李彥宏提出的這18條“創業軍規”，AI創業者必看！
大模型時代已來，未來最大的產業機會在哪？AI原生應用究竟長什麼樣？基礎模型與Killer Apps如何共融共生？垂類模型與基礎模型是互為競爭關係嗎？
這些問題都能在文心一言上找到答案，但我更想知道李彥宏怎麼看——作為一位堅信AI的技術人、一位帶領公司All in AI的企業家。
百度是在3月發佈的文心一言，成為全球科技大廠中第一個登上大模型牌桌的玩家。更重要的是，百度也是國內科技大廠中第一個投入、以及堅持最久的AI玩家。
從李彥宏2013年宣佈成立深度學習實驗室至今，百度投入AI的時間已經超過10年，既見證了AI技術的發展迭代，也見證了這項技術從實驗室一步步走向現實生活的過程。
百度官方消息稱，李彥宏將會在10月17日的百度世界大會上帶來長達一小時的主題演講，“手把手教你做AI原生應用”。現在，距離這次演講還有10天時間，我梳理了李彥宏今年以來關於大模型和生成式AI的全部講話內容，從上萬字的演講實錄中選摘出18條幹貨，這是一把開啟生成式AI創業大門的鑰匙，也是“創業軍規”。
通過他的思考，我希望能進一步揭示AI原生應用的本質，為正在大模型創業、創新路上的同行人提供一份啟示。
以下為實錄摘編，enjoy：
大模型重塑AI產業
1、過去的人工智能是，我們想讓機器學會什麼技能，就教它什麼技能。教過的可能會，沒教過的就不會。大模型出現“智能湧現”後，以前沒教過的技能，它也會了。這就是為什麼有人講，我們現在朝著通用人工智能（AGI）方向發展。
2、大模型如何重新定義人工智能？主要體現在人機交互方式的變化。過去幾十年，人機交互方式共經曆了三次變革，從命令行到圖形用戶界面（GUI），再到人工智能時代，我們可以用自然語言跟電腦進行交互。也就是說，未來的應用是通過自然語言提示詞來調動AI原生應用實現的。
3、人工智能時代的到來，讓IT技術棧從三層變成了四層：底層仍然是芯片層，但主要的芯片已經不是CPU ，而是以GPU為代表的新一代適合併行大規模浮點運算的芯片；上面我們叫做框架層，就是深度學習的框架，像百度的PaddlePaddle飛槳、Meta的PyTorch、Google的TensorFlow都是在這一層；再上面一層是模型層，ChatGPT、文心一言等都屬於模型層；最上面是應用層，以後AI時代的原生應用，都會基於大模型來進行開發。
4、垂類模型不是基礎模型的競爭對手，反而應該建立在強大的基礎模型之上。沒有足夠強大的基礎模型做支撐，垂類模型就很難持續提升和發展。然而，只有少數公司會在基礎模型上達到較高水平。
卷大模型沒意義，卷應用機會更大
5、生成式大模型的問世，會帶來哪些創業和投資機會？我覺得至少有三方面機會：首先是新型雲計算，第二類是行業模型的精調，第三類是應用開發。
6、大模型是Game Changer，它會徹底改變雲計算的遊戲規則。未來雲計算公司的主要商業模式會變成MaaS，就是模型即服務（Model as a Service）。以後的應用會建立在大模型上，而不是建立在雲計算的這些算力或者存儲上。
7、大模型時代，最大的機會既不在基礎服務，也不在行業服務，恰恰是在應用。就好像在移動互聯網時代，最大的商業機會不是iOS或者安卓這樣的操作系統，而是微信、抖音、淘寶這些應用一樣。美國有幾十個基礎大模型，跟中國量級一樣，但在基礎大模型之上，美國已經有上千個“AI原生應用”，但中國市場是沒有的，這是最大的區別。
8、只有在大模型的基礎之上產生了足夠多的AI原生應用，才是一個健康的生態環境，這代表了大的技術發展趨勢。對創業者來說，卷大模型沒意義，卷應用機會更大。
9、什麼是AI原生應用？我認為至少滿足三個條件：第一，能用自然語言交互，這是最根本的變化；第二，能充分利用理解、生成、推理、記憶等，這些過去不具備的技術能力；第三，每個應用的交互都不超過兩級菜單。
10、每個AI原生應用的交互都不能超過兩級菜單。如果超過兩級菜單，大家就記不住這個功能到底在哪。好多工程師辛苦開發出來的功能隱藏在第三級甚至第四級菜單里，沒有人用。PPT、Excel都是這樣，可能80%的功能，絕大多數人從來沒用過，就是因為使用門檻太高了，不知道在哪。
11、你只要思路活躍、表達清晰，機器就能給你幹活兒，這就是AI原生的應用。
12、未來，我們要有意識地培養AI原生應用的思維方式和理念，用新的理念去重構現在的每一個產品和業務。生成式AI的來臨，讓我們發現很多時候只需要敲一兩個關鍵詞、點擊下鼠標就能解決問題，不再像過去要用一大段話來描述需求才能獲得想要的內容。這也讓我們意識到，有多少工程師辛辛苦苦開發出來的功能被藏在一層層菜單下永遠無人問津，有多少苦思冥想的靈感都無法獲得反饋，但現在，它們可能會通過一些簡單的提示詞被激發出來，所以我們應該有勇氣去改變自己的思維方式。
自然語言人機交互會帶來“提示詞革命”
13、所謂“AI Native”，最明顯的特徵就是“提示詞工程（Prompt Engineering）”。過去沒有這個行當，我們也不覺得跟計算機交互需要那麼多講究。但在未來，通過寫好提示詞來激發大模型的潛力，是非常有意思的行當，我也認為這是新工作機會最容易出現的地方，未來薪酬水平將取決於提示詞寫得好不好。
14、我做過一個大膽預測，10年後，全世界有50%的工作會和“提示詞工程”有關。這就好像教育方式一樣，提出問題往往比解決問題更重要。未來我們會需要越來越多的提示詞工程師。
15、今天百度有上萬個工程師，會C++、Python，但到了AI原生應用全面落地的時候，可能會要求大家都來寫Prompt，而且要看寫了之後run出來的結果如何。
16、大模型本身的能力放在那，用得好不好完全靠提示詞決定。提示詞寫得好，智能湧現可能就多一些，反饋結果就更有價值一些；提示詞不好，出來的東西就是一本正經胡說八道，或者是錯誤結論。
17、未來的應用是通過自然語言提示詞來調動原生AI應用實現的。提示詞的書寫是有技術含量的，是需要學習的。怎麼把提示詞寫好，這既是技術也是藝術，甚至藝術的成分還更多些。
18、不同的大模型，比如文心大模型和ChatGPT，它們的提示詞也存在明顯差異。畢竟這些模型是通過獨立底層訓練得出來的。如果把它們比喻成一個人的話，它們的“脾氣秉性”肯定是不同的，在與它們交互的過程中，我們也需要不斷摸索，逐漸瞭解如何寫提示詞才能達到更好的效果。
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