精力就是根據(jù)最強(qiáng)大的模型，去裁剪各種體量的小模型。比如十億、百億、千億量級(jí)的模型，有的也許擅長(zhǎng)角色扮演，有的模型也許擅長(zhǎng)邏輯推理等等，根據(jù)客戶的不同使用場(chǎng)景不同要求，出來(lái)各種各樣的模型。這些模型的大多數(shù)速度都比EB4要快，推理成本更低，這種應(yīng)用是大家更愛(ài)用的。

即使到今天，我剛才講的5億的調(diào)用量，調(diào)用量最大的一定不是最強(qiáng)大的模型，你要看市場(chǎng)需求的話，規(guī)模更小一點(diǎn)的模型，市場(chǎng)需求量是更大的。

楊宇東：幫我們介紹一下，這種大模型在B端的應(yīng)用有哪些比較成功的商業(yè)案例？

李彥宏：比如說(shuō)電商的數(shù)字人直播，通過(guò)大模型來(lái)生成一個(gè)直播的話術(shù)。比如說(shuō)我要賣一個(gè)營(yíng)養(yǎng)品，是在哪一年、哪個(gè)大學(xué)教授做了多少實(shí)驗(yàn)出來(lái)的結(jié)果，這些數(shù)據(jù)自然人很難去記住，但這些數(shù)據(jù)恰恰能夠很好地說(shuō)明營(yíng)養(yǎng)品到底有什么作用。這些內(nèi)容靠數(shù)字人把它表達(dá)出來(lái)，很多時(shí)候比真人的直播效果反而要更好。

楊宇東：還有一個(gè)有趣的問(wèn)題，我們這兩年主要是生成式AI大行其道，比如金融、醫(yī)療、法律這些領(lǐng)域，C端和B端直接有非常好的交互場(chǎng)景，但是大家也開(kāi)始擔(dān)心了，生成式AI有幻覺(jué)問(wèn)題。尤其做金融的，不大敢讓AI幫助客戶來(lái)做決策，一旦碰到嚴(yán)謹(jǐn)性問(wèn)題的時(shí)候，怎么破解這個(gè)難題？

李彥宏：其實(shí)我們只要回顧一下過(guò)去這一年半的時(shí)間，大模型發(fā)展的歷程，我相信你的信心會(huì)大增。一年前，如果你跟大模型進(jìn)行交互，去問(wèn)它一些問(wèn)題會(huì)經(jīng)常發(fā)現(xiàn)幻覺(jué)問(wèn)題。今天你在用的話，尤其是用最大規(guī)模，最強(qiáng)大模型的時(shí)候，已經(jīng)很少出現(xiàn)幻覺(jué)問(wèn)題了。

因?yàn)殡S著技術(shù)不斷地提升，一開(kāi)始純粹于原教旨的Transformer去做出來(lái)的大模型，確實(shí)是非常難避免幻覺(jué)，要解決這個(gè)問(wèn)題，就要在原來(lái)Transformer架構(gòu)上增加一些東西，專業(yè)詞語(yǔ)叫RAG，稍微借助一點(diǎn)工具就可以消除這樣的幻覺(jué)，隨著你使用這種工具的能力越來(lái)越強(qiáng)，你就會(huì)發(fā)現(xiàn)，在各種場(chǎng)景下，幻覺(jué)是越來(lái)越少的。

當(dāng)然，今天這種生成式人工智能更像是一個(gè)Copilot，在特別嚴(yán)肅，對(duì)準(zhǔn)確度要求特別高的場(chǎng)景下，我們還不能讓它全部自動(dòng)去實(shí)現(xiàn)，還要靠人把最后一道關(guān)，這樣的話，一方面效率提升，另一方面，在準(zhǔn)確度上，在消除幻覺(jué)上也能夠起到比較重要的作用。其實(shí)我們也必須承認(rèn)，人也有錯(cuò)的時(shí)候，甚至有時(shí)候這個(gè)錯(cuò)誤率更高，我們也不能夠完全避免，

陳茜：現(xiàn)在企業(yè)們是否愿意去為AI去付費(fèi)，現(xiàn)在你在跟一些企業(yè)客戶交流的時(shí)候，他們的態(tài)度是什么樣子的？

李彥宏：當(dāng)你處在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)環(huán)境當(dāng)中，這些企業(yè)其實(shí)非常理性。尤其是中小企業(yè)的賬是算得非常精的，如果這件事情能夠讓我降本增效，能夠讓我賺到更多的錢，那我就會(huì)用它，如果不能，你再吹破天我也不會(huì)用。其實(shí)市場(chǎng)會(huì)告訴你這個(gè)大模型到底有用還是沒(méi)用，我們看到調(diào)用量的迅速提升，確實(shí)是因?yàn)樵谟脩魝?cè)，在客戶側(cè)，它為企業(yè)確實(shí)產(chǎn)生了降本增效的作用。

我再舉個(gè)例子，比如說(shuō)在招聘場(chǎng)景，很多時(shí)候雇主要找一個(gè)具備什么技能的人，對(duì)于技能的描述千差萬(wàn)別，過(guò)去是HR坐在那兒，一份一份簡(jiǎn)歷篩查，面試100個(gè)人，最后篩出來(lái)10個(gè)人來(lái)，再進(jìn)行下一步的面試，效率是非常非常低。但是大模型進(jìn)來(lái)之后，它可以非常明顯地去提升這方面的效率，有了這樣的場(chǎng)景之后，你去算一算模型的推理成本，其實(shí)幾乎是可以忽略不計(jì)的。尤其在國(guó)內(nèi)，現(xiàn)在大模型價(jià)格戰(zhàn)是非常厲害的，所以像一些比較輕量級(jí)的模型，百度的輕量級(jí)模型都是免費(fèi)的，這個(gè)免費(fèi)不僅僅指的是模型免費(fèi)，實(shí)際上算力也送你了，你本來(lái)要有電腦，我得要有帶寬等等，這些都沒(méi)有了，你只要來(lái)用就好。

陳茜：有一個(gè)比較好奇的問(wèn)題，在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)期，SaaS在中國(guó)To B沒(méi)有做起來(lái)，為什么您會(huì)覺(jué)得在AI時(shí)期，這個(gè)AI as a service可以在中國(guó)做起來(lái)呢？

李彥宏：我覺(jué)得在SaaS時(shí)期，之所以沒(méi)有做起來(lái)，更多的是因?yàn)楸热缯f(shuō)像互聯(lián)網(wǎng)大的平臺(tái)，既做了To C的事，也做了To B的事，比如今天大家都到電商平臺(tái)去購(gòu)物，平臺(tái)商家所需要的To B的能力電商平臺(tái)都替他做了。在某種意義上講，其實(shí)中國(guó)并不是沒(méi)有這樣的需求，而是說(shuō)這些需求，被更大的平臺(tái)所滿足掉了。

但是在AI時(shí)代，情況又發(fā)生了變化，它不是從0—1的，恰恰是對(duì)于現(xiàn)有業(yè)態(tài)的增強(qiáng)。當(dāng)現(xiàn)有業(yè)態(tài)被增強(qiáng)、效率越來(lái)越高的時(shí)候，它就更能夠抵御類似于像互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)對(duì)它這種業(yè)務(wù)的侵蝕。我倒覺(jué)得AI的這種To B的需求，在中國(guó)會(huì)比互聯(lián)網(wǎng)To B的需求要大很多。

開(kāi)源是一種“智商稅”

楊宇東：我們還感興趣一個(gè)問(wèn)題，就是其實(shí)現(xiàn)在行業(yè)里面爭(zhēng)議很大，開(kāi)源還是閉源，現(xiàn)在看到開(kāi)源的大模型越來(lái)越多了，而且甚至有些能力都不亞于GPT4了,就這個(gè)問(wèn)題你怎么看，還堅(jiān)定走閉源路線嗎？

陳茜：在國(guó)際上對(duì)開(kāi)源閉源大家也爭(zhēng)論得很厲害，馬斯克吐槽OpenAI叫Close AI好了，我們看到馬斯克的XAI也開(kāi)源了，為什么你對(duì)閉源這么堅(jiān)持？

李彥宏：我覺(jué)得開(kāi)源其實(shí)是一種智商稅。仔細(xì)想一想我們?yōu)槭裁匆龃竽Ｐ停渴撬軌蛴袘?yīng)用，這些應(yīng)用在各種場(chǎng)景下能夠?yàn)榭蛻魹橛脩籼嵘?、降低成本。所?/span>當(dāng)你理性地去想大模型能夠以什么樣的成本給我?guī)?lái)價(jià)值的時(shí)候，你就會(huì)發(fā)現(xiàn)你永遠(yuǎn)應(yīng)該選擇閉源模型。無(wú)論是ChatGPT也好，文心一言也好，以及各種各樣的模型，你看一下它的平均水平，一定是比這些開(kāi)源模型要更強(qiáng)大的，推理成本也一定是比開(kāi)源模型更低的。

尤其在國(guó)內(nèi)的話，我們連算力都送你了，所以當(dāng)你想要一個(gè)開(kāi)源模型的時(shí)候，你得把這個(gè)模型拿過(guò)來(lái)根據(jù)場(chǎng)景去做SFT，很可能還要做安全上的對(duì)齊，根據(jù)場(chǎng)景去準(zhǔn)備各種各樣的數(shù)據(jù)，做一輪輪的迭代，最后由于是你獨(dú)有的模型，沒(méi)有辦法跟別的應(yīng)用去共享算力，最高峰的時(shí)候用多少那就要準(zhǔn)備多少算力，這是非常非常不經(jīng)濟(jì)的。

反過(guò)來(lái)你用一個(gè)閉源的模型，算力可以和大家共享，這些能力在同等的參數(shù)下，閉源模型一定比開(kāi)源模型的力量更強(qiáng)。同等能力下，由于閉源模型可能參數(shù)規(guī)模會(huì)更小一點(diǎn)，它的推理成本就會(huì)更低。所以長(zhǎng)久來(lái)看，我覺(jué)得閉源模型使用一定會(huì)超過(guò)開(kāi)源模型。

當(dāng)然，我也不能說(shuō)開(kāi)源模型沒(méi)有存在的價(jià)值，其實(shí)比如說(shuō)從學(xué)術(shù)研究的角度，或者是高校學(xué)生想拿來(lái)練練手……在這些場(chǎng)景下，我覺(jué)得有它的價(jià)值，但如果你是一個(gè)企業(yè)，要的就是大模型能夠帶來(lái)價(jià)值上的增益，只要一算賬，就會(huì)發(fā)現(xiàn)開(kāi)源模型是沒(méi)有機(jī)會(huì)的。

陳茜：閉源大模型再加公有云集合不同的閉源、開(kāi)源模型供客戶去調(diào)用，你用這樣的一套打法，對(duì)To B客戶來(lái)說(shuō)有什么考量嗎？

李彥宏：To B的客戶，他要選擇的是一個(gè)性價(jià)比最好的模型。一方面，模型要對(duì)他的應(yīng)用產(chǎn)生價(jià)值，另外一方面，成本要足夠低。很多時(shí)候，你看著有用，一算成本不劃算，客戶就放棄了。這是為什么我剛才講，開(kāi)源模型打不過(guò)閉源模型。你只要理性的去看待，你的收益是啥，你的成本是啥，你就會(huì)發(fā)現(xiàn)，最好還是去選擇閉源模型。當(dāng)然，閉源模型不是一個(gè)模型，它是一系列的模型，根據(jù)你的使用場(chǎng)景去平衡一下，要多好的效果，要多快的推理速度，要多低的成本。模型有非常多的變種，可以根據(jù)用戶的需求，讓他來(lái)做選擇。
閉源模型還有一個(gè)開(kāi)源模型不具備的優(yōu)勢(shì)：這些相對(duì)來(lái)說(shuō)規(guī)模更小的模型，都是從最大最powerful的模型裁剪出來(lái)的，裁剪出來(lái)這些更小規(guī)模的模型，仍然比那些同樣規(guī)模的開(kāi)源模型要效果更好。 

價(jià)格戰(zhàn)不可避免

楊宇東：用戶最終的選擇還是會(huì)看性價(jià)比。現(xiàn)在才一年多的時(shí)間，價(jià)格戰(zhàn)已經(jīng)開(kāi)始打起來(lái)，閉源大模型的API調(diào)用的費(fèi)用越來(lái)越低了。在這樣一個(gè)商業(yè)環(huán)境之下，大模型靠推理收費(fèi)的商業(yè)模式未來(lái)成立不成立？以后我們市場(chǎng)再去比拼大模型的話，會(huì)比拼哪些點(diǎn)？

李彥宏：說(shuō)實(shí)話，我們也在內(nèi)部不斷的在思考，在討論這個(gè)問(wèn)題，價(jià)格戰(zhàn)我覺(jué)得幾乎是不可避免的，在中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)干了這么長(zhǎng)時(shí)間，其實(shí)已經(jīng)對(duì)價(jià)格戰(zhàn)非常熟悉了，但就像你講的，確實(shí)它來(lái)的比我想象的還要更早一點(diǎn)，這么早就開(kāi)始把這個(gè)價(jià)格打到了幾乎不可思議這種低的地步。但我覺(jué)得某種意義上講也不是壞事兒，當(dāng)你足夠低，甚至免費(fèi)的時(shí)候，就會(huì)有更多的人有積極性來(lái)嘗試在大模型基礎(chǔ)上去開(kāi)發(fā)各種各樣的應(yīng)用。也就是說(shuō)大模型對(duì)于各行各業(yè)的滲透速度會(huì)更快。

你都免費(fèi)了，或者說(shuō)價(jià)格足夠低，大模型公司靠什么賺錢？我是這樣想的，大模型天花板還是很高的，技術(shù)的天花板，在今天我們還是對(duì)于大模型的能力有很多不滿意的地方，仍然需要很多非常優(yōu)秀的技術(shù)人員，需要很多的算力，需要很多很多的數(shù)據(jù)才能夠訓(xùn)練出來(lái)下一代大模型。

所以最終大家是要去拼誰(shuí)的技術(shù)更好，你的技術(shù)好，你為客戶產(chǎn)生了更好的價(jià)值，將來(lái)你還是能夠收到費(fèi)的。今天之所以把模型價(jià)格打到足夠低，是因?yàn)楝F(xiàn)在模型的能力其實(shí)還沒(méi)有到最好。那沒(méi)有到最好的時(shí)候，大家都差不多的時(shí)候，那就拼價(jià)格，誰(shuí)的價(jià)格低就用誰(shuí)的。時(shí)間長(zhǎng)了之后，市場(chǎng)本身會(huì)回歸理性，同樣的效果，就是當(dāng)我的成本比你低的時(shí)候，那你打價(jià)格戰(zhàn)你肯定打不過(guò)我，時(shí)間久了之后你就退出了。

這個(gè)過(guò)程我們?cè)诎俣染W(wǎng)盤(pán)上是經(jīng)歷過(guò)的。那些年大家在卷網(wǎng)盤(pán)的時(shí)候，今天給你10G的免費(fèi)空間，明天你給我100G的免費(fèi)空間，后天說(shuō)無(wú)限空間永久免費(fèi)。當(dāng)你說(shuō)無(wú)限空間永久免費(fèi)的時(shí)候，大家也會(huì)說(shuō)這怎么能夠持續(xù)呢？ 后來(lái)慢慢地一個(gè)一個(gè)退出。為什么百度沒(méi)有退出呢？因?yàn)槲腋掖?，我的技術(shù)好，存儲(chǔ)成本低。

陳茜：你覺(jué)得價(jià)格戰(zhàn)還會(huì)持續(xù)多久？

李彥宏：這個(gè)很難講，現(xiàn)在有些創(chuàng)業(yè)公司是玩家，也有很多非常大型的這種互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)公司是玩家，燒錢的話，理論上講是可以燒很長(zhǎng)時(shí)間的，但我覺(jué)得燒錢不是這件事情的本質(zhì)，本質(zhì)仍然是誰(shuí)的技術(shù)更好，誰(shuí)的效率更高。當(dāng)你的技術(shù)好、效率高的時(shí)候，你就不怕去打價(jià)格戰(zhàn)，所以多長(zhǎng)時(shí)間都OK，最終它會(huì)是優(yōu)勝劣汰的一個(gè)過(guò)程。

陳茜：價(jià)格戰(zhàn)過(guò)后，你覺(jué)得未來(lái)在中國(guó)市場(chǎng)會(huì)是一個(gè)贏家通吃的局面嗎？還是說(shuō)價(jià)格戰(zhàn)之后會(huì)剩下幾家主要的玩家？

李彥宏：這次生成式AI對(duì)于整個(gè)IT技術(shù)棧是一個(gè)大變革，我們一般認(rèn)為過(guò)去的IT技術(shù)棧就是芯片層、操作系統(tǒng)層、應(yīng)用層或者軟件層這三層。到生成式AI之后，我們認(rèn)為IT的技術(shù)棧變成了四層，芯片層、框架層、模型層、應(yīng)用層，我認(rèn)為在每一層可能都會(huì)誕生至少2—3個(gè)大的玩家。到應(yīng)用層可能數(shù)以百萬(wàn)計(jì)，甚至數(shù)以千萬(wàn)計(jì)的各種各樣的應(yīng)用都會(huì)出來(lái)，也會(huì)逐步地出現(xiàn)超級(jí)應(yīng)用。超級(jí)應(yīng)用不會(huì)很多，可能就三五個(gè)。模型層我覺(jué)得也許兩三個(gè)就足夠了，因?yàn)樽詈筮€是大家比拼的還是效率。

Scalinglaw短期內(nèi)不會(huì)被顛覆  

楊宇東：我們談到規(guī)模和能力，最近開(kāi)始有不同的聲音出來(lái)了，確實(shí)看很多行業(yè)做一些小的模型的速度更快，效率更高，大模型的Scalinglaw會(huì)不會(huì)這么快又被顛覆掉？

李彥宏：我覺(jué)得Scalinglaw本身可能還會(huì)有若干年的生命周期，但與此同時(shí)，會(huì)在此之上會(huì)疊加出來(lái)各種各樣的創(chuàng)新。剛才講到智能體，仍然是基于Transformer這類大模型在做，但未來(lái)再過(guò)一兩年還會(huì)出現(xiàn)什么新的技術(shù)創(chuàng)新，在此基礎(chǔ)上再去疊加，我們也不知道，大家都在探索。換句話說(shuō)，我覺(jué)得Scaling law短期之內(nèi)倒不會(huì)被顛覆，但是在Scaling law之上會(huì)疊加出來(lái)很多我們現(xiàn)在可能還無(wú)法想象的創(chuàng)新。

陳茜：那你覺(jué)得接下來(lái)大家在卷應(yīng)用之余，會(huì)不會(huì)開(kāi)始卷一些中小模型，在國(guó)際上比如Mistral這樣的中小模型也是受很多開(kāi)發(fā)者歡迎的。百度在中小模型上，還有一些模型蒸餾上有什么的計(jì)劃？

李彥宏：我們看到的真實(shí)需求，確實(shí)在絕大多數(shù)情況下都不是最大的模型，它都要求這個(gè)模型變小。變小意味著什么？速度快，成本低，當(dāng)我干這個(gè)事兒能帶來(lái)每年100萬(wàn)的增益，但一算最大的模型要120萬(wàn)的成本，那我肯定不干了。那我給大模型公司的要求就是要把成本降到80萬(wàn)，甚至降到8萬(wàn)。那我們就得想，怎么把最強(qiáng)大的模型蒸餾到足夠小，也就是成本足夠低的時(shí)候，仍然能夠滿足特定場(chǎng)景的需求。我覺(jué)得這方面閉源模型仍然有優(yōu)勢(shì)，因?yàn)殚]源有最強(qiáng)大的基礎(chǔ)模型，它根據(jù)這個(gè)模型蒸餾或者裁剪出來(lái)的小模型比那些開(kāi)源模型更有優(yōu)勢(shì)。開(kāi)源模型不管是用更大的開(kāi)源模型來(lái)蒸餾還是怎么樣，但當(dāng)你基礎(chǔ)沒(méi)有別人好的時(shí)候，做出來(lái)的東西在競(jìng)爭(zhēng)力上會(huì)有劣勢(shì)。這方面我們看到真實(shí)的需求確實(shí)非常多，也認(rèn)為這方面的機(jī)會(huì)仍然在閉源不在開(kāi)源。

陳茜：GPT—5一直在延后，擔(dān)憂的聲音越來(lái)越高，比如5—10萬(wàn)億這樣的參數(shù)加上去，擔(dān)心它的效果并沒(méi)有實(shí)現(xiàn)躍升，是不是會(huì)打擊一些人對(duì)Scalinglaw的信仰？也就是我們的AGI可能沒(méi)有辦法用Scaling law的方式實(shí)現(xiàn)了，你對(duì)這個(gè)有擔(dān)憂嗎？

李彥宏：我不是很擔(dān)心這件事情，我覺(jué)得大家應(yīng)該更關(guān)注應(yīng)用，而不是關(guān)注基礎(chǔ)模型，某種意義上講，基礎(chǔ)模型迭代速度稍微放緩一點(diǎn)不是壞事兒，今天的這些應(yīng)用開(kāi)發(fā)者，有一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定的基礎(chǔ)模型來(lái)開(kāi)發(fā)應(yīng)用其實(shí)效率更高。如果模型天天在那兒練，他每天都要重寫(xiě)一遍過(guò)去的代碼，是很累的。但是在現(xiàn)有基礎(chǔ)模型上不斷去做微調(diào)，去做一些漸進(jìn)式的迭代和創(chuàng)新，其實(shí)是一直在發(fā)生的。

但是長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)講，我確實(shí)認(rèn)為下一代的大模型一定會(huì)比現(xiàn)在這一代模型強(qiáng)大得多。什么時(shí)候推出來(lái)我不是很著急，我們應(yīng)該更多地去看一下真實(shí)的市場(chǎng)需求是什么。如果我們認(rèn)為AGI 10年都達(dá)不到，也就是說(shuō)它有擅長(zhǎng)的和不擅長(zhǎng)的地方，如果它擅長(zhǎng)的恰好不是市場(chǎng)需求的，那這個(gè)意義不大；如果他不擅長(zhǎng)的恰好是市場(chǎng)需求的，那我們浪費(fèi)了很多資源去做一些不該做的事情，這是為什么我更關(guān)注應(yīng)用。當(dāng)市場(chǎng)需求不是很清楚的時(shí)候拼命往前跑，去做一個(gè)名義上更強(qiáng)大的模型，其實(shí)很有可能是會(huì)走彎路，是浪費(fèi)資源。

楊宇東：你之前說(shuō)距離AGI還有10年時(shí)間。你個(gè)人認(rèn)為AGI實(shí)現(xiàn)的標(biāo)準(zhǔn)是什么？還有哪些路徑可以讓我們更快地通向AGI？

李彥宏：確實(shí)業(yè)界沒(méi)有一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)答案。以前大家覺(jué)得通過(guò)圖靈測(cè)試就實(shí)現(xiàn)AGI了，實(shí)際上現(xiàn)在大模型已經(jīng)通過(guò)了圖靈測(cè)試，但是人們所說(shuō)的AGI不只是通過(guò)圖靈測(cè)試。在我的心目中，AGI是說(shuō)機(jī)器或AI能夠具備人在任何場(chǎng)景下所具備的能力，這是一個(gè)很高的要求。

我們做無(wú)人駕駛有11年的時(shí)間了，仍然不能說(shuō)這個(gè)技術(shù)成熟，這還是一個(gè)專用場(chǎng)景，AI都做不到非常的成熟。所以說(shuō)真正要實(shí)現(xiàn)AGI，我認(rèn)為確實(shí)是還需要很多很多年。

但是就是業(yè)界有人說(shuō)AGI可能再過(guò)2年的時(shí)間了，或者再過(guò)5年，說(shuō)什么的都有，但是我自己的判斷是10年以上，也許10年，也許20年，也許更長(zhǎng)的時(shí)間。很多人在講AGI是一種信仰，當(dāng)你把它當(dāng)做一種信仰的時(shí)候，誰(shuí)的信仰會(huì)明年就實(shí)現(xiàn)？這是自相矛盾的。如果是一個(gè)信仰，它就是你值得為之長(zhǎng)期奮斗的一個(gè)目標(biāo)。

楊宇東：好的，最后輕松一點(diǎn)，您能不能推薦一下最近讀的一本書(shū)或者論文，關(guān)于AI方面特別有啟發(fā)的，給我們大家推薦一下。

李彥宏：我最近沒(méi)有怎么讀論文或者是書(shū)。首先書(shū)太慢了，大模型技術(shù)包括大家認(rèn)知迭代的速度非常非常快，等到成書(shū)的時(shí)候，基本上已經(jīng)過(guò)時(shí)了。為什么論文我也讀得少呢？一方面我們公司有一大堆人都在讀論文，我很多時(shí)候就是讀一些摘要，時(shí)間有限，每天出來(lái)的新東西實(shí)在是太多太多了。另外一方面我也覺(jué)得其實(shí)我們應(yīng)該更關(guān)注市場(chǎng)信號(hào)，更關(guān)注真實(shí)的需求在哪里，而不是理論又往前推進(jìn)了多少。如果大家都靠理論去指導(dǎo)實(shí)踐的話，根本就不會(huì)有飛機(jī)出來(lái)，是飛機(jī)出來(lái)之后，大家研究為什么比空氣重的東西還能在天上飛，其實(shí)有一個(gè)理論叫做空氣動(dòng)力學(xué)。很多時(shí)候?qū)嵺`是反而是領(lǐng)先理論的，我們要更多地看市場(chǎng)有什么需求，我們?cè)趺慈ジ咝У厝ソ鉀Q這些真實(shí)的市場(chǎng)需求。

楊宇東：對(duì)，它是種基本的原動(dòng)力，來(lái)自于實(shí)踐，來(lái)自于需求。推動(dòng)了理論，推動(dòng)了科技的發(fā)展。

李彥宏：沒(méi)錯(cuò)。

楊宇東：非常感謝一個(gè)多小時(shí)的時(shí)間，我們演播室對(duì)面就是徐匯濱江，非常漂亮，告訴大家一個(gè)很讓人開(kāi)心的消息，馬上會(huì)建成一條纜車的索道，橫跨江兩岸。我們也期待以百度為代表的優(yōu)秀公司，早日為我們建成人類通向未來(lái)的AI橋梁，謝謝。

李彥宏：好，我們努力，謝謝。

陳茜：非常感謝。

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