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在2023年，随着大模型技术的快速进化，我们迎来了一个里程碑式的年份，被业界广泛认为是大模型技术的“元年”。技术的边界被不断推进，众多创新应用层出不穷，预示着人工智能领域的一个全新纪元。而进入2024年，公众的目光开始从技术的纯粹进步，转向了这些进展如何在实际产业中落地，尤其是在B端市场的实际应用价值和商业潜力。
在这个关键的转折点上，3月21日，百度智能云举办的千帆产品发布会，不仅展示了其在大模型技术领域的最新成就，也为我们提供了一个观察和分析大模型技术从理论走向实际应用的绝佳视角。接下来，我们以百度为例，来看看业界推动大模型商业落地的实践策略。
2023年是大模型技术元年，2024年是大模型应用元年
2023年，被许多行业专家和观察者共同视为大模型技术的“元年”，这一年见证了人工智能领域的多项重要突破和进展。全球范围内，从OpenAI的GPT系列到谷歌的BERT和百度的ERNIE，大模型技术以其惊人的语言理解和生成能力，重新定义了人机交互、数据分析、内容创造等多个领域的可能性。这些大模型凭借其强大的计算能力和庞大的数据训练基础，展现了前所未有的智能水平，引领了一个新的技术时代。
在技术进步的同时，2023年也是大模型研发进入高速发展期的一年，诸多企业和研究机构不断推出新一代的模型，这些模型在性能上的提升不仅体现在理解和生成的准确性上，还包括在处理复杂任务时的灵活性和效率。例如，通过细粒度的模型训练，一些大模型开始能够更好地处理特定行业的需求，如医疗健康、法律咨询、金融分析等，标志着大模型技术开始朝着垂直领域深耕发展。
进入2024年，随着技术的成熟和社会的广泛认知，人们的焦点逐渐从“技术能做什么”转移到了“技术怎样为产业服务”。尤其是在B端市场，大模型技术的落地应用开始受到前所未有的关注。企业和组织越来越渴望将这些先进的技术解决方案应用到实际业务中，以提升效率、降低成本并创造新的价值。
在这一背景下，2024年被许多业内人士预测为“大模型应用的元年”，意味着大模型技术将从实验室的研究成果转化为广泛应用于实际产业的解决方案。
百度作为在大模型技术领域的先行者，其在这一转变过程中的实践尤为值得关注。百度智能云千帆大模型平台的成功，为大模型技术在实际应用中的潜力提供了有力的证明。据悉，2023年12月以来，千帆平台服务的企业用户已超过8万家，累计帮助企业精调1.3万个大模型，并开发出16万个大模型应用。更为重要的是，其API日调用量的环比增长达到了97%，这一数据不仅展示了大模型技术在企业中的广泛应用，也反映出了企业对于高效、可靠的AI解决方案的迫切需求。
产业落地，不仅关注技术指标，也看成本
在大模型技术的产业落地过程中，成本无疑是一个不可忽视的重要因素。即便是拥有前沿技术和突破性性能的大模型，如果其应用和运营成本过高，也难以实现广泛的商业落地和规模化应用。这一点，企业尤其是中小型企业，在考虑采用大模型技术时显得尤为重要。对于它们来说，技术投资必须与经济效益相匹配，即寻求最佳的“效价比”。
大模型的开发和应用成本主要包括数据收集、处理成本，模型训练的计算成本，以及模型部署和维护的成本。如何在不降低模型性能的前提下，进一步降低这些成本，成为了实现大模型技术商业落地的关键。
提高“效价比”意味着在确保模型性能的同时，降低模型的使用成本。这不仅涉及到模型训练和运行时的成本控制，也包括模型更新和维护的成本。优化计算资源利用率、提升数据处理效率、简化模型结构或采用更经济的云服务策略等，都是提高效价比的有效手段。此外，开发轻量级模型、模型压缩技术的进步，也为降低成本提供了新的解决路径。
面对不同行业、不同规模和不同需求的客户，构建一个多样化的模型体系成为了降低成本、提高适应性的重要策略。以百度的大模型产品为例，其涵盖了从ERNIE 3.5这样的通用大模型到ERNIE Tiny等轻量级大模型，再到针对特定场景优化的ERNIE Character和ERNIE Functions等垂直场景大模型。这种多样化的产品线，不仅能满足不同客户在精确度、效率和成本之间的不同权衡需求，也显著提升了大模型技术的商业化可行性和灵活性。
轻量级大模型，如百度推出的ERNIE Speed、ERNIE Lite和ERNIE Tiny，通过减少模型的参数量和优化模型的结构，实现了在保持较高性能的同时，显著降低了推理成本和提升了运行效率。这些模型特别适合需要在资源受限的环境下运行的应用，如移动设备、边缘计算设备等。而垂直场景大模型，则通过对特定领域的深入优化，提高了在特定任务上的效果，减少了企业客户进行模型二次开发和调整的需要，直接降低了使用成本。
从单项冠军，到全能型选手，是大模型进化的方向
在大模型技术的发展历程中，早期阶段的竞争，往往集中在如何将核心技术指标推向极致，例如模型的准确率、理解能力和生成能力等。这一阶段的大模型，可以被视为“单项冠军”。然而，随着技术的成熟和市场的发展，仅有卓越的技术指标已不足以满足日益复杂的应用需求。大模型技术的发展趋势，正从追求单一技术指标的极致，转向成为能够广泛应用于各个领域的“全能型选手”。
为了实现从技术竞赛到商业落地的转变，除了保持在核心技术指标上的领先外，还需要一系列配套工作的支持。这包括但不限于提升模型的通用性和适应性、简化模型的部署和维护过程、以及降低技术门槛，使得非专业用户也能轻松利用大模型技术解决实际问题。这些配套工作的目的是为了让大模型技术更加“接地气”，能够真正融入到各行各业的实际业务中去。
以百度为例，其在推进大模型技术产业落地的过程中，不仅持续优化和升级了其大模型本身，如ERNIE系列模型的持续进化，同时还构建了一整套配套的产品体系。
千帆AppBuilder组件，是百度为了简化大模型应用开发流程而推出的低代码开发平台。通过提供可视化的操作界面和丰富的预置组件，AppBuilder使得企业用户能够在不具备AI知识的情况下，快速构建和部署基于大模型的应用。这大大降低了企业利用大模型技术开发新应用的技术门槛和成本，加速了大模型技术在企业中的落地速度。
此外，在大模型应用中，高效的信息检索和管理是非常关键的。百度推出的向量数据库，旨在提供一种高效、可靠的解决方案，用于管理和检索大规模的向量数据。这对于提升基于大模型的搜索、推荐和个性化服务等应用的性能至关重要。通过与大模型技术的深度融合，向量数据库能够支持复杂的查询操作，满足企业在不同场景下的需求。
大模型原生应用时代，正在向我们招手
随着大模型技术的飞速发展，其应用领域和方式也在不断演化。在这个过程中，我们可以看到大模型应用开始向两个不同的方向分化：一方面是用大模型来改造传统软件，另一方面则是更为前沿的大模型原生应用。
这种分化与云计算领域的发展有着惊人的相似性，其中传统的云应用相当于将既有的线下应用迁移到云端运行，而云原生应用则是从一开始就为云计算环境设计和优化，充分利用云计算的特性，如弹性伸缩、微服务架构等。
类似的道理，大模型原生应用是完全基于大模型技术的特点，来设计和构建的应用。这类应用从一开始就考虑到了大模型的强大能力和特性，如自然语言处理、图像识别、数据分析等，以及模型的可扩展性和灵活性。这种从底层到顶层的全面优化，使得大模型原生应用能够更高效、更直接地解决复杂问题，同时也更加灵活和适应性强。
相比之下，传统的大模型应用可能只是简单地将大模型技术作为一种增强工具，附加到现有的产品或服务上，而没有充分发挥大模型的潜力。这种方式虽然可以在一定程度上提升产品的功能，但往往无法实现技术的最大价值，也难以完全满足日益增长的用户需求。
与之不同的是，大模型原生应用在多个方面都有显著的优势：
1. 深度集成：大模型原生应用将大模型技术作为核心组件，深度集成到应用的各个方面，确保应用的每个功能都能充分利用大模型的能力。
2. 灵活适应：这类应用能够更灵活地适应不同的业务需求和场景，通过调整模型参数或结构，快速响应市场变化。
3. 性能优化：基于大模型的特性，这些应用在设计时就考虑到了性能优化，能够有效管理资源消耗，提升处理速度和响应时间。
4. 用户体验：大模型原生应用能够提供更自然、更智能的用户交互体验，从而提升用户满意度和应用的整体价值。
随着大模型技术的持续进步，和企业对技术应用价值的深入认识，大模型原生应用的重要性日益凸显。这些应用不仅能够最大限度地发挥大模型的潜能，还能推动各行各业的创新和变革。未来，我们可以预见，无论是在企业级应用、消费者服务还是公共服务领域，大模型原生应用都将成为推动社会进步和技术创新的重要力量。
正如云原生应用已经成为当今云计算应用的主流，大模型原生应用也将在不久的将来，成为大模型技术应用的主流方向。它们将推动应用开发和服务提供的新模式，为用户带来前所未有的体验，同时为企业打开新的增长和创新空间。
文：一蓑烟雨 / 数据猿责编：凝视深空 / 数据猿