2023年亞布力中國企業家論壇第23屆年會于3月17日-19日舉行。百度創始人、董事長兼首席執行官李彥宏出席并演講。

　　李彥宏說，過去三年，自己經常一整天都待在家里看書，對“增長的動力”有了更多的思考。

　　他說，三次工業革命為人類經濟帶來了指數型增長，但自己認為叫做“科技革命”更為貼切。而第四次科技革命在哪里？他認為，是由創新驅動的。

　　那么，創新從哪里來？李彥宏認為，是靠反饋出來的。“不管做什么東西，一定要有市場或者說有人來告訴你這個東西是對還是不對，是好還是不好，有了這樣的反饋就會出現快速的迭代，就會出現好的創新”。

　　“第四次科技革命主要指的是人工智能，以深度學習、算法為代表的人工智能革命所帶來的，而這種創新是越發明顯靠反饋來獲得的”，李彥宏指出。

　　“剛才晚上的時候跟不少朋友聊天，都提到了昨天我們文心一言的發布，剛才江小涓老師說她看了文心一言的發布，這是新一代的大語言模型，生成式的AI產品。這是一個非常典型的要靠反饋才能不斷提升的，這也是我為什么很希望及早地把它發出來的原因”。

　　“昨天發布會之后，好多人說你為什么不現場去demo？要不要今天在亞布力的現場給大家demo一下？我的團隊要求我現場demo。但總共就15分鐘的時間，因為也發了不少邀請碼出去了，大家可以自己試”，他說。

　　為什么這么多人關心文心一言，李彥宏說，其背后的技術叫“自然語言理解”，就是電腦具備了非常好的理解人的自然語言的能力，非常好地、清晰地表達它的意思的能力，非常好的邏輯推理能力。“當你想一想，當一個機器具備理解能力、表達能力、推介能力的時候，它是不是很像人？非常像，對吧？當然機器還有機器的優勢，比如記憶力、計算能力遠比人強”。

　　“有了這樣的能力之后，確實會改變每一個行業”，他說，這項技術可以使得每一家企業都跟客戶之間的距離拉得非常近。“比如可口可樂在全球有幾十億客戶，但不可能對于這幾十億人7×24小時配一個專屬的客戶服務人員，因為經濟學上算不過賬來。但是當機器具有這樣的能力的時候，自然就變得可能了，增長就是從這兒來的”。

　　談及大模型帶來的增長的機會，李彥宏認為有三點，一方面是新型的云計算。今后云計算的主流商業模式會變成MES，很多很多的應用是基于現成的模型來進行開發的。所以，云計算的游戲規則會因此而改變。

　　第二個方向是行業模型，“我們去年跟哈爾濱有一個聯合發布的城市行業模型——冰城文心就是屬于這樣，大模型面向某一個行業進行精調，它就不僅懂比較通用的一般人懂的東西，它也會懂某一個行業的東西，就會能夠更好地解決各個行業的問題。這種公司一旦對某個行業吃得比較透就可以服務這個行業的很多企業或者組織”。

　　第三個方向是應用開發，是基于現有的文字生成的能力、圖片生成的能力、語言視頻生成的能力可以開發出來今天還無法想象的應用。“倒回到2007年，大家不會想象到今天會有抖音、微信、淘寶這些東西，在AI時代，在大模型時代，也會出現這樣量級、這樣現象級的應用出來，只不過它是基于大模型來開發的”。

　　他還提及了兩個反饋驅動創新的例子。

　　一個是昆侖芯片，百度也做了十年以上昆侖芯片，之所以能夠用在今天的大模型推理上，就是因為有反饋，有應用。“當初做搜索的時候，買別人芯片太貴了，一萬美元一片，我們自己做的話兩萬人民幣就做下來了，就逼著自己做出來了昆侖芯片，今天可以每天響應一萬次的深度語義匹配和理解”。

　　另外一個是自動駕駛運營服務品牌蘿卜快跑，李彥宏說，百度拼命做大無人駕駛的規模，其實也是為了反饋。“只有單量足夠多，才能遇到別人遇不到的技術問題，遇到這些問題你才能夠解決它，解決這些問題就產生了創新”。

　　以下為演講全文：

　　我已經有幾年沒有來亞布力了，過去三年，我經常一有時間就整天待在家里看書。今天我想利用這個機會跟大家匯報一下我的看書心得。這些心得總結成一個話題，就叫“增長的動力”。增長從哪里來？聽起來它有點像經濟學研究，但我作為企業家的視角，對它的理解，還是有所不同。 

　　作為改革開放的親歷者和受益者，見證了過去40多年中國GDP的高速增長，從過去的幾千億元，到去年增長已經超過了120萬億元。

　　從1960年代以來，美國的人均GDP增速其實也挺陡的。從全世界范圍內過去2000年的更大范疇來看，人均GDP增長曲線很有意思。

　　前1700多年人均GDP基本沒有變化，這意味著什么呢？第一，它意味著人的生產效率沒有變化；第二，人的生活質量和經濟增長也不快。但為什么從18世紀末期開始，人均GDP出現了這么陡的增長？因為世界人口也在這200多年的過程中，出現了高速增長。這兩個因素疊加起來，就是一種指數型的增長。Industry  revolution其實是這200年里經濟高速增長的原因，Industry revolution在中文里經常被翻譯成“工業革命”，但 Industry revolution這個“工業”翻得不是特別貼切。就像今天沒人會說百度是一個工業公司一樣，但在英文的語境里的百度是Industry，我們代表的是Industry。如果我們認真追究這個叫法，其實應該叫“科技革命”，換句話說就是，第一次科技革命的代表是蒸汽機，第二次科技革命的代表是電氣，第三次科技革命代表的是信息。

　　那么，有沒有第四次科技革命？我認為是有的。這種增長還會持續，而增長是由創新驅動的。大家對這個結論可能也不會很驚訝，那么，“創新從哪里來”反而是我們應該要認真思考的一件事。我自己的體會是：創新是靠“反饋”激發、推動出來的。無論你做什么東西，一定要有市場，或者說，一定要有人來告訴你，這個東西是“對”還是“不對”，是“好”還是“不好”，有了這樣的反饋就會出現快速的迭代，從而出現好的創新。第四次科技革命主要是以深度學習、算法為代表的人工智能革命帶來的，而這種創新愈發明顯地是靠“反饋”、靠Feedback獲得的。今晚不少朋友都提到了昨天 “文心一言”的發布。“文心一言”是一個新一代的大語言模型，生成式的AI產品。這是一個非常典型的、要靠“反饋”才能不斷提升的模型，這也是我為什么很希望及早地把它給發出來。

　　昨天發布會之后，好多人說你為什么不現場去演示，今天要不要在亞布力這個現場給大家演示一下，我的團隊要求我現場演示，但總共就15分鐘的時間，而且我也已經發出了不少邀請碼，大家可以自己去試試。為什么這么多人關心它？它為什么會是一個很大的事兒？因為它背后的技術總體上叫做“自然語言理解”，或者說，就是電腦具備對人的自然語言的理解能力，具備清晰表達人的意思的能力，具備很好的邏輯推理能力。

　　試想一下，當一個機器具備理解能力、表達能力、推理能力時，它非常像“人”，但機器的記憶力、計算能力遠比人強。機器有了這樣的能力之后，確實會改變每一個行業。我判斷，這個技術可以拉近每一家企業與它的客戶之間的距離。舉個例子，比如你是可口可樂，全球有幾十億的客戶在買你的產品，你有沒有可能對于這幾十億人的每一個人、7乘24小時給他配個專屬的客戶服務人員呢？人為上肯定不可能，經濟學上算不過賬來，但當機器具有這樣的能力時，那么自然就變得可能了。增長就是從這來的。過去不可能的事兒其實很多時候不是不可能，只是因為太貴了。現在因為技術的進步使得成本迅速下降，效率迅速提高，很多“不可能”都變得“可能”，因此產生了增長。

　　大模型帶來三個方面的增長機會：

　　一是所謂的新型云計算。過去的云計算主流的商業模式叫做IaaS（Infrastructure as a Service）是基礎的算力、存儲什么這些東西，以后的云計算主流的商業模式會變成MaaS，就是Model as a Service，就是很多的應用是基于現成的模型來進行開發的，所以云計算的游戲規則會因此而改變。

　　二是行業模型帶來的機會。我們去年和哈爾濱有一個聯合發布的城市行業模型——“冰城文心”，這種大模型面向某個行業進行精調，它不僅能懂比較通用的一般人懂的知識，也會懂某個行業的知識，能夠更好地去解決各行業的問題。這種公司一旦對每個行業吃得比較透，就可以服務這個行業很多的企業或是組織。   

　　第三個機會是應用開發。這個應用開發就是基于現有的文字生成、圖片生成、語音視頻生成和數字人等能力，開發出來我們今天完全無法想象的應用。倒回到2007年，大家不會想象到今天會有抖音、微信、淘寶等，在AI時代，在大模型時代，也會出現這樣量級、現象級的應用出來，只不過它是基于大模型來開發的。

　　智能交通也很明顯地可以提升效率，提升效率其實就是創新帶來的。在智能交通領域，我們有很多個城市都有落地項目，基本驗證了當初的理論。通過人工智能技術，可以使這個城市的交通效率提升15%—30%，對應的GDP增長是每年2.4%—4.8%，在北京亦莊，廣州黃埔，河北保定、湖南長沙、株洲等城市都有證明。

　　另兩個反饋驅動創新的例子：一是昆侖芯片。昆侖芯片現在特別適合大模型做推理，將來也會適合做訓練，這件事百度也做了有十年以上。而之所以它能夠用在今天的大模型的推理上，就是因為“有反饋、有應用”。當初我們做搜索的時候，買別人的芯片太貴了，1萬美元一片，我們自己做，2萬人民幣就做下來了，所以就逼著自己做，做出來了昆侖芯片，今天它每天可以響應1萬億次的深度語義匹配和邏輯。

　　另一個蘿卜快跑是我們自動駕駛運營服務的品牌，今天已經超過了200萬單，在武漢等城市可以進行全無人的商業化運營。所謂的全無人，就是不僅沒有司機，也沒有安全員。大家平時見到的這種無人駕駛通常車上還坐著一個安全員，只是這個安全員不碰方向盤。然而今天在一些城市已經可以不用配備安全員了，你要打一輛車，打開車門，里面是沒有人的，你只要付費之后，它就把你帶到你想要去的位置。大家有興趣可以到武漢經開區現場體會一番。為什么我們要拼命去做無人駕駛的規模？蘿卜快跑的規模其實是為了獲得反饋，只有單量足夠多時，才能遇到別人遇不到的技術問題，才能夠去解決這些問題，在這個過程中才會產生創新。

　　最后，我想從技術的角度講一下人工智能時代發生了哪些根本性的變化。IT的技術棧在之前基本可以分成三層，即底層的芯片層、中間的操作系統層、上面的軟件層或叫應用層。在PC時代， Windows就是中間的操作系統，Intel是芯片層，上層則是大家各顯神通去開發各種各樣的軟件。在手機移動時代，仍然分為芯片層、操作系統層，只不過操作系統換成了IOS、安卓，上層的軟件改了一個名字叫做“應用”。但在人工智能時代，這個IT的技術棧會變成四層。底層還是芯片，但芯片會變成以GPU為主的人工智能加速器，百度的昆侖芯片就是這個層面的芯片。框架層是人工智能的框架， Facebook或MATA都是這個框架，而國內比較領先的是百度的飛槳。框架上面才是模型，昨天發布的文心一言就屬于大模型。模型可以有語言模型、視覺模型及聽覺模型，按照行業分也可以有交通大模型、能源大模型、金融大模型、醫療大模型，等等。在大模型之上，才是人工智能時代的應用，百度的搜索、智能的信控，或者能源、電力等，就是智能的調度系統。這些都是比較典型的人工智能時代的應用。這幾層之間相互反饋，使得整個應用的效率不斷提升。ChatGPT的調用的價格，每一個Token調用的價格在一兩個月就降低了一個數量級，這說明它的創新速度非常快。這種現象在人工智能時代會比較普遍。人工智能技術快速演進，會帶給我們一個非常不一樣的世界。所以百度真正相信的就是，用科技來讓復雜的世界更簡單。

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責任編輯：梁斌 SF055