AI大模型对生产生活的渗透，已经在方方面面。

甚至可以说，它带来的影响比过去十年里，AI对各行各业的影响更加深远。并且一步一步发展至今，从“探索”到“价值产生”，已经变成了企业和模型厂商共同的迭代。

拿企业来说，它们不再单纯追求拥抱大模型，而是开始明晰那些业务需要大模型，大模型如何丝滑融入自己的工作流中，以及需要什么样的模型及应用。

而模型厂商这一边，拿到企业更明确的需求后，更懂得怎么让大模型业务真正深入垂直场景，提供哪些提效的工具，事半功倍地发挥大模型的价值。国内厂商在一年半内经历了百模大战和价格战，大模型的下一个战场在工具平台上。

以上，是在2024百度云智大会上，百度副总裁谢广军分享的一线洞察。

他顺带公布了一组数据：

过去一年多以来，千帆平台日均调用量超过7亿次，累计帮助用户精调了3万个大模型，开发出70多万个企业级应用。

并且，随着大模型在产业渗透的深入、需求的明确、技术的进步，百度千帆大模型平台3.0应运问世。

重塑生产力的三阶段演进

交流会上，谢广军拉明时间线，按照大模型调用趋势的变化，将过去一年半多的时间划分为了三个阶段。

• 第一阶段：ChatGPT出现-2023年上半年
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• 第二阶段：2023年下半年-今年年中
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• 第三阶段：今年年中-现在
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第一阶段，是最为轰轰烈烈的百模大战时期。

这是一个属于探索和学习的阶段，接触大模型的人/团队，都在找卡、囤积算力，争相采购GPU/AI芯片，下场尝试研究和训练模型，这时候企业的需求大部分还是模型调用和精调。

谢广军打了个比方：那时候，最重要的事情就是跑马圈地。

也就是对标OpenAI、Anthropic等抢跑，通过迅速扩张或抢占资源来确立自己的优势地位。

大伙儿秀肌肉，最主要的目的是向外界证明我们也能训练出大模型的可行性。

第二阶段，重点转向对应用场景的探索。

很多企业和开发者，不再满足于将AI大模型视为一个独立的工具，而是将其视为一种全新的生产力工具。

也是因为随着模型能力的初步具备，企业开始探索在业务系统当中怎么把大模型应用起来，改造现有的系统或者创造全新的应用，从而提升业务效率和价值。

这一时期，智能问答、智能写作等智能助手类应用如雨后春笋般涌现。

但谢广军指出，真正在生产中使用并创造价值的应用仍然屈指可数。

从今年5月开始，百模大战演化成价格激战——降价，激发了企业对大模型的调用量，促进一批场景的探索，一定程度上加速了大模型落地。

第三阶段，也就是现在，大模型应用进入了深入场景和深度融合应用的阶段。

如今，随着模型效果的提升和价格的下降，真正的落地应用终于出现了。

谢广军举例表示，教育领域、制造行业、金融行业、医疗领域，大模型带来的智能系统都在各司其职。

与此同时，大模型开始与传统软件深度融合，重塑生产力工具。

特别明显的，企业不再满足于智能助手等单一形态的应用，而是将大模型赋能于进销存系统、ERP系统等传统应用，推动业务创新和效率提升。

总而言之，如果把第一阶段的标识是百模大战，第二阶段的代表是价格战，那么，第三阶段的典型则可以归于“应用平台工具”身上。

这也是为什么百度千帆大模型平台一直不停升级的原因。

从模型训练到全栈开发，战场来到工具平台

谢广军回顾了过去一年半的时间里，百度千帆大模型平台顺应阶段性变化，都有哪些进展。

第一阶段的百模大战时期，也是B端使用模型的尝鲜期。

百度智能云推出了千帆大模型平台1.0，其中包括模型微调的工具链和大模型调用接口，模型调用开始起量。

第二阶段，千帆进化为2.0版本，“应用开发”来到台前。

除了支持模型服务和开发，千帆2.0主要增加了AppBuilder这样的AI原生应用开发平台，支撑RAG、Agent应用开发的各种需求。

进入今年，为了更系统地支持企业客户在应用开发、模型推理、模型开发等层面的大量且复杂的需求，千帆2.0持续演进，不断迭代。

不过，虽然第二阶段的千帆已经开始在企业级生产力场景里落地出力了，但谢广军分享了自己的观点：

随着模型技术进展、应用深入，实际场景当中只有大模型也不够，今天讲模型多模态，其实还是通过大模型与视觉、语音等垂直场景模型协同。

其次，企业级RAG和企业级Agent是未来大模型产业落地的主要形态。

为了适应日渐加深的深度，适应企业生产力的各种需求逐步演化，于是，千帆大模型平台3.0应运而生。

全面从模型训练转向全栈开发，开启第三阶段的故事。

千帆大模型平台3.0是面向生产力场景的企业级的一体化服务平台，主要为企业提供生成式AI生产以及应用全流程开发工具链。

在以下三个层面，均有全面升级：

• 模型开发层

• 模型服务层

• 应用开发层

模型开发层

谢广军谈到，千帆3.0的模型开发层提供最全面的工具链。

旗舰模型ERNIE 3.5、ERNIE 4.0 Turbo还首次开放SFT，可预置独家高质量混合语料。

原因无外乎两点。

一来实际业务反馈，不管从质量还是数量来看，企业自有数据都还有提升空间。预置独家高质量混合语料供企业用户在平台上扩充，可以增强模型最终效果。

二来，垂直领域模型后训练时混入通用语料，能进一步缓解通用能力遗忘这个问题。

模型服务层

千帆3.0的模型服务层提供丰富的模型。

主要包括百度自研的文心系列，以及新增语音系列能力模型和视觉系列模型。

自研模型中，包含了最新模型ERNIE 4.0 Turbo、ERNIE Speed Pro、ERNIE Lite Pro；主力模型ERNIE Speed、ERNIE Lite依旧免费；垂直场景大模型新增了ERNIE Novel等。

除大语言模型外，考虑到传统语音、视觉模型在实际落地时仍有需求，大模型与垂类场景模型的协同混用很常见，因此，模型服务层也包括传统模型在内。

谢广军用一张图展示了千帆3.0模型服务层可提供使用的大模型：

应用开发层

应用开发层提供的，则是企业级RAG和企业级Agent的开发工具千帆AppBuilder和端到端应用开发工具AI速搭。

谢广军分享了一个数据：截至目前，千帆大模型平台已经帮助用户开发了超过了70万个应用。

千帆大模型平台3.0提供的是企业级RAG和企业级Agent的开发工具。

针对企业落地大模型的高频应用场景，千帆3.0从检索效果、检索性能、存储扩展、调配灵活性四方面对企业级检索增强生成（RAG）进行了全面升级；

针对企业级Agent的开发，千帆3.0增加了业务自主编排、人工编排、知识注入、记忆能力以及百度搜索等80多个官方组件支持。

AI速搭则可以端到端地开发应用，通过一句话或者通过PRD，就能一步一步生成包括表单、数据、流程的生成端到端应用，还可以基于低代码GUI方式对生成的应用修改和完善。

借助生态共同成长

大模型的落地，除了基座大模型能力的提升，本身还是非常重视在行业场景当中的能力增强和应用，谢广军称之为“深入场景”。

今天，百度智能云千帆大模型平台，在千行百业中细分场景，然后不断提升场景中的模型能力、数据能力以及应用能力。

与此同时，千帆还推出了一系列应用样板间，让用户学会模型精调样板间，以及如何给大模型输入模板。

通过这样的方式，用户入门门槛被不断降低，大模型在若干行业场景的积累愈发深厚，推广渗透也更加深入。

经过一年多的探索，今天有很多的用户需求已经成熟了。

“拥抱大模型”已经不是企业的第一要务，把大模型在业务流程中跑起来，能把大模型用好，在业务中产生价值，才是有真本事。

大模型的效果、数据的合理使用、应用的构建方法等，是现在企业结合大模型时关注的焦点。

“现在是很好的时机。”谢广军说，用户也会挑选业界领先的伙伴合作，借助生态共同成长。

随着应用本身的深入落地，平台会越来越多，机会也越来越广。

再加上用户侧的需求更加清晰、更加务实，平台能够精准地持续完善相关功能，让大模型真正在业务场景中深入落地。

也就是说，企业真的准备好迎接和运用大模型应用的蓬勃生态。

而当企业对大模型的判断和需求更加成熟时，大模型厂商又迎来了新的机会。

在这样的新趋势下，谢广军也简明勾勒了大模型产业落地的未来线条。

首先，随着技术的迭代，模型推理成本的降低，大模型的价格会持续下降。在这次2024百度云智大会上，也公布了一个数据：过去一年，文心大模型旗舰模型累计降价超过90%。

持续的降本能给客户产生持续的收益，促使更多企业用得起、用得好。

当然了，当模型厂商还没有达到技术迭代升级的情况下，纯粹在资本推动下掏腰包做补贴，低价必然不是长久之计。

其次，虽然不管新模型还是老模型的价格曲线都会下落，但“价格下降”不是制胜一击。

研究更好的推理架构，用低算力推理达到更好的模型效果，是值得长期重视的关键。

效果不行，再便宜也用不起来。

最后，卷价格、卷效果，最终都会回归于各个厂商对自身成本的优化与控制。

相同效果下，模型厂商不断升级工程能力，降低自身成本，才能给出更实惠的模型使用价格，才能让更大众的场景把大模型用起来。

从千帆大模型平台3.0身上，我们可以看到百度对大模型产业落地整体趋势判断的缩影——

从最初的提供大模型调用和精调服务，到如今面向生产力场景的企业级一体化服务平台，不变的是始终与一线需求共同迭代。

随着大模型真正的落地与融入业务流程，属于工具平台的战事即将打响。率先迎接机遇和挑战的千帆3.0，会是这个战场上最耀眼的一员。

文章来源于“量子位”，作者“衡宇”