相信已經很少有人沒聽過“新質生產力”這個概念了。

今年兩會期間，“新質生產力”被寫入《政府工作報告》。近兩個月，社會關于“新質生產力”的討論愈演愈烈——究竟什么是新質生產力？新質生產力在實際場景中以什么樣的形態存在？大模型時代，又該如何充分釋放新質生產力？

這些問題各方都在討論，但更重要的是，“新質生產力”提供了一種全新的敘事，混雜著公眾的疑惑與期待，扣開了通往未來的大門。而火了一整年的大模型，成為“新質生產力”最具代表性的一個側面。

近期，甲子光年創始人&CEO 張一甲受百度智能云的邀請，與百度副總裁謝廣軍，必優科技創始人&CEO 周澤安進行了一次深度對話，試圖分別從模型供應方、模型使用方及第三方智庫的角度出發，回答關于“新質生產力”的一系列疑問。

百度智能云與必優科技均是各自所處賽道的“AI先行者”，他們活躍在距離“新質生產力”最近的地方，為“新質生產力”注入能量。

2023年3月，百度率先推出文心一言，是國內首家發布大模型產品的企業。當月，百度智能云發布全球首個一站式企業級大模型平臺——百度智能云千帆大模型平臺。2024年4月16日，百度智能云發布新一代智能計算操作系統——百度智能云萬源。

截止到2024年4月，百度智能云千帆大模型平臺已經服務超過8.5萬家客戶，平臺上已經精調出1.4萬個模型，并且開發應用數也達到了19萬的規模。

這些企業中，必優科技頗具代表性。

必優科技是一家典型的AI原生企業，其創始人周澤安此前在“AI+文檔”領域深耕多年。自2020年成立以來，必優科技已經在AIGC領域取得顯著成就，其代表產品ChatPPT在短短幾個月內，自然用戶量就突破200萬。百度文心一言和百度智能云千帆大模型平臺發布后不久，必優科技便于2023年4月成為百度智能云的首批客戶。

1.百度智能云需要必優，必優也需要百度智能云

大模型的生態必須足夠包羅萬象，才能承載用戶奇形怪狀的需求。

張一甲：你們雙方的合作是如何展開的？

謝廣軍：文心一言去年3月推出，4月就和必優科技達成合作。必優科技一直在“AI+文檔”領域持續深耕，能快速跟上大模型浪潮，我們是國內首家發布大模型產品的企業，自然而然地很快合作起來了。

張一甲：周總，合作中你是甲方，你們為什么選擇百度智能云？

周澤安：本質原因來自兩方面：

第一，我們產品的內在需求。我們2020年創業時還沒有大模型，我們自己做了一些簡歷、合同方面的小模型，參數規模都只有十幾億，甚至幾億。大模型出現后我們發現必須擁抱大模型，它的能力可以泛化到更多場景，這是我們的內在需求。

第二，百度本身的吸引力。文心一言推出后，我認為我們的用戶應該支持百度這樣的公司，他們敢于做第一家推出大模型的企業，一定有他們自己的準備。

張一甲：第一次看到大模型，你是什么心情？

周澤安：雖然我們之前也在做小模型，但我對自己和公司的定位一直是做應用。大模型作為一種更高效的生產力突然出現后，我毅然決然選擇擁抱它，放棄之前的包袱，用更先進的大模型解決用戶需求。

擁抱大模型也讓我的視野更開闊，之前我們做簡歷、合同更多是特定場景的特定文檔，做不了更寬泛的場景，很多需求對到我這邊，我解決不了，沒那么多精力，但有了大模型之后我們就能拓寬產品邊界。

張一甲：放棄小模型，擁抱大模型，你的團隊會有質疑嗎？

周澤安：剛開始團隊確實有一些心理波動，因為剛接入大模型不是那么穩定，且我們還沒有收到任何用戶反饋，步子是不是邁得有點大？是否應該等大模型成熟之后再去用。

但很快團隊就堅定下來了，最初選擇小模型是因為大模型不成熟，我們只能從細分領域切入，一塊一塊深耕，但如果有全新的生產力出現，整個范式都改變了，我們首先應該改變自己的思維方式。等大模型完全成熟再去用可能就晚了，因為在場景迭代和用戶的持續溝通，這本就是該有的產品應用“適應力”。

張一甲：你不光自己選擇了百度智能云，還帶著你的用戶一起選擇了百度智能云，會擔心百度智能云搶走你的用戶嗎？

周澤安：剛開始還是有蠻多顧慮，但觀望了一段時間，明白了通用模型與垂直場景的邊界感，加上我們一直堅持做文檔應用場景，我們還是篤信，大模型和應用場景之間是有一定距離的。我們需要大模型去重構產品，大模型需要我們去驗證應用價值。所以，我們和百度智能云之間更多是合作共生關系，他們也需要我，我們也需要他。

張一甲：大模型的生態必須足夠包羅萬象，才能承載用戶奇形怪狀的需求。也問下謝總，作為乙方，你認為百度智能云的差異化優勢是什么？

謝廣軍：AI原生應用的繁榮是我們最大的愿景。百度已經做了十幾年人工智能，是國內最早一批投入AI領域的企業。在文心ERNIE 3.0推出前，我們已經迭代了1.0和2.0版本。

今天的大模型to B領域，我們有四大優勢：

第一，覆蓋范圍很全，我們不僅能提供模型，還能提供訓練模型的一整套數據、工具鏈以及算力。

第二，模型效果很好。我們通過自身及先發用戶的使用反饋不斷迭代模型。尤其在中文語境下，不管什么測試，我們的模型都非常領先，泛化能力非常好。

我們在過去一兩年的實踐中，積累了很多用戶場景，有助于我們服務新用戶。在文心ERNIE 3.5和4.0版本的旗艦模型上，我們還做了一系列小尺寸大模型，比如ERNIE Speed、ERNIE Lite，甚至ERNIE Tiny版本，把小模型和大模型配合起來，為用戶降本增效。同時，結合我們的工具鏈，通過SFT、Post-pretrain（一種預訓練的模型訓練方法）等方式做有針對性的調優。

第三，我們針對成本問題做了很多優化方案，讓用戶以最低的成本，體驗到最好的性能。

第四，我們通過千帆AppBuilder，助力用戶低成本、低門檻地把大模型轉化成應用，不斷深耕各個領域，最終形成我們作為供應商的優勢壁壘。

2.大模型應用，如何落地生根？

真正的場景不是籠統的“辦公場景”“新能源場景”，而要觸達到用戶手邊的實際問題。

張一甲：作為應用方的代表，請周總談談必優科技在推進業務時遇到過哪些挑戰？

周澤安：首先是對“場景”的理解深度問題。

真正的場景不是籠統的“辦公領域”或“行業場景”這類泛詞，而是觸達到用戶手邊的實際問題，問題即場景。我們從22年12月就開始做ChatPPT，我們的定位不是“文檔智能體”概念，而是“文檔自動化（Document Automation）”。文檔領域的降本增效需要按業務步驟逐個解決問題，大模型只是其中一環，只不過當“自動化”因為大模型的決策與理解，最后形成了“文檔智能體（Doc-AI-Agent）”。

其次，我們之前對模型通用能力的認知也有一些淺層誤區。

PPT是一個很典型的多模態場景，文檔有圖有文字，還有數據，同時結合圖文呈現需求，還需要繪制、排版等能力，甚至連基礎的文本內容都要根據演講人的風格控制PPT整體的排版和結構。我們之前認為，一個場景中涉及到文字、圖片、視頻等模態就是多模態；但最真實的模型應用場景是，當用戶給一個需求，產品能直接生成一份符合用戶需求與預期的PPT，整個創作過程并不是由一個模型來決策，而是一個各種模型協作的結果，所以場景本身的價值是萃取出通用模型在具象問題上的輸出能力，并形成合力，從而解決用戶的問題。

張一甲：你們迭代產品的過程中，千帆大模型平臺提供了哪些具體幫助？

周澤安：我們一站式接入千帆大模型平臺后，可以輕松創建各類App。千帆大模型平臺打通了下游的開源模型、SFT、算力調度以及算力切片等服務，讓我們這些創業公司能夠更加回歸用戶體驗，聚焦產品能力的提升。

現在我們和百度智能云的合作已經上升到具體場景中的配合。我們使用文心大模型消耗的token中，接近40%都是用來做決策的。比如生成一個關于中國古代《清明上河圖》的PPT課件，我們會將用戶需求輸入文心大模型，文心大模型會給出若干選擇，從文風到設計風格，我們會根據文心的反饋來決定下一步配色和排版內容的定義。后續再經過多輪調用后，最后才能真正生成符合用戶需求的PPT。

張一甲：某種程度上，用戶的需求在倒逼你們雙方的合作更加深入，在場景層面進行共創，一直合作背后實則是一行一行的指令交互。

謝廣軍：是的。通過合作中的深度交互，我們也把這套模式沉淀到百度智能云的后續產品中，讓我們的能力泛化到PPT、文檔生成之外更多的場景中，形成“思考+生成”的落地模式。

張一甲：大模型的技術路徑在持續迭代，例如今年各家都開始卷起了長文本。百度智能云作為模型供應商，如何判斷下一步做什么，不做什么？

謝廣軍：我們的著力點主要圍繞大模型落地的幾個門檻：首先，模型價格還可以繼續降低；其次，模型效果也有持續的迭代空間；第三，模型還需要積累更多場景應用的經驗；第四，應用開發和調優的成本需要進一步降低。

張一甲：訓練大模型需要大量投入，有人花錢招人，有人花錢買卡，百度怎么算經濟賬？

謝廣軍：大模型帶來的影響堪比工業革命，我們首先要把大模型做好，這有助于我們的業務拓展。雖然前期會有大量投入，但隨著大模型市場規模不斷擴大，模型訓練成本會被逐漸攤薄，推理成本也會不斷優化。從文心一言發布到現在，我們今天的推理成本只有第一天的1%。

張一甲：這個數字非?？鋸?，你們如何降低推理成本？

謝廣軍：除了優化模型本身，我們還會深入場景，結合用戶需求提供最低成本、最有性能的解決方案——有些需求可以用小尺寸模型來解決大部分問題；有些需求則需要通過用戶數據精調專家模型，讓專家模型和通用模型配合，以MoE架構降低推理成本。

張一甲：今天大模型落地進展如何？

謝廣軍：我們經常會舉一個形象的例子，四川有一種竹子，叫毛竹。這種植物生長的前幾年只能長十幾厘米，這段時間它的根系會在地下蔓延數十平米。這個階段過后，毛竹會肉眼可見地快速生長，一個月能長十幾米。

大模型的應用落地也類似，現在大家都在探索，如何通過大模型解決實際問題？有哪些業務可以用大模型創新？雖然我們還沒有看到大模型翻天覆地的應用，但過去一年，大模型已經開始扎根行業、快速滲透，出現越來越多的應用，這里的"應用"不僅是指一款獨立的App，更是指通過大模型做的業務改造和升級，影響研產供銷服的各個環節和我們生活的方方面面。

去年3月底，我們發布了百度智能云千帆大模型平臺，到現在正好一年多時間。過去一年，千帆上API的調用量呈現了指數級增長的趨勢?，F在已經有超過8.5萬的客戶在使用千帆，累計精調了超過1.4萬個模型，開發了19多萬個應用，分布在各個行業，可見，越來越多的企業已經把大模型真正用起來了！一旦突破天花板，整個社會的智能化水平會有巨大提升，到時候大模型to B會迎來一個非常好的契機。

周澤安：我的判斷和謝總類似，大模型的商業閉環還處于驗證階段。我們2023年3月發布產品后，5月就開始商業化測試，出現過一段收支不平衡的時期。因為大家都在快速發展，當用戶規模擴大，我們要給用戶一定的空間去試錯，在這個探索期我們不得不把商業化節奏放慢一點，否則很難建立起用戶心智。

張一甲：必優科技接下來有哪些業務規劃？

周澤安：我們內部有三個業務發展視角：首先，用戶需求導向，從用戶需求中萃取下一步業務進化方向，例如在文檔生產鏈路中引入“角色”的概念，不同的AI角色決定內容形式與風格；第二，緊跟市場趨勢，尊重技術同頻和價值同頻；第三，結合我們此前積累的行業know-how，持續專注自己“最擅長”的文檔場景，不斷迭代產品。

今年6月我們預計會發布一款真正的live document產品，它比ChatPPT更加極致，更加依賴AI大模型。我們提出了一個全新的文檔呈現概念，叫Model to View或Data to View。

新產品會回歸內容本質，內容表現形式不再局限單一了，它可以因用戶場景需求即時、瞬時呈現對應的內容和形態。比如當用戶需要在某個場合演講，我們的產品就切換為一份相對簡潔且富有邏輯表現力的PPT；而下一秒如果用戶需要給老板做匯報，它可能就會展示出更加詳盡的word文檔形態，有解釋，有說明，AI驅動，瞬時創作。

3.AI原生應用就是一種新質生產力

新質生產力要解決兩個核心問題：第一，降本增效；第二，通過新技術催生新的應用場景和工業化生產模式。

張一甲：今年，“新質生產力”被寫進了政府工作報告，它的內涵和外延是什么？

謝廣軍：大模型的落地應用本身就是一種新質生產力。我認為新質生產力要解決兩個核心問題：第一，降本增效；第二，通過新技術催生新的應用場景和工業化生產模式。

張一甲：百度智能云在新質生產力中扮演什么樣的角色？

謝廣軍：目前，圍繞文心大模型底座，我們已經打造了“百舸”算力異構平臺、千帆ModelBuilder和千帆AppBuilder。上個月的Create大會上，我們新發布了“萬源”人工智能操作系統。我們希望這些產品成為新質生產力本身，成為中國產業數智化升級的動力引擎。

張一甲：為什么會推出“萬源”這種操作系統類的產品？

謝廣軍：今天的大模型底座需要解決幾件事：

首先，大模型底層需要分布式的異構算力支撐，動輒要驅動萬卡GPU集群，容易出現機器故障?！鞍亵础本皖愃拼竽Ｐ筒僮飨到y的驅動器，管理了很多硬件，充分發揮硬件價值。我們為此定義了一個指標，即“訓練有效性”，用來監測硬件是否在處理用戶訓練的任務，而沒有閑置。目前，我們的萬卡集群的利用效率已經達到98.8%，最初只有50%。

今天，大模型已經成為操作系統的內核。模型的效果和效率，已經成為AI應用的核心決定因素。“萬源”操作系統的內核就是“文心”系列模型；千帆ModelBuilder，是指在操作系統之外進行模型管理的shell，可以通過它進行SFT，做數據增強和模型評估。ModelBuilder之上，還要有開發應用的編程接口和工具，為此我們推出了千帆AppBuilder，進一步降低應用開發的門檻——從算力、模型到應用整體形成了“萬源”操作系統，支撐各種AI原生應用的開發、運行和效率優化，這就是“萬源”的含義。

張一甲：請問周總，AI原生企業在構建新質生產力的過程中會扮演什么樣的角色？

周澤安：在我看來，新質生產力即全新的、高質量的生產力。上一個時代，我們解決文檔場景的某個問題，更多是優化界面的某個按鈕、提示或工具欄，讓用戶自己解決自己的需求。但未來，用戶對降本增效的需求一定更高，需要從重構解決問題全新產品思維，且能夠擁有高質量的生產力方式，才有可能真正解決用戶的問題。

張一甲：未來3-5年，二位對人工智能的發展有哪些期待？

謝廣軍：我們希望通過更好的技術，提高各行各業的生產生活效率，同時有新的AI原生應用爆發。

周澤安：我希望在業務層面出現更加普惠且通用的多模態模型基座。