我們習以為常的科技世界，正在以肉眼可見的速度被大模型所改變甚至重構。不想錯失機遇的科技企業，都懷揣著造AI重器的夢想，各種大模型紛至沓來。

發布大模型只是開始，如同火箭發射，升空是第一步，后續能否順利沖向太空、進入產業軌道，是一條充滿了不確定的路。

有的企業耗費大量成本開發大模型，但實用效果不佳，發布之后就啞然無聲、乏人問津，徒增了負擔；有的大模型后續推動力不足，不能像OpenAI或百度一樣，根據用戶反饋持續推動大模型的迭代升級；有的則迷失了方向，找不到大模型進入產業的準確角度……

成功沖向天穹和產業軌道的大語言模型，文心一言，算是領銜的那個。

數據是最有力的佐證。5月16日，百度發布了截至2023年第一季度未經審計的財務報告，營收和利潤雙雙超市場預期，其中營收311億元，同比增長10%，凈利潤（non-GAAP）57億元，同比大幅增長48%。

百度將這份穩健的業績答卷，歸功于生成式人工智能和大語言模型為各行各業帶來的革命性潛力，以及百度及時布局大模型，文心一言開啟內測，并計劃逐步將文心一言融入百度的所有業務，圍繞文心一言在新的時代中建立新生態，實現長期、可持續的增長。

借助文心一言這個“AI火箭”，百度業績正沖向高處。

我們可以將文心一言的“動力裝置”進行拆解，理解大模型的前進動力與產業價值。

飛槳+文心一言，全速前進

對于百度的業績表現，有券商給出了這樣的評價——百度是一個有多種催化劑的首選，如生成式人工智能、云和ADAS，可以推動多重擴張。

多重動力，這一特點也體現在百度大語言模型文心一言。

大模型要飛向產業軌道，光有前端的“航天器”是不夠的，還需要算力、框架、生態等多重動力，提供足夠的技術動能，來支撐整個旅程的不斷加速。

就拿文心一言來說，發布之后行業伙伴普遍反饋效果好，一個主要原因是，能夠根據用戶反饋及時迭代強化模型能力、提高模型的推理效率、優化算力利用率，從而支撐大規模、高增長、高要求的產業需求。

而文心一言的全速前進，離不開與百度自研的產業級深度學習框架飛槳的聯合優化。

文心一言+飛槳的協同，為大模型注入了多重動力：

第一，不斷提高的推理能力，性能提升近10倍

大模型在通用任務上的表現，需要根據用戶反饋，來及時強化和提高模型的推理能力。

文心一言及背后的大模型，以飛槳做支撐，結合一言的模型結構特色和量化技術，完成推理引擎優化版本儲備，從發布開始，平均保持著一星期左右完成1次迭代的速率，已經完成了4次迭代，相對第一版大模型推理服務，單機QPS已累計提升近10倍。這也意味著，文心一言的模型推理成本大幅降低，可為10倍數量的用戶提供服務，大模型有望更加普惠地“飛入尋常百姓家”，落地各行業。

簡單來說，就是文心一言的學習速度更快，變得越來越聰明。

另外，大語言模型的用戶猛增，算力成為不容忽視的瓶頸，也進一步推高了算力成本。砸錢買算力是一個需要長期高投入的“無底洞”，提高模型算力利用率或是“治本”之道。基于飛槳分布式并行策略優化和訓練精度策略調整，百度模型算力利用率將大幅度提升。

飛槳支持AI模型從訓練到推理的全流程落地，AI大模型+深度學習框架的協同，是文心一言得以一飛沖天、向產業軌道加速前進的關鍵推動力。

大模型的多級動力裝置

1909年，羅伯特·戈達德讀了《月球上的第一批人》等科幻小說，開始對火箭動力學進行了廣泛的理論研究，并提出了多級火箭的藍圖。根據動量守恒定理，火箭進入太空軌道，需要多級推進器，在航程的每個階段，持續供給燃料，才能突破地球引力圈。

大模型要突破技術落地的限制，走向產業軌道，也需要一個層層推進的多級動力裝置。

百度全棧AI技術，就組成了這樣一個 “多級動力裝置”，在大模型時代，讓文心一言呈現出差異化的能力：

一是成長快速。

前面提到，模型層的文心一言，和框架層的飛槳，聯合優化、相互促進、相互成就，是大模型效率、效果提升的最根本原因。飛槳集深度學習核心框架、基礎模型庫、端到端開發套件、豐富的工具組件于一體，百度全棧自研產品，分布在百度人工智能四層架構，彼此適配度更高，可以高效協同，實現端到端優化，模型迭代開發的速度自然更快。

沒有自研深度學習框架的大模型服務商，要么從頭開始研發，要么基于TensorFlow和PyTorch等深度學習框架進行再開發，很難充分滿足大模型的訓練需求。

二是全面可靠。

大模型是當之無愧的“AI重器”，而圍繞大模型展開的博弈，或許會在不遠的將來，成為困擾大量行業用戶的頭疼問題。

每天與無數國人進行問答的大模型，建立在其他國家的深度學習框架上，危險系數可想而知。因此，大模型的自立自強、安全可靠，必須將核心技術掌握在中國企業受眾。

文心系列大模型，建立在百度長期部署的AI基礎設施與底層自研技術之上，能夠消除千行百業應用大模型的后顧之憂，加速產業智能化轉型升級。

三是可持續發展。

大模型作為一種新技術、新產品，發展模式還沒有成熟的路徑可以借鑒，需要長期投入、探索無人區、試錯迭代，摸索的過程也意味著大量的創新投入，一不小心就會掉隊，緊跟行業趨勢，補全大模型所需要的基礎設施和配套技術，又會帶來巨大的研發工作量和成本壓力。

百度人工智能四層框架“芯片層-框架層-模型層-應用層”，布局完整、技術領先、應用落地，為文心一言構筑了持續競爭力。

舉個例子，大模型如何落地業務場景，在很多行業還是個未知數，而得益于百度AI生態的產業實踐和積累，文心行業大模型已經在電力、燃氣、金融、航天、傳媒、城市、影視、制造、社科等領域，展開了應用落地。

IDC發布《2022中國大模型發展白皮書》顯示，百度文心大模型處于行業第一梯隊，產品能力、應用能力、生態能力全面領先。

正如OpenAI的突破不是一朝一夕完成的，文心一言的“一飛沖天”，靠的并不是單一技術的炸裂，而是沒有短板的百度AI長期蓄力，最終讓文心大模型突破限制、飛向天穹。

百度AI，躍向無限可能

火箭航程的最后一階段，是讓太空船能安然步入與行星同步的軌道。大模型的終點，則是與產業接軌，百度已經走到了這一環節。

大模型的浪潮還將持續，如何將大模型嵌入到產業中去，與產業應用結合？恐怕會成為未來幾年內國產大模型的重要話題，或者說挑戰。

我們關注文心一言的意義，就在于此。

有券商報告顯示，自ERNIE Bot宣布以來，企業客戶對基于云的ERNIE Bot服務的需求強烈，其中許多是新的云客戶。此外，ERNIE Bot推出以來獲得了大量高質量銷售線索，許多已經轉化為探索AIGC應用的共同開發項目。

AI基礎設施和SaaS化服務，對云服務的直接帶動作用，在百度財報中也有較為清晰的體現。百度智能云2023年第一季度營收為42億元，同比增長8%，且在本季度實現盈利。在競爭激烈的云市場中實現盈利，是很多云巨頭面臨的難題，百度智能云則憑借AI的核心優勢，找到了自己的節奏。隨著文心一言的持續發力，百度在云市場的表現也有了更多可能性。

這些實打實的產業成績單，都是大模型與產業接軌、百度AI技術成功轉化的證明。拆解百度AI的成功路徑，對于大模型和產業的后續影響，其重要性可能遠大于財報本身。

文心一言完成與產業軌道的“最后一米”對接，我們可以看到一條路徑：首先是技術能力的自證與他證，接下來是平臺化的動力供給與工具完備，才有了文心與百度業務和行業應用的結合與落地。

文心一言與飛槳協同進化，共同組成新型AI基礎設施，這一思路也為后來的大模型創新，踏平了道路。

敢為天下先的百度AI，也在“飛槳+文心“動力引擎的轟鳴聲中，駛出了我們期待的中國速度和中國力量，駛向產業智能化的無限未來。

審核編輯 黃宇