百度石清华：大模型价格战并非长久之计，要让企业为价值买单

8月31日，2024亚布力企业家第二十届夏季年会在广州举行，“大模型:技术变革与行业应用”是今年亚布力夏季年会的开幕论坛主题。

物美集团创始人张文中、58同城CEO姚劲波等企业家在论坛中都表示，真正把大模型用起来了。姚劲波希望大模型越卷越好，性能更强大，价格还更低，最好免费或者亏本提供。

对此，百度副总裁石清华回应，这是一个正向的鞭策，但是大模型的“含金量”还是应该回归到价值本身。

今年以来，越来越多的用户和企业在用大模型，百度的数据展示了这一趋势，文心一言有3亿用户，文心大模型平均每天的调用量超过6亿次，日均处理tokens超1万亿，百度智能云千帆平台服务15万家企业客户。

石清华在接受经济观察网专访时称，大模型未来的竞争格局，必将发生颠覆性的变化，只有个位数公司能够跑出基础大模型。对绝大部分企业来说，既做基础大模型，又做应用开发，可能两头落空。对普通用户来说，大模型会让生活更方便、安全以及高效。

大模型价格战非长久之计

石清华用“战况激烈”来形容当下大模型市场的战况:市场上参与者非常多，都在寻找机会，但是还没有产生根本性的收益，最明显的一个情况就是“大模型价格战”。

他认为，价格战并非长久之计，让企业持续买单还需要回归创造价值上。百度看到大模型对企业的核心价值是两点:

一是只要大模型能帮助企业实现降本、增效和提升产品质量三方面中的任何一项，就有企业愿意买单。

二是大模型厂商要告诉企业商机在哪里，提供低门槛的平台和工具，让他们快速落地并推广，才能持续付费，形成良性的循环。

做这个“村长助理”的应用实际只用了3天，这在过去是很难想象的。后台数据显示，两周访问量达到6万次，对一个村的体量来说，这个访问量非常惊人。

百度智能云联合合作伙伴，把“村长助理”批量复制到了到很多村，到现在，这家企业平均每天调用百度大模型超过几百万次。目前，“村长助理”已落地超6000个村。

石清华介绍，“村长助理”其实是一个门槛很低的应用场景，像这样的场景扑上去一定要快，后续各个村的“村长助理”应用能够同时在百度智能云千帆平台和百度百舸平台上进行优化。

尽管这个案例看起来是特别不起眼的场景，也是特别小的项目，但百度的一个核心假设是:大模型会在千行百业中落地，点会连成线、变成面，最终作用在百度整体的营收中。

百度智能云千帆大模型平台累计服务了15万家企业用户、帮助用户精调了2.1万个大模型，开发出了55万个AI原生应用，为政务、电力、教育、汽车、交通等众多行业带来切实价值。

这些AI原生应用，帮助百度二季度总营收达到339亿元，其中非在线营销收入为75亿元，同比增长10%，主要得益于百度智能云业务的扩张，百度智能云业务实现营收51亿元，同比增长14%。

在大模型未来最重要的场景之一——交通领域，百度智能云承接多个亿元以上试点项目，是国内智能交通领域大模型项目中标最多、累计金额最大的企业之一。

下一代交通需要“车路协同”

百度智能云在北京的亦庄、上海嘉定和广州黄埔三个区都在推进自动驾驶示范区建设。能够同时在北上广地区并行项目，这在行业里少有。

石清华介绍，这三个项目都与智能交通相关，交通是AI和大模型里面最复杂的场景之一。但本质上不变的是两个问题:效率与安全。任何人开车时都希望“不堵车”以及“平安回家”。

他提到，百度在北京亦庄，广州黄埔，上海奉贤、嘉定以及武汉东湖等全国二三十个城市正在进行“车路云一体化应用试点建设”。

具体来说，首先，百度需要将城市的摄像头全部调动起来，建立一个城市级别的感知网络。

其次，这一堆摄像头，需要一个“大脑”来理解这个城市发生了什么。这时候，大模型的作用就能发挥出来，一是通过视觉模型识别万物，二是通过语言模型理解分析。

石清华举了一个例子，比如前方堵车，视觉大模型识别出堵车的情况，判断出可能是放学或者发生道路损毁的事故，然后通过语言大模型给出合理的调度安排，如果发生事故就尽快通知后续车辆绕行，再告知交警和路政处理。

这背后反映的是交通技术的理念变化。智能交通的技术应用经历了从人工指挥到自动化管控的转变。

最初，交通依赖人力指挥，效率低且易拥堵。随后，交通信号灯和标志成为主要指挥手段，提高了效率。现在，越来越多的车辆已经具备高级辅助驾驶，甚至是L4级自动驾驶的能力，更加需要在复杂场景和路况下借助车路协同能力。

除了交通理念与技术进步，“车路协同”路侧的成本已经大幅降低，这是推动行业发展的重要因素。石清华透露，相比几年前，现在单个路口的建设成本已经下降到原来的十分之一，背后是硬件成本和云上训练成本在降低。

在项目效果方面，百度最关注的两个关键指标分别是:市民的获得感和管理部门的易用程度。

以北京的项目为例，亦庄建成全球首个城市级高级别自动驾驶示范区，也是全球最大的自动驾驶和车路协同应用测试基地。百度在亦庄率先开展了多场景自动驾驶示范应用，覆盖自动驾驶接管31%的场景。目前实现单点自适应路口车均延误率下降达30.48%，车辆排队长度下降30.3%，绿灯浪费时间下降18.33%，双向干线绿波道路车均延误减少16%以上。

面向未来，石清华建议，各地结合当地的产业结构，加大垂类大模型的研发及投入，发展空间是巨大的。政府、企业有多少业务场景，未来就可以有多少AI原生应用。

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