百度，尚能飯否？

國內網際網路公司市值對比（說明：截取2023年10月17日市值，騰訊市值是按當天匯率換算，位元組跳動的市值，是根據市場的估值）

那麼，百度為什麼掉隊了呢？

原因當然有很多，但關鍵的一條，是百度幾乎錯失了整個移動網際網路時代。

跟微軟類比，錯失移動：是失誤還是致命傷？

有趣的是，某種程度上，百度可以與微軟進行類比：他們都錯失了移動時代，遭受重大挫折。

接下來，我們將這兩個公司來做一些類比，來看看是否能夠發現一些有價值的信息。

微軟：一個巨人的沉淪與覺醒

說到微軟，它在很長一段時間都是那個「業界的標杆」，一家幾乎與整個PC網際網路時代同步成長的巨頭，它的作業系統、應用軟體幾乎定義了一個時代。然而，當新的時代來臨，這位「帝王」卻像是被時間拋棄的孩子，迷失在了變革的洪流中。

當iPhone和Android剛剛出現在世人面前時，微軟對此並沒有給予足夠的重視。他們或許覺得自己的Windows Phone作業系統，憑藉微軟強大的生態系統和品牌效應，必然能夠取得成功。

然而，事實是殘酷的，微軟在移動時代的起跑線上，不僅起步慢，而且方向都是歪的。他們試圖將PC的經驗套用在移動設備上，這種短視的策略，註定了他們在移動時代的失敗。

在意識到自己錯失了移動網際網路的大潮後，微軟開始進行戰略調整。他們開始大舉投資雲計算、人工智慧等新興領域，試圖在這些領域找到新的增長點。其中，與OpenAI的合作，無疑是微軟在AI領域的一次重要布局。他們的Azure雲計算平台，也逐漸成為了很多企業的首選。

與此同時，微軟開始進行內部的深度改革，他們不再拘泥於Windows、Office產品，而是開始構建一個跨平台、多元化的生態系統。Office 365、Azure、Teams等一系列創新產品陸續推出，微軟再次成為了技術行業的領軍者。而他們在AI領域的投入，更是使得微軟在這個新的戰場上，與Google、Amazon等巨頭分庭抗禮。

回顧微軟的這一波波起伏，我們不難看出，一個真正的巨頭，永遠不會滿足於現狀，他們總是在尋找新的機會、新的挑戰。錯失移動時代，對於微軟來說，或許只是一個短暫的挫折。而真正的考驗，是他們如何在挫折中尋找新的機會，如何在變革中重新找到自己的位置。顯然，微軟做到了。

百度：當失落的皇冠遭遇冰冷的現實

當提及搜索，全球範圍內，Google無疑是這個領域的王者。而在中國，百度曾經與其齊名。但在移動網際網路大潮下，這個曾經的搜索王者，為何表現得如此令人失望？

相比於Google，百度的問題在於，它過於依賴搜索這一單一業務。而當移動網際網路時代來臨，人們的信息獲取方式發生了變革，搜索的地位並沒有像PC時代那樣不可動搖。而百度，卻錯過了對其他業務的布局。

當騰訊、阿里巴巴早早進軍金融、電商、社交等多個領域時，百度卻像是被困在了自己的「金籠子」里，不知所措。百度在移動應用生態的布局上，也顯得過於保守，沒有真正找到一個能與微信、支付寶等應用競爭的殺手級應用。

可以說，在移動網際網路時代，百度犯了跟微軟同樣的錯誤，都栽了一個大跟頭。但不同的是，微軟已經強勢崛起了，百度卻還在自己的低谷中。

我們不禁要問，百度能復刻微軟觸底反彈的戲碼麼？

從移動為先，到AI為先：新一輪的淘汰賽開啟了

在網際網路的風口上，哪家企業不想嘗嘗那「豬都能飛」的滋味？但殘酷的現實是，當移動網際網路的紅利見頂，很多「豬」發現自己不僅飛不起來，反而可能掉入無底的深淵。

然後呢？AI時代的大門緩緩打開，那麼，哪些「豬」能夠成功轉型，再次飛翔？

時代的輪迴，永遠都是有人歡笑有人哭。

谷歌與微軟已經為我們呈現了這一幕，它們告訴我們，移動網際網路時代已經成為歷史，現在是AI的王國。而這不僅僅是一個華而不實的口號，更是深入骨髓的商業變革。

谷歌不僅僅喊喊口號，它真正地進行了轉型，從搜索巨頭轉型為AI技術的開創者。同樣，微軟也不再滿足於Windows和Office的傳統業務，它的未來在於雲計算、人工智慧。

目前，ChatGPT已經對微軟的多個核心業務產生了深遠的影響。無論是搜索、雲計算，還是Office365，都已經開始與ChatGPT深度融合。

看看這些世界級的巨頭，它們正全力駛入AI的快車道。

而國內的情況呢？國內的網際網路巨頭，是否已經意識到了這一趨勢？答案是肯定的。百度、阿里、騰訊，都已經在AI領域布下了自己的棋子，試圖捕捉這個新的風口。

每一個風口，都是一個企業重新出發的機會，也是一個淘汰賽的開始。

百度，這次，你能否乘風破浪，重新找回那個昔日的輝煌？我們都在看，我們都在等。

技術能力，才是關鍵的分水嶺

在創新的舞台上，真正的力量來源於技術，而不是口號。當每家公司都自誇擁有最前沿的技術時，真正的分水嶺在於哪些公司的技術能力如其所言，哪些只是紙上談兵。

百度一直自詡為技術公司，聲稱其技術驅動的DNA在國內網際網路行業中無出其右。確實，它的「文心一言」技術，在國內堪稱第一梯隊，甚至是行業領軍者。

但這真的夠了嗎？對比國際巨頭，百度的所謂「技術領先」顯得有些小家子氣。當我們把它的「文心一格」與ChatGPT進行對比，就會發現，百度在某些關鍵技術方面仍然存在明顯的短板。

以繪畫功能為例，百度的「文心一格」與ChatGPT的差距就暴露無遺。

對於一個繪畫AI工具而言，有三項核心能力很重要：

第一，對複雜需求的理解能力，要能夠畫出一個複雜、結構化、多元素的圖片。

第二，針對圖片的持續修改能力，已經給出的圖片，如果某個地方不滿意，要能夠進行針對性的修改。

第三，對虛擬概念的理解與創造力，一些虛擬概念（如神經網絡）要能夠很好的表達出來。

接下來，我們就來對比一下文心一格和ChatGPT的新功能。

先來一個複雜的繪畫需求：畫一個絕世宋朝美女，在晚上，夜深人靜，皓月當空，美女在一個庭院裡賞月，手裡拿著一把扇子，旁邊有一棵桂花樹。在她的後面站著3個僕人，其中一人端著一盤葡萄，一人端著一盤榴槤，一人抱著一隻可愛的小貓。美女似乎很傷心，在默默地流淚。

這是ChatGPT給出的結果，可以看到，雖然還存在一些問題（比如貓不在僕人手裡，月亮有點太大了，僕人不是三個）。但整體還是表達了我想要的畫面，尤其是美女哭泣的表情也能展現出來。

再來看看文心一格的表現，以下是其給出的結果。可以發現，這完全沒有給出一個結構化的圖片，裡面缺失了大量元素：僕人一個沒有，也看不出是一個庭院當中，小貓、葡萄、榴槤完全沒有出現。美女手裡也沒拿扇子，她的表情也看不出有多麼憂傷。

接下來，我們來對比一下對繪畫作品的修改能力。

我們繼續給出指令：把庭院換成草地，旁邊有一個小湖，月亮小一點。榴槤換成蘋果，桂花樹換成桃樹，其他不變。

以下是ChatGPT給出的結果，大部分需求都得到了滿足。美中不足的是，除了第二幅圖外，其他圖的月亮並沒有變小。但整體來看，已經很讓人滿意了。

而且，ChatGPT的圖片編輯功能很人性化，幾乎是零學習成本。如果對圖片有什麼不滿意，直接用文字告訴它就行。

相比而言，文心一格的圖片編輯能力就要弱一些，而且似乎走的Midjourney的產品路線，需要按照其指引一點點修改。

最後，我們來對比一下他們對抽象概念的理解與創作能力。

給出指令，「畫一幅圖，展示大模型（神經網絡）的千億級參數的訓練場景」。

以下是ChatGPT給出的結果，不是很滿意，但有那麼個感覺，尤其是第二幅圖，能基本顯示出大規模神經網絡。

鑒於ChatGPT有比較好的修改能力，我們繼續給出修改的指令，「你給的結果不好，在第二幅圖的基礎上，要更能顯示出超大規模神經網絡的訓練過程，要能展示出數據的輸入輸出，以及數據在神經網絡中的處理過程」。

以下是其給出的修改結果，可以看出，其進一步修改之後，效果要好不少。

而文心一格給出的結果就差很遠，基本沒有理解大模型和神經網絡，只理解了一個「訓練場景」。

以上只是一個例子，但「管中窺豹，可見一斑」。筆者經常使用ChatGPT、文心一言、文心一格、通義千問、通義萬象等不同的產品，也經常對比。

坦誠的說，文心一言、文心一格這類國內產品，的確是在快速進步，但跟ChatGPT相比，還是有不小的差距。

對於用戶而言，到底好不好用才是最關鍵的。而好不好用，最底層的就是AI算法決定的。從目前情況來看，百度的文心大模型，還有不小的成長空間。

大模型的競賽，才剛剛開始

需要指出的是，大模型雖是一個黃金賽道，但競賽才剛剛開始，大部分選手都沒準備好（包括ChatGPT）。

以ChatGPT為例，真的要大規模商用，其實還有很多問題沒有解決：比如一本正經的胡說八道的問題沒有徹底解決；還沒實現多模態，語言生成和圖片生成還是要用不同的模型，雖然都是用ChatGPT，但文字生成是用「Default」模式，圖片生成是用DALL.E3模式；ChatGPT雖然可以聯網，但聯網功能並不好用。

微軟的必應，也有問題，返回的很多內容都是錯誤的，還不能替代關鍵詞搜索。

阿里巴巴近期推出了淘寶問問，主打的是大模型原生的電商應用，筆者也懷著期待去嘗試了下。說實話，有點失望，還存在很多問題。

我給出指令，「要換季了，你根據我的身體數據和喜好，給我推薦幾款風衣，要今年最流行的款式。」淘寶問問推薦了一些款式，答案中規中矩。

但是其推薦的我不是很喜歡，於是就想它能根據我的喜好來推薦。但是，給出的結果是，淘寶問問不知道我的購物記錄，也就不知道我的喜好，也就是說它沒有跟淘寶的數據進行打通，這是一個巨大的缺陷。

用戶肯定想淘寶問問能夠直接推薦自己喜歡的，而不是每次都要重複的詳細描述一遍自己的喜好。

接下來，我想測試一下淘寶問問的購物操作能力，讓它直接給我下單購買。給出的結果是，它無法進行實際的購物行為。也就是說，在淘寶體系中，淘寶問問是相對獨立的應用，還沒有跟淘寶的整個用戶體系、購買體系、支付體系乃至物流體系打通，這是一個巨大的缺陷。

實際上，依據筆者的使用體驗來看，跟外部系統打通能力的不足，似乎是大模型的一個通病。包括ChatGPT，在進行外部聯網操作時，其能力會大打折扣。

技術可能是武器，但真正的戰場絕不僅限於代碼和算法。對於百度、ChatGPT以及其他競爭者而言，有一個更大、更複雜的難題正在考驗他們的業務智慧和實力，那就是體系對接。

具體來看，ChatGPT、文心一言、通義千問、訊飛星火這類大模型，要想在更廣泛的商業場景中落地，就必須解決大模型跟其他體系的系統對接、數據對接、業務對接問題。具體來看：

系統對接：技術與技術之間的碰撞總是充滿火花，但也可能產生衝突。不同的系統背後，代表著不同的技術哲學和業務邏輯。如何讓這些異構系統高效、穩定地工作在一起，不僅是一個技術問題，更是一場戰略博弈。

數據對接：數據，被譽為新時代的石油。但不同來源的數據，格式、標準、質量都存在差異，數據整合、清洗、轉換、存儲、查詢...每一個環節都可能成為瓶頸。而對於AI系統來說，數據的質量直接影響到最終的業務效果。

業務邏輯對接：不同的企業，不同的部門，甚至是同一個部門的不同團隊，都可能有自己獨特的業務流程和邏輯。如何讓AI系統能夠靈活地適應這些多變的業務邏輯，不僅需要技術的支持，更需要深入了解業務的智慧。

當然，問題在哪裡，也代表著機會在哪裡。從這個角度來說，這也正是百度的機會。正因為整個大模型行業才剛起步，還有很多待解的問題，未來的市場格局才有很大的變數。如果百度能夠解決別人解決不了的問題，那才能體現其獨特的技術價值，市場也會給它一個公正的回報。

期待看到一個全新的百度

作為一個中國人，我們當然希望自己的大模型生態能夠發展起來。作為一個用戶，我也不希望去用國外的舶來品，不僅使用不方便，還經常擔心被封號的風險。

ChatGPT當然出色，但那終究是他人的成果，是國外的技術。對於中國，一個擁有數億網際網路用戶的大國，依賴外部的技術並不是長久之計。我們需要自己的大模型，需要自己的技術生態，這需要大量有實力、有決心的國內公司在這方面的努力。

在國內科技領域，許多公司都聲稱自己在AI和大模型研發上的投入是巨大的。但大部分都只是在炒概念，真正拿得出手、敢於拼搏的，卻並不多。

百度，算是一個。對於AI的發展，百度展現出了一種近乎執著的態度。這不是簡單的投入，這是對未來的決心。

對於百度而言，大模型的能力和商業前景其實已經被OpenAI和微軟驗證了，只要其在技術實力上真的實現突破，拿出真正好的產品，肯定可以讓百度再上一個台階。

正如李彥宏在10月17日的百度世界大會上所說，「生成式AI與搜索是天作之合」。主打搜索的百度，是有希望在這場大模型創新浪潮中吃到最大紅利的。

在筆者看來，只要百度的文心大模型技術能力過關，那其將重構百度的整個業務體系：

搜尋引擎：百度搜索通過接入大模型，可以顛覆目前的用戶體驗：直接給到用戶想要的準確答案，而不是返回一堆網頁讓用戶自己去尋找答案。

百度云：在中國雲廠商中，百度是最早打「智能雲」口號的，其雲業務體系跟人工智慧的結合程度也最緊密。藉助大模型，上層應用對AI能力的調用，將成為消耗雲算力的第一引擎，從而助推百度智能雲的業績增長。

雲計算是一個很大的市場，從國際上看，撐起亞馬遜、微軟過萬億美元市值的核心力量，就是其雲業務。對於百度而言，單單把雲做好，就能撐起超過千億美元的市值。

自動駕駛：自動駕駛不是基於規則的算法，而是一個神經網絡，而大模型就是一個千億參數規模的超大神經網絡。從這個角度來看，大模型有可能重構現在的自動駕駛技術體系。國外有用GPT-4來應用於自動駕駛場景的實驗，雖然存在一些問題，但已經顯示出一些巨大的可能性。

藉助文心大模型的能力，有望重構百度自動駕駛體系，讓其能力再上一個台階，並作為其差異化競爭的一個優勢。

智能語音：在國內的智能語音領域，百度的小度科技是一個關鍵玩家。但現在市場競爭已經出現焦灼的狀態，亟需一些新鮮力量來突破。大模型本質上是大語言模型，跟NLP是直系親屬，跟智能語音也是近親。從業務邏輯上說，大模型技術必將顛覆現在的智能語音市場，這是百度的機會。

綜上，在這個波瀾壯闊的科技時代，百度經歷了高潮與低谷，曾站在浪潮之巔，也曾跌入深淵。但是，真正的英雄不僅僅是那些站在巔峰的人，更是那些在低谷中依然不放棄，勇敢前行的人。

在人工智慧這個新的戰場上，百度還有機會證明自己。但以目前的水平來看，百度離證明自己還有不小的差距。

我們期待的，不僅是一個技術上的百度，更是一個有情懷、有夢想、有追求的百度。「百度，尚能飯否？」這不僅是一個問題，更是對這個巨頭的期待與探詢。需要清楚，每一個機會、每一個轉折、每一個決策，都是對未來的塑造。

文：一蓑煙雨 / 數據猿