百度为什么能做到？我国AIGC产业市场规模预测图-aigc导航|ai导航
百度为什么能做到？
百度发力大模型的更深层次原因，或许可以从行业现状和技术积累两个方面来解读。
首先是行业趋势。当下以大模型技术为代表的AIGC领域，已经开始从技术和应用两方面变革各行各业的生产方式，甚至带来突破性的效率提升。
根据量子位智库预测，AIGC市场规模会在2030年达到1.15万亿元，期间将经历培育摸索期、应用蓬勃期和整体加速期三个阶段。
△来源于量子位智库即使目前还在培育摸索期阶段，新玩家还在不断涌现，大模型头部领域的竞争却已经到了白热化阶段。
尤其行业中进展最快的技术玩家，已经开始有上层应用落地的趋势。
在国外，以OpenAI为例，根据SimilarWeb数据，ChatGPT仅2023年4月份，全球访问量就已经达到17.6亿次；至于与ChatGPT和GPT-3相关的应用，据GPT3demo统计已经超过800个，光是这两个月就增加了200多个。
在国内，百度也已经透露了大模型相关应用数据。文心一言开始企业内测之后，在与百度智能云接洽大模型业务的客户中，新客户比例已经超过老客户比例，有超过300+企业参与内测。
显然，当底层大模型技术达到稳定进入实际生产环节的水平，上层就会不断开发出真正有突破性质量的应用。
伴随着应用数量不断增加形成生态，最终将彻底在电商、内容、办公、交通等领域产生巨大的行业变革。
△来源于量子位智库营销客服行业，百度文心一言目前已经将智能客服的知识生产效率提升了9倍，多轮对话构建的成本下降65%，终端用户认为客服接近真人的比率也在上升。
城市交通行业，目前北京亦庄的300多个路口，全都部署了百度AI信控系统，通过智能调整红绿灯的时间，提升最高30%的交通效率，有效解决了北京堵车这一“历史性难题”。
但若仅仅从行业变革的速率和市场规模角度出发，还无法完全解释百度发力大模型的原因。
毕竟从打造大模型的算力、数据和算法等层面的难度来看，仅凭短期的技术自研，显然难以支撑“快速重构所有产品”这一做法。
因此，从自身实力来看，百度这些年在自研芯片、架构到AI算法等各方面的“技术基底”，恰恰又成为了发力这波大模型浪潮必备的关键因素。
具体来说，主要可以分为三个方面。
其一，是在AI技术、尤其是大模型技术上的长期投入和积累。
最早从2013年开始，百度就在布局AI相关的技术，累计十年下来已经投入超过1000亿元，其中核心研发投入多个季度占比超过20%；
巨量研发投入背后，是技术护城河的建立，截至2022年4月，百度全球AI专利申请已经超过2.2万件。
这样的技术积累，让百度如今在大模型研发必不可少的芯片、框架、模型和应用四层架构中，均实现了对应的自研技术积累。
芯片层上，百度自研芯片昆仑二代，已经量产并部署了几万片，而昆仑芯最新的第三代，则预计2024年初投入量产；
框架层上，百度从2016年就开源了飞桨深度学习框架，目前这一框架已经集成了深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件等工具组件，在中国市场份额中排行第一；
模型层上，文心一言背后的核心技术文心大模型，从2019年开始就已经发布1.0版本，并在后续研发中不断进行优化，目前已经迭代到3.5版本；
应用层上，百度除了研发了单独的十个行业大模型以外，在搜索、智能云、自动驾驶、小度等上面也已经积累了不少研发经验。
不过，在各层技术栈上“单独发力”，还只是百度大模型的核心竞争力的一部分。
其二，针对这四层核心架构打出“组合拳”，又进一步形成了百度独特的技术优势。
虽然国外如亚马逊、国内阿里都已经在芯片层、模型层上发展了自研技术，微软则也已经在框架层和应用技术上有所准备。
但百度之所以同时发力自研芯片、框架、模型和应用领域，正是侧重于优化这些架构之间的高效协同，从而让自研大模型的基础设施能力进一步提升。
打个比方，对于大模型而言，想要极致优化推理速度和使用成本，算力、框架、模型、应用就像是四个齿轮，各自转速之外，很大程度上还要看它们之间的“配合能力”。
如今，这种“配合能力”，也已经成为百度发力大模型的独特优势。
打通四层技术架构后，百度已经能在基础设施层面上，打出千卡加速比90%、资源利用率70%，开发效率提升100%这样的“组合拳”。
如今，这一套组合拳更是在文心一言大模型应用的成本上，有直观的体现：
此前3月份启动内测时，如今不到2个月，百度大模型文心一言已完成4次技术版本升级，其推理成本更是已经降为原来的十分之一。
最后，在自主可控上，百度的这些技术不仅能用在自身大模型上，还能反过来进一步加速行业大模型的生产落地。
换而言之，文心一言不仅做到了数据可控、框架可控、模型可控，在全球科技领域中拥有话语权，更能将这一套技术对外输出，助力行业加速打造更多大模型。
以百度已经在内测的文心千帆大模型平台为例，仅需少量数据、最快几分钟，大模型就能完成一次“定制化”，极大地加速了大模型从研发到生产的全套过程。
而文心千帆的这一套流水线，并非仅为文心一言所打造，其训练调优经验和技术，已经可以向第三方输出。
换而言之，百度不仅是这波大模型变革浪潮的“参与者”，更是其中的“发力者”，其技术不仅可以用于构建大模型底座，更能对外输出，让国内更多玩家在这一领域具备国际竞争力。
即使目前还在培育摸索期阶段，新玩家还在不断涌现，大模型头部领域的竞争却已经到了白热化阶段。
尤其行业中进展最快的技术玩家，已经开始有上层应用落地的趋势。
在国外，以OpenAI为例，根据SimilarWeb数据，ChatGPT仅2023年4月份，全球访问量就已经达到17.6亿次；至于与ChatGPT和GPT-3相关的应用，据GPT3demo统计已经超过800个，光是这两个月就增加了200多个。
在国内，百度也已经透露了大模型相关应用数据。文心一言开始企业内测之后，在与百度智能云接洽大模型业务的客户中，新客户比例已经超过老客户比例，有超过300+企业参与内测。
显然，当底层大模型技术达到稳定进入实际生产环节的水平，上层就会不断开发出真正有突破性质量的应用。
伴随着应用数量不断增加形成生态，最终将彻底在电商、内容、办公、交通等领域产生巨大的行业变革。
△来源于量子位智库营销客服行业，百度文心一言目前已经将智能客服的知识生产效率提升了9倍，多轮对话构建的成本下降65%，终端用户认为客服接近真人的比率也在上升。
城市交通行业，目前北京亦庄的300多个路口，全都部署了百度AI信控系统，通过智能调整红绿灯的时间，提升最高30%的交通效率，有效解决了北京堵车这一“历史性难题”。
但若仅仅从行业变革的速率和市场规模角度出发，还无法完全解释百度发力大模型的原因。
毕竟从打造大模型的算力、数据和算法等层面的难度来看，仅凭短期的技术自研，显然难以支撑“快速重构所有产品”这一做法。
因此，从自身实力来看，百度这些年在自研芯片、架构到AI算法等各方面的“技术基底”，恰恰又成为了发力这波大模型浪潮必备的关键因素。
具体来说，主要可以分为三个方面。
其一，是在AI技术、尤其是大模型技术上的长期投入和积累。
最早从2013年开始，百度就在布局AI相关的技术，累计十年下来已经投入超过1000亿元，其中核心研发投入多个季度占比超过20%；
巨量研发投入背后，是技术护城河的建立，截至2022年4月，百度全球AI专利申请已经超过2.2万件。
这样的技术积累，让百度如今在大模型研发必不可少的芯片、框架、模型和应用四层架构中，均实现了对应的自研技术积累。
芯片层上，百度自研芯片昆仑二代，已经量产并部署了几万片，而昆仑芯最新的第三代，则预计2024年初投入量产；
框架层上，百度从2016年就开源了飞桨深度学习框架，目前这一框架已经集成了深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件等工具组件，在中国市场份额中排行第一；
模型层上，文心一言背后的核心技术文心大模型，从2019年开始就已经发布1.0版本，并在后续研发中不断进行优化，目前已经迭代到3.5版本；
应用层上，百度除了研发了单独的十个行业大模型以外，在搜索、智能云、自动驾驶、小度等上面也已经积累了不少研发经验。
不过，在各层技术栈上“单独发力”，还只是百度大模型的核心竞争力的一部分。
其二，针对这四层核心架构打出“组合拳”，又进一步形成了百度独特的技术优势。
虽然国外如亚马逊、国内阿里都已经在芯片层、模型层上发展了自研技术，微软则也已经在框架层和应用技术上有所准备。
但百度之所以同时发力自研芯片、框架、模型和应用领域，正是侧重于优化这些架构之间的高效协同，从而让自研大模型的基础设施能力进一步提升。
打个比方，对于大模型而言，想要极致优化推理速度和使用成本，算力、框架、模型、应用就像是四个齿轮，各自转速之外，很大程度上还要看它们之间的“配合能力”。
如今，这种“配合能力”，也已经成为百度发力大模型的独特优势。
打通四层技术架构后，百度已经能在基础设施层面上，打出千卡加速比90%、资源利用率70%，开发效率提升100%这样的“组合拳”。
如今，这一套组合拳更是在文心一言大模型应用的成本上，有直观的体现：
此前3月份启动内测时，如今不到2个月，百度大模型文心一言已完成4次技术版本升级，其推理成本更是已经降为原来的十分之一。
最后，在自主可控上，百度的这些技术不仅能用在自身大模型上，还能反过来进一步加速行业大模型的生产落地。
换而言之，文心一言不仅做到了数据可控、框架可控、模型可控，在全球科技领域中拥有话语权，更能将这一套技术对外输出，助力行业加速打造更多大模型。
以百度已经在内测的文心千帆大模型平台为例，仅需少量数据、最快几分钟，大模型就能完成一次“定制化”，极大地加速了大模型从研发到生产的全套过程。
而文心千帆的这一套流水线，并非仅为文心一言所打造，其训练调优经验和技术，已经可以向第三方输出。
换而言之，百度不仅是这波大模型变革浪潮的“参与者”，更是其中的“发力者”，其技术不仅可以用于构建大模型底座，更能对外输出，让国内更多玩家在这一领域具备国际竞争力。
营销客服行业，百度文心一言目前已经将智能客服的知识生产效率提升了9倍，多轮对话构建的成本下降65%，终端用户认为客服接近真人的比率也在上升。
城市交通行业，目前北京亦庄的300多个路口，全都部署了百度AI信控系统，通过智能调整红绿灯的时间，提升最高30%的交通效率，有效解决了北京堵车这一“历史性难题”。
但若仅仅从行业变革的速率和市场规模角度出发，还无法完全解释百度发力大模型的原因。
毕竟从打造大模型的算力、数据和算法等层面的难度来看，仅凭短期的技术自研，显然难以支撑“快速重构所有产品”这一做法。
因此，从自身实力来看，百度这些年在自研芯片、架构到AI算法等各方面的“技术基底”，恰恰又成为了发力这波大模型浪潮必备的关键因素。
具体来说，主要可以分为三个方面。
其一，是在AI技术、尤其是大模型技术上的长期投入和积累。
最早从2013年开始，百度就在布局AI相关的技术，累计十年下来已经投入超过1000亿元，其中核心研发投入多个季度占比超过20%；
巨量研发投入背后，是技术护城河的建立，截至2022年4月，百度全球AI专利申请已经超过2.2万件。
这样的技术积累，让百度如今在大模型研发必不可少的芯片、框架、模型和应用四层架构中，均实现了对应的自研技术积累。
芯片层上，百度自研芯片昆仑二代，已经量产并部署了几万片，而昆仑芯最新的第三代，则预计2024年初投入量产；
框架层上，百度从2016年就开源了飞桨深度学习框架，目前这一框架已经集成了深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件等工具组件，在中国市场份额中排行第一；
模型层上，文心一言背后的核心技术文心大模型，从2019年开始就已经发布1.0版本，并在后续研发中不断进行优化，目前已经迭代到3.5版本；
应用层上，百度除了研发了单独的十个行业大模型以外，在搜索、智能云、自动驾驶、小度等上面也已经积累了不少研发经验。
不过，在各层技术栈上“单独发力”，还只是百度大模型的核心竞争力的一部分。
其二，针对这四层核心架构打出“组合拳”，又进一步形成了百度独特的技术优势。
虽然国外如亚马逊、国内阿里都已经在芯片层、模型层上发展了自研技术，微软则也已经在框架层和应用技术上有所准备。
但百度之所以同时发力自研芯片、框架、模型和应用领域，正是侧重于优化这些架构之间的高效协同，从而让自研大模型的基础设施能力进一步提升。
打个比方，对于大模型而言，想要极致优化推理速度和使用成本，算力、框架、模型、应用就像是四个齿轮，各自转速之外，很大程度上还要看它们之间的“配合能力”。
如今，这种“配合能力”，也已经成为百度发力大模型的独特优势。
打通四层技术架构后，百度已经能在基础设施层面上，打出千卡加速比90%、资源利用率70%，开发效率提升100%这样的“组合拳”。
如今，这一套组合拳更是在文心一言大模型应用的成本上，有直观的体现：
此前3月份启动内测时，如今不到2个月，百度大模型文心一言已完成4次技术版本升级，其推理成本更是已经降为原来的十分之一。
最后，在自主可控上，百度的这些技术不仅能用在自身大模型上，还能反过来进一步加速行业大模型的生产落地。
换而言之，文心一言不仅做到了数据可控、框架可控、模型可控，在全球科技领域中拥有话语权，更能将这一套技术对外输出，助力行业加速打造更多大模型。
以百度已经在内测的文心千帆大模型平台为例，仅需少量数据、最快几分钟，大模型就能完成一次“定制化”，极大地加速了大模型从研发到生产的全套过程。
而文心千帆的这一套流水线，并非仅为文心一言所打造，其训练调优经验和技术，已经可以向第三方输出。
换而言之，百度不仅是这波大模型变革浪潮的“参与者”，更是其中的“发力者”，其技术不仅可以用于构建大模型底座，更能对外输出，让国内更多玩家在这一领域具备国际竞争力。
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