大模型，是今年全球科技界最火熱，最耀眼的關鍵詞。在幾個月的狂飆突進中，全球主要科技公司紛紛加入了大模型領域。中國AI產業更是開啟了被戲稱為“百模大戰”的盛況。

但喧囂與熱鬧之后，新的問題也隨之而來：大模型的力量究竟能否持續發展？在擁有了許多大模型之后，我們又該做些什么？

簡單來說，面向機遇與挑戰并重的大模型時代，中國AI需要從拼參數、拼數量的“短期主義”中走出來，走向長期發展與生態凝聚。

有大模型并不難，難的是讓大模型走向遠方。

8月16日，由深度學習技術及應用國家工程研究中心主辦的WAVE SUMMIT深度學習開發者大會2023在北京舉行。百度首席技術官、深度學習技術及應用國家工程研究中心主任王海峰表示，大語言模型具備了理解、生成、邏輯、記憶等人工智能的核心基礎能力，為通用人工智能帶來曙光。

如果要總結這一屆WAVE SUMMIT，那么在我看來，最重要的價值是百度展示了大模型如何走向“長期主義”發展模式。通過文心加飛槳，為產業伙伴與開發者構建可持續發展的AI基礎設施，為產業智能化提供源源不絕的動力。

大模型不是終點，而是起點

隨著“百模大戰”的興起，大模型以最高效率抵達了產業繁榮狀態。但隨之到來的是很多疑慮，比如在有了大模型之后，我們究竟如何讓它發揮價值？比如，大模型的技術能力，還能不能進一步突破，如何突破？再比如大模型之間的競爭，會不會變成低價、低質的競底游戲？

這些疑慮背后的關鍵，是產業界目前傳遞出的信號，過分強調“要有大模型”。反而很少提及大模型如何長期發展，如何擺脫零和博弈。

我們關注大模型，難道不是驚艷于它的表現，于是開始暢想它的未來嗎？難道我們真的滿足于“有很多大模型”就是終局嗎？

換言之，大模型應該是起點，而非終點。

目前來看，大模型的技術、產業與生態都還處在發展的萌芽期。各方應該攜手共建，描畫大模型的美好未來。大模型之路，至少需要完成三個目標：

1.向產業價值，完成大模型向C端與B端的應用落地，推動AI原生應用走向時代前沿。

2.向眾智生態，大模型應該是各行各業、萬千開發者的大模型，集眾智才能立高遠。

3.向技術突破，大模型目前的表現僅是開端，我們需要有方法、有路徑來驅動大模型持續發生技術突破，直到走向AGI的遠景目標。

如何鋪這條大模型路？百度在WAVE SUMMIT深度學習開發者大會2023，展示了他們一直以來都在做的三件事。

指南針：AGI曙光已現

如果說，大模型還能向前走，那么它應該向哪里走？百度為大模型時代鋪路，做的第一件事，是向各界展示了關于大語言模型方向的“指南針”。

AI開發者們都知道，WAVE SUMMIT深度學習開發者大會，歷來是呈現百度對深度學習技術未來洞察的舞臺。

2019年，王海峰在首屆WAVE SUMMIT中提出，深度學習具有很強的通用性，并具備標準化、自動化和模塊化的工業大生產特征，推動人工智能進入工業大生產階段。

四年來，AI工業大生產的方向不斷得到了充分驗證，更引導了AI產業的發展與AI開放生態的繁榮。今天，AI技術在各領域展現出了充沛的生產力釋放效應，證明AI工業大生產階段已經正式到來。

面對大模型時代新的方向性問題，王海峰也給出了清晰明確的洞察。本屆WAVE SUMMIT，王海峰首次對外表示，人工智能具有多種典型能力，理解、生成、邏輯、記憶是其中的核心基礎能力，這四項能力越強，越接近通用人工智能，而大語言模型具備了這四項能力，為通用人工智能（AGI）帶來曙光。

也就是說，大模型持續向前發展，實現技術突破是可預見、可期待、可實現的。以理解、生成、邏輯、記憶四項核心技術作為向量，我們可以規劃出大模型長期發展的路標與路徑。

這樣的論斷，建立于百度扎實的技術探索之上。

以文心一言為例，它首先從數萬億數據和數千億知識中融合學習得到預訓練大模型，在此基礎上采用有監督精調、人類反饋的強化學習和提示等技術，并具備知識增強、檢索增強和對話增強等技術優勢。進一步地，文心一言通過多種策略優化數據源及數據分布、基礎模型長文建模、多類型多階段有監督精調、多任務自適應有監督精調、多層次多粒度獎勵模型等技術創新，全面提升基礎通用能力。在檢索增強和知識增強的基礎上，通過知識點增強，提升對世界知識的掌握和運用；通過大規模邏輯數據構建、邏輯知識建模、多粒度語義知識組合以及符號神經網絡，提升邏輯能力；通過構建數據、內容、模型和系統安全的全面安全體系，保障大模型的安全性。可以說，其具備了理解、生成、邏輯、記憶等核心基礎能力。

王海峰的闡釋既解答了各界對大模型長期發展動力的期待，更直接點明了AGI這一長期目標的實現方式。將目前的大模型技術基礎，與人類科技的星辰大海聯接在了一起。

除此之外，王海峰還分享了百度在大模型效率、應用等方面的最新進展。

所有遠大航程都始于找到正確的航海圖。大語言模型具備了理解、生成、邏輯、記憶四項核心基礎能力，帶來AGI的曙光，正是這樣一張值得各界深度思考的航圖。

筑路基：文心加飛槳的步步向前

知道了要向哪里走，接下來的問題是應該如何走？面對這個問題，百度為大模型時代做的第二件事，就是通過文心加飛槳，為大模型發展鋪設新的路基。

百度集團副總裁、深度學習技術及應用國家工程研究中心副主任吳甜表示，文心一言熟練掌握的創作體裁超過 200 種，涵蓋了幾乎所有寫作需求，內容豐富度是初期的 1.6 倍、思維鏈長度是初期的 2.1 倍，知識點覆蓋是初期的 8.3 倍。

這樣的進展效率背后，是百度在核心技術、開發平臺、應用部署等領域協同發力的成果。而百度在大模型領域得到的先驅者經驗，也將通過文心加飛槳打造的AI基礎設施，面向開發者與千行百業進行落地。

在本屆WAVE SUMMIT當中，我們可以看到百度圍繞大模型的開發、優化、應用，取得了許多關鍵性、基礎性的進展，我們可以從中試舉幾項加以說明：

1.擴展大模型能力邊界的插件生態

面對全新的大模型機遇，插件機制是開發者急切期待的。為了填補這一需求，文心大模型在 3.5 版本中新增了插件機制，已上線了百度搜索、覽卷文檔、一鏡流影、說圖解畫、E言易圖五種官方原生插件。王海峰表示，未來百度將與開發者共建插件生態，共享技術創新成果。

從WAVE SUMMIT的反饋來看，各界對這些插件的認可達到了很高指數。

比如說，覽卷文檔可以借助文檔智能模型及搜索系統，實現對文檔的格式、布局等信息充分理解及定位，從而幫助用戶實現文檔摘要、問答及創作的需求。

再比如，一鏡流影依托文心跨模態大模型，突破了不同模態之間語義對齊等技術難題。用戶僅需簡單輸入文字，即可在1分鐘內獲得高質量的AIGC視頻，為大模型+視頻帶來了全新的效率升級與想象力突破。

E言易圖則實現了將文字需求轉化為可視化圖表的需求。僅需簡單的數據圖表需求，或輸入待生成圖表的數據內容，即可生成可交互圖表，協助用戶完成數據分析、洞察及圖表信息的交互演示，從而實現大模型與辦公、財務、數據統計等領域更為緊密、有針對性的結合。

2.深度學習平臺與大模型的聯合優化

在大模型成為各界關注重點之后，如何更好更快地訓練大模型，提升大模型推理效率，成為了產業中至關重要的挑戰。為此，經過緊密的技術升級，百度已經將文心與飛槳聯合優化這條路跑通、跑順，成為了整個大模型產業可以參考的升級范本。

本屆 WAVE SUMMIT 上正式發布了飛槳開源框架v2.5，其全面完成了架構升級，同時在大模型訓練、推理和多硬件適配方面帶來了新的功能。其中，文心與飛槳聯合優化最為關鍵，通過協同優化，文心大模型 3.5 訓練速度是優化前的3 倍，推理速度更是達到了30倍以上。

大模型效率的提升離不開飛槳的加持，在訓練方面，百度總結了一套打法：

從硬件資源層面看，飛槳與文心在硬件集群上進行協同優化，提升了有效訓練時間占比；通過芯片、存儲、網絡協同優化，提升了模型的訓練吞吐速度，從而全面實現了以更小資源消耗實現大模型訓練目標；與模型算法協同優化，提高收斂效率。在大模型訓練中，優化收斂效率和穩定性，可大幅度減少訓練時間，達到事半功倍的效果。

在推理方面，飛槳則是從模型壓縮、推理引擎、服務部署三個關鍵環節進行協同優化。作為深度學習開發平臺，飛槳可以支持AI模型從訓練到推理的全流程落地。舉例來看，飛槳模型推理服務就可以有效支持大模型推理效率提升。其在業內首創了支持動態插入的分布式推理引擎，從而可以更有效完成龐大數據規模的AI模型進行推理部署。在這些關鍵環節的協同推理能力提升下，飛槳不斷幫助文心大模型提升推理效率與推理性能，讓模型的學習效果與魯棒性更強，從而取得更強的應用效果。

到目前為止，文心與飛槳的聯合優化路徑被持續驗證，進而打通了大模型低成本、高效率落地的大門。

3.應用側的先導示范。

面對著大模型的能力與機遇，各界不僅關注大模型基礎技術，同時也希望在應用側直接獲得大模型支持，以及通過有效的AI原生應用來探索自身的應用落地方案。

在這一方面，WAVE SUMMIT 上展示了文心一言的能力，通過智能工作平臺如流進入辦公場景，全面提升辦公效率。百度集團副總裁、百度集團首席信息官李瑩發布了如流的“超級助理”。 在代碼智能化場景，百度Comate系列產品全新升級，重磅發布智能編程助手ComateX和Comate Stack工具套件，實現了代碼解釋、代碼生成、行間注釋生成、單元測試用例等能力。

文心加飛槳，通過不斷升級技術、完善工具、落地應用，讓大模型的路基沿著正確方向一路鋪設開去，從而讓更多開發者、更多行業伙伴能夠走上這條路，走近大模型的時代機遇。只有在眾力眾行之下，中國AI才能滾滾向前。

開航道：為開發者，為產業，為生態

在定準方向，夯實技術之后，下一個問題是如何讓更多人加入進來，分享大模型紅利。為此，百度為大模型時代做的第三件事，是把大模型變成繁榮的生態航道。讓更多行業、更多開發者以高效率、低門檻的方式融入進來，駛向自己的目標。

生態與技術并重，始終是百度發展AI技術的立足根本。經過多年發展，產業級深度學習開源開放平臺飛槳，已經凝聚了800萬開發者，服務于22萬家企事業單位，基于飛槳創建的AI模型達到80萬個。

而面向大模型的機遇，百度同樣也廣開生態之門，注重社區發展。WAVE SUMMIT 期間，王海峰發布了飛槳開發者社區AI Studio中文名“星河社區”，寓意“文心加飛槳，翩然赴星河”。

與此同時，正式推出了星河大模型社區。在社區，開發者可以獲得一體化的大模型開發支持。飛槳+文心貫通全開發流程，與開發者持續共創大模型項目和應用。目前，星河大模型社區已上線了超過 300 個大模型創意應用，還提供了豐富的功能方便開發者進行交流。百度還發布了文心大模型“星河”共創計劃，提供生態和產業資源，與廣大開發者共同推動人工智能應用創新。

而在作為AI產業底座的硬件領域，文心大模型最新與英偉達、寒武紀、華為等12家硬件伙伴開展了適配，覆蓋了云和端側多種硬件類型。目前，已經有25家硬件伙伴參與到了星河社區硬件生態專區的共建當中。

從產業落地的角度來看，文心大模型的落地規模在國內保持領先，已經有15 萬家企業申請了文心一言內測，其中超過 300 家生態伙伴在 400 多個具體場景取得了測試成效，覆蓋辦公提效、知識管理、智能客服、智能營銷等領域。同時，百度聯合國家電網、浦發銀行、泰康、吉利等企業聯合發布了 11 個行業大模型。

不難看出，百度開辟的大模型航道，已經實現了落地廣泛、生態繁榮、伙伴眾多。百度的大模型之路，正在這樣的航道上徐徐展開。

相比于以“有大模型”作為全部目標，百度的大模型之路目光更遠，看向AGI的星辰大海。

相比于堆積參數和技術務虛，百度的大模型之路更加腳踏實地，它是在一個個插件，一次次優化中走通的，每一個腳印清晰可見。

相比于短期利益與劣幣競爭，百度的大模型之路堅持生態互利，它是行業的路，開發者的路，更多人的路。

中國AI的大模型之路，當如是也。