李彦宏：AI原生应用比大模型数量更重要
6月26日，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏出席“世界互联网大会数字文明尼山对话”，发表了题为《大模型重塑数字世界》的演讲。
大模型是当下全球科技创新的焦点，也是全球人工智能竞赛的主战场。李彦宏认为，“新的国际竞争战略关键点，不是一个国家有多少个大模型，而是你的大模型上有多少原生的AI应用，这些应用在多大程度上提升了生产效率。如果我们能挤上牌桌，获得竞赛入场券，中国将拥有更壮大的数字化产业，数字经济规模将获得巨大增长。”
李彦宏在演讲中还透露，百度文心大模型已经迭代到3.5版本。与3.0版本相比，训练速度提升了2倍，推理速度提升了17倍，模型效果累计提升超过50%。“文心大模型3.5版本，不仅是技术上的升级，更是安全上的升级。”李彦宏强调，“在数据质量、生成效果和内容安全性上，都得到了明显提升。”
李彦宏认为，以大模型为关键驱动的数字经济，与实体经济深度融合，将做强做优做大实体经济。汽车制造、能源、交通等行业，大模型可以深入核心业务场景，在智能客服、供应链、系统调度等版块创新，促进行业的数字化转型和智能化提升。
人工智能大模型带来的治理挑战也不容忽视。李彦宏对此表示，“坚持技术发展和安全可控的双轮驱动，才能行稳致远。如果我们安全、负责任地驾驭AI发展之路，大模型就会重塑数字世界，人工智能就可以为中国经济、乃至全球经济创造无与伦比的繁荣，提高全人类福祉。”
以下是演讲实录：
尊敬的各位领导，各位嘉宾，大家上午好！
很高兴参加世界互联网大会数字文明尼山对话，我演讲的主题是《大模型重塑数字世界》。
过去一年，人工智能在技术、产品、应用等各个层面，都以“周”为迭代速度向前突进。大模型成功压缩了人类对于世界的认知，让我们看到了实现通用人工智能的路径。大模型发展的下一个前沿，不仅是模仿人类，完成人类的“规定动作”，更是帮助人类去研究和发现未知领域，突破人类过去没有突破过的极限。如果能够迈出去这一步，将更加意义非凡。
大模型如何重塑数字世界？我想从技术和应用两个层面来谈谈：
技术层面，人工智能时代，IT技术栈发生了根本性改变，从原来的芯片、操作系统和应用三层架构，变成了芯片、框架、模型、应用四层架构：
底层是芯片层，主流芯片从CPU变成了GPU。芯片之上是框架层，主流框架包括百度飞桨，Meta的PyTorch，谷歌的TensorFlow。框架上面是模型层，ChatGPT和文心大模型就在模型层。大模型成为了人工智能时代的操作系统，所有应用都将基于大模型开发。模型之上是应用层，包括各种各样的AI原生应用。
IT技术栈的结构性变化，意味着人工智能尤其是大模型技术，将重构全球数字化产业。新的国际竞争战略关键点不是一个国家有多少个大模型，而是你的大模型上有多少原生的AI应用，这些个应用在多大程度上提升了生产效率。如果我们能挤上牌桌，获得竞赛入场券，中国将拥有更壮大的数字化产业，数字经济规模将获得巨大增长。
百度投入人工智能已经超过10年了，在芯片、框架、模型、应用四层有全栈布局，在关键核心技术攻坚上，百度在四层架构都有自主研发的领先产品和技术，因此可以进行端到端的优化，迅速提升大模型训练和推理的效率。文心大模型是完全自主可控的，我们做到了数据可控、框架可控、模型可控。
当然，人工智能大模型带来的治理挑战也不容忽视。新技术应用往往先于规范，而建立健全保障人工智能健康发展的法律法规、制度体系、伦理道德，才能营造良好的创新生态。着眼未来，在重视防范风险的同时，也应同步建立容错、纠错机制，努力实现规范与发展的动态平衡。
当下，大模型变得炙手可热。但在4年前，大模型还没被广泛关注的时候，百度就推出了文心大模型1.0。然后持续演进到2.0、3.0版本。
今天，文心大模型已经迭代到3.5版本，与3月份的3.0版本相比，训练速度提升了2倍，推理速度提升了17倍，模型效果累计提升超过50%。
文心大模型3.5版本，不仅是技术上的升级，更是安全上的升级。我们采用业界主流的大模型基础能力评估方法开展评估，结果显示，文心大模型3.5版本，在数据质量、生成效果和内容安全性上，都得到了明显提升。
我国人工智能大模型已具有一定基础，我们需要奋起直追。同时，应发挥应用场景优势，进一步深耕垂直领域，打造金融、医疗、电力等领域的专业大模型，以高质量应用和数据反馈实现技术优化，帮助大模型迭代升级，并建好AI生态。
可以预见，大模型将渗透到越来越多的领域，以大模型为关键驱动的数字经济，与实体经济深度融合，将做强做优做大实体经济，创造可观的增量价值,带来经济社会发展和产业的深刻变革。
比如在汽车制造行业，最复杂的设计环节，需要有经验丰富的工程师在2万多个零部件、几十万个参数里，找到满足需求的各种组合，再写文档、画图纸。在长安汽车，大模型可以高效地找到组合信息，自动生成设计文档，大幅缩减研发周期和成本。在中石化、南方电网，大模型可以深入核心业务场景，在智能客服、供应链、系统调度等版块创新，促进行业的数字化转型和智能化提升。
在交通领域，通过大模型技术支持的智能交通方案，可以提升交通运行效率。
比如，今年五一长假之前最后一个工作日，北京城市拥堵指数暴增2.5倍。从二环堵到六环，一片红，唯一绿的是亦庄。亦庄车流量同样明显增加，但因为部署了AI全域信控方案，300多个智能路口，都可以根据车流量自动调节红绿灯，亦庄成为不堵车的一片“绿洲”。在端午前一天，北京城区和亦庄的交通对比来看，惊人的相似：城区很堵，但亦庄畅通。
在山东泰安泰山景区，为了服务旅游经济发展，推进城区疏堵保畅，解决外地游客“停车难”的痛点，百度利用交通诱导屏、绿波带等智能管控方式，有效保障了市民和游客的安全出行。
百度智能交通解决方案已经被69个城市采用。通过智能调整红绿灯的时间，可以让通行效率提升15%-30%，这将拉动GDP2.4%-4.8%的增长。
在山东济南，我们还落地了百度智能云（山东）人工智能基础数据产业基地，既培育了AI训练师这样的新职业，又孵化了22家数据标注科技企业，带动区域就业的同时，拉动了经济增长。
无论从技术趋势，还是产业应用来看，大模型都绝不是昙花一现的风口，而是影响人类发展的重大技术变革，是拉动全球经济增长的引擎，是绝对不能错过的重大战略机遇。
坚持技术发展和安全可控的双轮驱动，才能行稳致远。如果我们安全、负责任地驾驭AI发展之路，大模型就会重塑数字世界，人工智能就可以为中国经济、乃至全球经济创造无与伦比的繁荣，提高全人类福祉。
我的发言就到这里，谢谢！