“文心一言”争议不断，但现在断言还为时过早

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可“大”可“小”的意思则是，它能够精简并适用单一场景，即在大模型的基础上，对大模型进行“瘦身”，再投入垂直领域的数据进行增量训练，即可训练出服务于垂直领域的小模型，降低成本，这是“小”。

大模型也可以通过提升算力、扩大数据库，适用复杂场景，这是“大”。

可大可小，意味着在未来数字化生产的时代，大模型有希望在大多数行业进行应用，只不过应用程度有深有浅。当然这只是我们的畅想，具体未来如何还有待时间检验，但大模型应该有这个潜力。

东方证券认为，未来大模型可能率先落地的场景，涵盖了B端通用软件和垂直行业领域，如办公软件、OA、ERP等企业日常管理经营必备系统，以及医疗、教育、金融等行业所需的辅助诊断、辅助学习和智能风控等专业化的场景。

毫无疑问，生成式AI会带来需求的爆发性增长，这的确是一项突破想象的应用。

我们常说没有应用价值的理论和前沿技术就是耍流氓，但事实上很多大模型的应用，可能会最先应用在B端，因而没有那么为人所熟知。

笔者认为，百度的“文心一言”也可能面临这样的情况。“文心一言”发布后，网友吵翻了天，无非是在对标GPT-4时，发现“文心一言”还只停留在规划阶段。

但笔者以为，这不妨碍百度有机会成为GPT-4第二。消费端的应用固然重要，但行业端应用所产生的经济效益，更是巨大难以忽略。

至于我们为什么认为百度有这个机会，以及现阶段的“文心一言”为什么有推出的价值，我们下文接着说。

图片来源：东方证券

百度可能是最佳“人选”

对于百度来说，押宝“文心一言”似乎是个不得已的举措，毕竟这可能是百度最有希望实现“翻身”的一个业务。

百度陷入增长困境已经多时，无论是押注自动驾驶，还是旗下扛起增长重任的公有云业务，都是百度实现增长的抓手。在外界质疑不断的时候，已经成立20余年的百度需要给外界更多信心。

百度在发布会上表示：深度学习、自然语言处理，需要多年的坚持和积累，没法速成。对于百度来说，不管是否准备好将这个产品推向前台，在面临微软和GPT-4这样突破性创新后，百度很难不有所动作。

所以，推出“文心一言”被认为是“形势所逼”，也无可厚非。但笔者以为，百度有机会。

的确，从实际应用来看，现在的百度好像是比不上GPT-4，但百度至少有这个底蕴在。

过去10年，百度在AI领域投入的研发费用超过1100亿元。百度知道、百度文库、百度知识图谱、百度搜索等核心产品都是文心大模型重要的数据集和语料库来源。

根据东方证券数据，百度搜索作为百度生态的核心，能够直接和百度知道、百度文库、百度贴吧等中文语料库连接，本身就是一个超大型数据集合入口。

同时，百度搜索每天要处理用户上万亿次的搜索需求，可以持续从全网形态各异的资源中持续学习，是大语言模型天然的迭代方式。

此外，百度在B端业务上天然有优势，特别是百度的云服务，跟大模型的发展十分契合。

笔者认为，未来“文心一言”或将率先在B端带来应用落地也未可知。毕竟，大模型与办公、OA、ERP、代码生成等场景天然契合，能有效促进企业经营管理全流程的降本增效，这一点也是百度擅长的。

当然，我们说百度有机会，并非对于百度目前大模型的认可，只是说，作为国内最大的搜索引擎，百度势必要成为基于“大数据+强算力”这个盘子的承载者。

现阶段，在B端业务上，在公有云的竞争上，百度还有很多竞争对手。不过，一旦百度能够将“文心一言”率先接入到B端服务上，相信对于其他竞争对手而言，打击是巨大的。

就像发布会上李彦宏所言，自然语言的发展速度超过想象，未来会是“飞速发展，日新月异”的面貌。

未来是大模型的未来

基础大模型距离大规模产业应用、并成为产业基座还有很长的一段路要走，需要“大模型+接口平台+生态应用”三层协同共建，共同促进AI和产业共同发展。

未来几年是大模型的快速发展窗口期，相关的大模型算法、算力基础设施、下游B端通用应用软件和垂直行业领域都有望迎来加速增长。

不管百度现阶段是“不得已”推出“文心一言”，还是真的做好了准备，作为国内最有希望对标GPT-4的企业，“文心一言”接入各项业务，并拓宽合作边界，是看得见的未来。

我们期待百度，给出一份令行业和用户都满意的答卷。

参考资料：

[1]《文心一言发布在即，大模型有望引领产业智能化变革》东方证券

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