一方面，這當然與「大模型熱」相關。大模型技術的通用性與湧現性存在著巨大的機遇，很容易讓人聯想起2000年左右百花齊放的移動網際網路創業。

但另一方面，也因「大算力、強算法與大數據」的限制，「大模型創業」往往是一場勇者間的冒險。

特別對身處浪潮間的創企而言，儘管已手拿「衝浪板」，但機會窗口正因一些行業現狀與現實考量而逐漸收窄。

首先，是被抬高的創業門檻。 大模型極為「燒錢」，每一次訓練任務都耗資巨大，從0到1極為不易，很多初創公司即便有好的demo和idea，但由於缺乏底層算力基礎，難以入局。

其次，區別於國外在AI原生應用上繁榮的創業生態，中國目前暫未出現適合AI創企的繁榮生態，導致中國依舊缺少真正有影響力的應用產品。

李彥宏此前曾提到「大模型時代的三大產業機會」，其中第三類便是基於通用大語言模型開發應用服務的應用服務提供商，「這可能才是真正的機會，很多創業明星公司可能就是未來的新巨頭。」

這一點並不難理解。參考移動網際網路時代，真正的超級應用往往是基於安卓和iOS而開發出的，如微信、抖音、滴滴等。

但我們看到的是，在生產式AI賽道上，除了OpenAI的ChatGPT，國外已誕生了諸多具備潛力的獨角獸企業，它們逐步從「小而美」走向「大而全」。比如，視頻和圖像編輯軟體公司Lightricks、寫作及藝術內容生成器Jasper和AI圖像生成器開發商Stability.ai等。

但在國內，AI原生應用端還尚未形成這樣百花齊放的生態。

可能的原因指向割裂的創新生態。

對比國外，如微軟與OpenAI的互相成就，國內往往是單點創新多，協同創新少，玩家往往都「既要、又要、還要」，最終的結果難以提升創新效率，只能重複造輪子。

理解了上述行業現狀，也就理解了百度為何要在此刻向全球發出「AI召集令」。這實則是這家企業對當前「中國大模型熱」的冷思考與熱作為。

百度的B面，一個務實的「創新加速器」

科技史告訴我們，在塑造創新生態這件事上，需要極強的戰略定力與資源整合力。就連被稱為「科技聖地」的矽谷，其之所以成為創業者的熱土，也與歷史的機緣、活躍的風投資本以及政策的大力支持，離不開關係。

但一些關鍵問題也因此浮出水面，百度為什麼要做這件事？為什麼百度有能力成為AI創業者們背後的「創新加速器」？

一個最明顯的答案是百度獨特的創新文化。多年以前，百度就開始投入AI創業浪潮，確定AI就是百度的未來，這是企業的基因。

在AI2.0時代，李彥宏也率先提出：「百度要做第一個把全部產品重做一遍的公司，不是整合，不是接入，是重做，重構。」

「創新理論之父」熊彼特就曾認為：「創新就是重構」。這種始終如一的創新冒險氣質與敢於從頭再來的勇氣，正是大模型時代所需要的。

另一個原因是百度獨特的全棧式AI能力。

百度是目前唯一一家在晶片層、框架層、模型層和應用層都有領先產品布局的企業。這四層架構相互協同優化，既可以顯著地降本增效，又形成了「數據-模型-應用」的飛輪。

在晶片層，百度是中國第一批自研AI晶片的大廠，目前已實現兩代通用AI晶片「崑崙」的量產及應用，這為大模型的落地提供了強大算力支撐。

在框架層，「飛槳」作為國內首個自主研發的產業級深度學習平台，可以幫助開發者快速創建、部署模型，降低了AI開發和應用的門檻。

在模型層，「文心大模型」包括基礎大模型、任務大模型、行業大模型三級體系，能夠滿足產業應用需求。

而在應用層，百度啟動內測的「文心一言」和「文心千帆」兩大產品，進一步推動生態構建與應用場景的落地，在to C和to B兩條路線上，讓大模型能夠真正地用起來。

除了獨特的創新文化與技術基礎設施外，另一個不可忽視的競爭優勢其實是百度的資源整合力，這對創企而言尤為重要。

梳理目前國內大模型領域誕生的明星初創企業，能迅速卡位賽道的玩家，要麼是有創始人經歷或個人魅力背書，要麼就是有長期跟蹤孵化的生態方，並非人人都能融到大錢，獲得資源。

因此，藉助百度這類科技大公司的槓桿，創業者可以撬動更廣闊的產業資源，從百度生態中獲得豐富的產學研資源，藉助協同創新，在為數不多的機會窗口中，更快地跑出來。

從這一點來說，或許應該換一個視角看百度了。在AI科技企業的A面外，百度的B面是一個務實的「創新加速器」。

「百度AI+」的想像力

正如諮詢機構IDC在《2022中國大模型發展白皮書》中所預測的，大模型是AI發展的必然趨勢，大模型從科研創新走向產業落地，必須通過開放的生態才能持續釋放紅利。

海外微軟的發展路徑已驗證了「開放」的重要性。微軟與OpenAI在資金、技術和應用上的深度合作，在推動產品快速落地的同時，形成了「模型調用-數據反饋-模型疊代」的正反饋循環。

隨著人工智慧領域的競爭日益激烈，對中國玩家而言，面臨的挑戰也在進一步升級。

毫無疑問，技術是理想的，但場景與產業是務實的，兩者結合併不容易。而站在更遠的角度，文心杯創業大賽是「百度AI+」想像力的體現，將帶來更深遠的影響。

一方面，更多具備潛力的創企誕生，本身能激發AI商業化潛力，重構商業模式，讓AI進一步與千行百業相結合。

這背後是百度對技術創新更務實的考量。李彥宏曾反思技術創新：「（很多技術）離市場很遠，很多時候是自嗨。」因此，大模型技術只有與市場結合，為市場服務，才能稱之為真正地落地。

文心一言就是上述思路的典型例證。從3月16日內測至今，文心一言已完成了4次技術版本升級，推理成本降到了十分之一，推理效率提升10倍，模型推理性能提升50%，模型算力利用率提升1倍。

目前已有15萬企業申請加入文心一言內測，覆蓋了政務、金融、媒體、電商零售等行業。具體到案例上，在汽車領域，如長安汽車正基於百度文心大模型開發一款智能產品，賦能長安汽車的一款量產車型。在SaaS軟體行業，金山辦公也與文心一言針對意圖理解、PPT大綱生成、範文書寫、生成待辦列表、文生圖等多模態生成的場景進行聯合開發，目前已取得了進展。

另一方面，對行業而言，也能激活創新生態，形成更專業垂直的分工體系，降低創新的不確定性。

正如上文所說，國外的生產式AI賽道在應用層有著繁榮的生態，大多數的企業成長路徑即藉助具備生成式能力的大模型，找到擅長的細分賽道，做應用層的開發，這種垂直的分工體系，大大降低了創新創業的不確定性。

這其實與百度的思路一致。文心一言某種程度上扮演了AI時代作業系統的角色，開發者可以自由調用文心一言的能力，低成本開發自己的「APP」。

毫無疑問，邁入大模型時代，中國科技企業正在加速構建自己的生態系統，擁有自己的大語言模型和基礎模型。根據李彥宏的預測：「中國會出現至少一個、也可能是兩個或三個基礎大模型，可以支持人們開發各種AI原生應用。而百度的文心大模型就致力於成為AI開發者的默認基礎模型之一。」

更深遠的意義在於「先上牌桌」。在全球人工智慧的這場軍備賽中，中國科技企業只有先上牌桌，才能擁有話語權。

李彥宏曾說：「算力可以買來，創新能力買不來。」對中國科技企業而言，只有提前規劃布局AI生態，將技術優勢轉化為生態優勢，才能加速趕超引領的步伐，參與全球人工智慧規則的制定，拿到這場競賽的入場券。

從這一角度來說，百度無疑開了一個好頭。而對日新月異的中國大模型行業而言，一個好的起步，已是研發能力與商業能力躍升的一大步。