蛇年新讯

听潮TI

文/许雯雯

编辑/张晓

DeepSeek火爆出圈以来，其引发的蝴蝶效应还在加剧。

昨天（2月13日），百度官宣，文心一言将于4月1日0时起全面免费，所有PC端和App端用户均可体验文心系列最新模型，以及超长文档处理、专业检索增强、高级AI绘画、多语种对话等功能。

此外，文心一言即将在官网、App端上线的深度搜索功能，也将从4月1日起免费开放使用。

图/百度官微

再到今天（2月14日），百度再次宣布，未来几个月，百度将陆续推出文心大模型4.5系列，并于6月30日起正式开源。

值得注意的是，同样是在这两天，从OpenAI到谷歌，也加大了大模型的开放力度，宣布了旗下大模型产品免费开放的消息。

OpenAI也有望走向开源。据悉，目前OpenAI内部正讨论公开AI模型的权重等事宜。

AI巨头步调一致走向开源开放，释放出了一个强烈信号：

大模型狂奔两年后，大模型技术在B、C两端的落地范式，涌现出了新变化，对大模型厂商提出了更高的要求——他们不仅要走在大模型技术的最前沿，也要在大模型应用爆发前夜，加速探索出大模型落地的降本路径，率先抢跑。

百度文心大模型的开源开放，正是基于上述两点。

一边，过去两年的大模型浪潮里，百度是投入力度最大、技术迭代最快、B端产业落地和C端应用探索最广、最深的AI企业之一。

截至2024年11月，文心一言的用户规模为4.3亿，文心大模型日均调用量超过15亿次，较2023年增长了超过30倍。

另一边，从模型推理到模型训练，百度已经通过技术创新实现了成本的有效降低。

而当百度、OpenAI、谷歌等AI巨头率先转向，当更大限度的技术、生态开放成为产业共识，AI技术普惠，正加速照进现实。

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从To C到TO B，开源开放为什么成了大模型产业的必经之路？

引领此轮大模型开放开源潮的，不只百度一家。

2月6日，OpenAI宣布ChatGPT Search向所有人开放，用户无需注册，来到OpenAI官网首页就可以直接使用搜索功能。同一天里，谷歌也宣布，向所有人开放其最新的Gemini 2.0模型，包括Flash、Pro Experimental和Flash-Lite三个版本。

再到昨天，百度宣布免费开放后，OpenAI快速跟进。萨姆·奥尔特曼在社交媒体X上宣布，OpenAI新的GPT-5大模型将对ChatGPT免费用户无限量开放，不过更高智能版本的GPT-5仍需付费使用。

巨头们统一摆出开放姿态，原因不难理解。

过去两个多月里，DeepSeek投向大模型产业的石子不断泛起涟漪。DeepSeek-v3呈现出的大模型训练上的低成本、DeepSeek-R1在模型推理上的低成本，以及DeepSeek应用所呈现出来的在思维逻辑、中文、编程等方面的惊艳能力，快速助推其成为春节前后最受全球瞩目的AI公司。

而其展现出来的，以低算力成本复现先进模型的可能性、DeepSeek应用的爆发，某种程度上印证了一点：

大模型产业，当前已经进入到了需要开源开放的新阶段。

客观来看，开源和闭源，这两条不同的技术路线并非完全对立，只是在产业发展的不同时期，会呈现出不同的特征。

比如早期的模型开源更像是营销，meta旗下的Llama选择了半开源，只开源了部分参数和配置文件，但这一定程度上反而会影响模型的可验证性和可信度。

但到了今年，大模型在度过初步发展阶段后，正加速进入AI应用爆发阶段，这一阶段，开源路线显然更利于大模型技术传播，提高采用率。

正如李彦宏所说，“归根结底，最重要的是应用，而不是使用哪种大模型。不管它是开源还是闭源，更重要的是可以在应用层创造什么样的价值。”

比如在B端市场，《2024中国企业AI大模型应用现状调研报告》指出，AI大模型在企业中的渗透仍处于初期阶段，不过有55%已经部署了大模型的企业和机构认为，已经看到了大模型带来的清晰业务价值。

问题在于，对很多企业尤其是中小企业而言，大模型落地过程中，成本、技术、人才和行业方案，仍然是几个主要挑战，他们对AI大模型的投入，依然保持着积极且谨慎的矛盾态度。

IDC在《中国中小企业生成式AI及大模型应用调查》中也提到，采用大型模型和AI技术所需要的在硬件、软件、培训和数据处理等方面的成本，也是众多中小企业面临的一重挑战。

再聚焦到C端市场来看，尽管业界还未出现一款真正的超级应用，但用户对大模型应用的使用习惯正加速养成，全面开放，也是大势所趋。

也就是说，全面开源开放，才能更好地满足B端企业客户、C端用户源源不断增长的市场需求。

我们看到，当风向转变时，百度、OpenAI等大模型头部玩家，敏锐捕捉到了信号，并率先以更积极的姿态开源、开放。

以百度为例，除了在C端全面开放文心一言，在B端，百度在大模型生态上也在逐步加大开放力度。

2月3日，百度智能云官宣，DeepSeek-R1及DeepSeek-V3两款模型已经上架其千帆ModelBuilder平台。

值得注意的是，百度将这两款模型的价格打了下来——客户在千帆ModelBuilder平台上调用这两款模型的价格，仅为DeepSeek-V3官方刊例价的3折、DeepSeek-R1官方刊例价的5折，同时提供限时免费服务。

另一边，过去一年里，文心旗舰大模型的降价幅度也超过了90%，并且主力模型也全面免费，最大限度降低了企业创新试错的成本。

当然，更重要的是，针对接下来即将推出的最新的文心大模型4.5系列，百度也将在6月30日起正式开源——它将以更积极的姿态面对市场，携手推动产业发展。

听潮TI也注意到，从目前释放出的信息来看，百度的开放姿态，要比OpenAI更加积极——OpenAI考虑开源的，是此前已经发布的AI模型，而百度的开源动作，则是聚焦在接下来即将发布的最新系列模型。

这意味着，面向接下来的大模型AI应用爆发潮，百度已经在提前抢跑。

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蛇年新讯

以技术创新为基，百度跑通了大模型技术的降本路径

“回顾过去几百年，大多数创新都与降低成本有关，不仅是在人工智能领域，甚至不仅仅是在IT行业。”2月11日，在迪拜举行的World Governments Summi2025峰会上，李彦宏如此说道。

在他看来，如果能将成本降低一定数量、一定百分比，意味着生产率也会提高相同的百分比，“我认为，这几乎就是创新的本质。而今天，创新的速度比以前快得多。”

百度创始人李彦宏，图/百度官微

李彦宏此番表态背后，如今的百度，已经跑通了大模型技术的降本路径。而背后的支撑，正是技术创新。

具体来看，从大模型训练到推理，百度目前的降本效果都较为显著。

先来看训练成本。百度自研的昆仑芯芯片和万卡集群的建成，为大模型训练提供算力支持，百舸·AI异构计算平台，则可以承载大量数据的处理、超大模型的训练、高并发业务的推理，为AI任务加速，是更底层的基础设施。

其中，昆仑芯的性能优势在于，其能在更少的计算资源下运行大规模模型，进而使得大模型的推理和训练所需的计算量减少，直接降低算力成本；

大规模集群的优势则在于，其可以通过任务并行调度、弹性算力管理等方式，提高计算资源利用率，避免算力闲置，提高单任务的计算效率，降低整体算力成本。近日，百度智能云成功点亮了昆仑芯三代万卡集群，其是国内首个正式点亮的自研万卡集群，百度接下来计划将进一步扩展至3万卡。

图/百度官网

此外，在百舸平台的能力支撑下，百度也实现了对大规模集群的高效部署管理。

比如其将带宽的有效性提升到了90%以上、通过创新性散热方案有效降低了模型训练的能耗、通过不断优化并完善模型的分布式训练策略，将训练主流开源模型的集群MFU（GPU资源利用率）提升到了58%。

再来看模型的推理成本。有业内人士分析称，这一次文心一言全面开放，背后最大的原因之一，或许正是推理成本不断降低。

“百度在模型推理部署方面有比较大的优势，尤其是在飞桨深度学习框架的支持下，其中并行推理、量化推理等都是飞桨在大模型推理上的自研技术。飞桨和文心的联合优化，可以实现推理性能提升，推理成本降低。”他进一步分析道。

具体来看，百度是中国唯一拥有“芯片-框架-模型-应用”这四层AI技术全栈架构的AI企业，这意味着，百度有着中国最“厚实且灵活”的技术底座，能够实现端到端优化，不仅大幅提升了模型训练和推理的效率，还进一步降低了综合成本。

举个例子，DeepSeek-R1和DeepSeek-V3在千帆ModelBuilder平台更低的推理价格，正是是基于技术创新——百度智能云在推理引擎性能优化技术、推理服务工程架构创新，以及推理服务全链路安全保障上的深度融合，是把价格打下来的重要原因。

基于上述几点来看，百度的降本路径其实尤为清晰——基于自研技术创新，提升大模型在训练、推理过程中的资源利用率。

我们也看到，遵循这一大模型技术的降本路径，萝卜快跑，也在加速以更低成本落地。

去年5月，萝卜快跑发布了全球首个支持L4级自动驾驶的大模型，进一步提升了自动驾驶技术的安全性和泛化性，用大模型的力量让自动驾驶“更快上路”，处理复杂交通场景的能力，完全不输Waymo。

再聚焦到萝卜快跑第六代无人车，其全面应用了“百度Apollo ADFM大模型 硬件产品 安全架构”的方案，通过10重安全冗余方案、6重MRC安全策略确保车辆稳定可靠，安全水平甚至接近国产大飞机C919。

值得注意的是，这一过程中，萝卜快跑无人车的成本，已经达到或接近业界最低水平。其第六代无人车，比特斯计划在2026年量产的cybercab成本还要低，甚至是Waymo的1/7。

这某种程度上也加速了萝卜快跑的落地进程。

截至目前，萝卜快跑已经在北上广深等十多个城市，以及中国香港开启道路测试。百度此前透露，萝卜快跑累计订单已经超过800万单。李彦宏也提到，萝卜快跑的L4级自动驾驶安全测试里程累计已超过1.3亿公里，出险率仅为人类司机的1/14/。

与此同时，萝卜快跑在中国市场更复杂的城市路况下积累的测试里程，也为其开拓中东、东南亚等新兴市场埋下了伏笔。

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应用爆发年，百度的下一步怎么走？

“我们生活在一个非常激动人心的时代。在过去，当我们谈论摩尔定律时说，每18个月性能会翻倍、成本会减半；但今天，当我们谈论大语言模型时，可以说每12个月，推理成本就可以降低90%以上。这比我们过去几十年经历的计算机革命要快得多。”2月11日的那场峰会上，李彦宏如此说道。

事实上，回顾过去一年里大模型赛道的动态，从价格战到大模型厂商的路径分化，到kimi的出圈，到AI Agent的爆发之势，再到DeepSeek的异军突起，以及其所带来的大模型开源开放潮，不难发现：

当下，大模型产业正加速迈入新的周期——技术迭代的速度越来越快了、技术创新的未知想象空间更广阔了、大模型技术降本的速度更快了、大模型应用的爆发点更近了。

这同时也意味着，从市场竞争的视角来看，大模型厂商接下来的比拼维度，也将更加丰富。

他们既要拼技术创新、拼生态赋能、也要拼开放力度和降本能力、还要拼应用。

不过，参考百度的降本路径，长远来看，最核心的比拼，依然聚焦在一点——谁能持续走在大模型技术创新的最前沿。

我们注意到，这也是百度的长期思路。

“创新是不能被计划的。你不知道创新何时何地到来，你所能做的是，营造一个有利于创新的环境。”李彦宏如此表示。

这对应的是，尽管技术进步和技术创新在不断降本，百度接下来还是会在芯片、数据中心、云基础设施上持续大力投入，来打造出更好、更智能的下一代、下下一代模型。

比如百度还在不断丰富其大模型矩阵。

目前，文心大模型矩阵中，包括了Ernie 4.0 Turbo等旗舰大模型、Ernie Speed等轻量模型，也包括基于基础模型生产的系列思考模型和场景模型，以满足不同应用的需求。

去年三季度，百度还推出了Ernie Speed Pro和Ernie Lite Pro两款增强版的轻量模型。

再到今年，从已经释放出的消息看，文心大模型4.5系列、5.0系列也将发布。

另一方面，我们也看到，百度更加积极的开源开放姿态背后，其实继续延续了此前的理念——加速推动大模型在B端业务场景中的应用进程，以及在C端应用上的探索。

最后，如李彦宏所说，“也许，在某个时刻你会找到一条捷径，比如说只需600万美元就能训练出一个模型，但在此之前，你可能已经花费了数十亿美元，用来探索哪条路才是花费这600万美元的正确途径。”

对百度而言，用持续高压强式的技术投入营造创新环境，其实是一门“笨功夫”，但好在这足够稳健、足够踏实，潜在的机会也更大。

一来，此前文心大模型的调用量就已经是国内最高，如今开源之后，其调用量预计将明显提升，进一步扩大文心大模型的使用范围；

二来，从大模型生态来看，百度过去已经基于开放姿态建立起了生态优势。

比如百度早在2016年就推出了开源的飞桨框架；百度的千帆大模型平台，也是当前业内接入模型数量最多的，支持国内外近百家主流模型。

由此可以预见，如今在更大力度推动大模型开源、开放后，在新一轮大模型竞争中，百度已经开始抢跑了。

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