过去一个月里,DeepSeek成为AI行业的超级热点,行业对AI研发成本和技术路径的传统认知被颠覆,高投入地建设推理数据中心、训练人工智能模型还有意义吗?
“我们仍需对芯片、数据中心和云基础设施持续投入,以打造更好、更智能的下一代模型。”2月11日,在阿联酋迪拜举办的World Governments Summit 2025峰会上,百度创始人李彦宏与阿联酋AI部长奥马尔·苏丹·奥拉马(Omar Sultan AI Olama)对谈时表示,尽管技术进步、成本降低,但仍需持续投入AI基础设施,以确保处于技术创新的最前沿。
“今天,创新速度比以往都快得多。摩尔定律中,每18个月,性能就会翻倍,价格减半;如今,大模型推理成本每年能降低90%以上。”李彦宏表示,回顾过去几百年历史,创新的本质是成本下降与生产力提升,在AI、IT乃至更多领域,大多数创新都与降低成本有关,如成本降低一定比例,生产力也能同比例提高。
同时,他谈及自动驾驶的落地应用,表示“技术进步非常快”,目前,自动驾驶比人开车安全10倍,Robotaxi可以大大降低交通事故死亡率。在中国的复杂路况下,萝卜快跑的实际出险率仅为人类驾驶员的1/14。据统计,萝卜快跑累计行驶里程已超1.3亿公里。
大模型成本每年降低90%以上
奥拉马:百度是人工智能的支柱型企业之一,很高兴能邀请李彦宏来谈论他的观点。我们先谈论一下“房间里的大象”DeepSeek,在你看来,它的出现是意料之中的吗?
李彦宏:我认为,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。
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。
大语言模型是一个非常庞大的领域。在中国,我们必须在推理和训练方面创新以降低成本。幸运的是,过去一年,我们看到了显著进步。
百度的技术背景是搜索引擎,它天然接近大语言模型,所以我们在2023年3月就推出了文心一言,我们也是上市公司中第一个推出类ChatGPT应用的。谷歌后来推出了Bard,并将其更名为Gemini。正如我们今天所知。这是一个非常激动人心的时刻,我们到处都能看到创新,我们必须适应这种快速变化的创新。
奥拉马:你刚刚说,中国正在努力创新以降低成本。我们看看中国的发展,似乎每个行业都是如此。以汽车为例,也是降低成本并制造新产品。我认为,这是中国技术创新的一种方式,你怎么看?
李彦宏:如果回顾过去几百年,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。如果你能将成本降低一定数量、一定百分比,那么这意味着你的生产率提高了相同的百分比。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。
对于中国公司来说,我们可能是第一个感受到这些高昂成本带来痛苦的人。我以Robotaxi举一个例子。在美国或更发达的市场,网约车价格远高于中国。所以,即使一辆Robotaxi汽车,比如是10万美元,仍然可以通过无人驾驶的方式赚钱。但在中国,叫车价格要低得多,所以你必须想出一种成本低得多的技术,才能实现无人驾驶。因此,在一定程度上,我们是被倒逼着创新以降低成本。
自动驾驶比人类开车安全10倍
奥拉马:我们来谈谈Apollo GO,你认为中国的自动驾驶生态比美国更先进吗?你如何对比这两者的产品?
李彦宏:自动驾驶有很多技术路径,比如,特斯拉不使用除摄像头以外的任何传感器,采用纯视觉方案,依靠神经网络和算法从辅助驾驶逐步过渡到完全自动驾驶,最后到完全无人驾驶的阶段。我们的自动驾驶出租车叫萝卜快跑,我们采用了不同方法,从第一天起,我们就用了全无人驾驶的方式运行。这些方法都各有其优点。
奥拉马:老实说,我认为或许在明年的世界政府峰会上,所有车队都是自动驾驶的,由萝卜快跑提供支持。
李彦宏:是的,我希望如此。你可以看到,中国的路况实际上相当复杂,相当有挑战性,对吧?有时你会被一辆不知从哪里来的车加塞,还有摩托车在车流中穿梭;有时你不得不超过前面的公共汽车,这不是想象或某种未来主义的场景,这是中国一些城市每天都会发生的事情。
奥拉马:如果要在世界各地的某个城市部署它,从决定部署到实际部署并看到它成为现实,需要多长时间?
李彦宏:从技术上讲,大约需要两周的时间。
奥拉马:自动驾驶是人工智能很好的应用,它预示着一个积极的未来,人可以享受驾驶、享受乐趣、提高生产力。在这其中,有什么是你担心的吗?
李彦宏:技术进步非常快,虽然我们已经对至今取得的成就感到满意,但想想六个月或两年后,情况会有很大变化。大家争先恐后,竞争也很激烈。这种创新也存在风险。
尽管我们已经证明,Robotaxi比人开车安全得多,它至少更安全10倍。每年全球有超过100万人死于交通事故。但有了Robotaxi,死亡率可以大大降低。此外,如果你从我们的实际记录中查看出险率,我们的出险率仅相当于人类驾驶员的1/14。
这仍然是一个新行业、新领域,人们对事故的容忍度很低。我们非常重视安全问题,截至今天,我们已经在相对大规模的情况下运营了两三年,还没有发生任何严重事故。
训练更好的下一代模型
奥拉马:几周前,当DeepSeek成为人人都谈论的话题时,全球许多大型芯片厂商和许多大型交易所的股价大幅下跌。因为之前有令人瞠目结舌的数十亿美元,被投资于推理数据中心、训练这些人工智能系统和模型,您如何看待数据中心和AI基础设施的未来?
李彦宏:我在过去一个月左右的时间里,一直在思考这个问题。我认为,从基本面来看,最重要的主题仍然是技术进步非常快,成本每年降低约90%,性能越来越好。当技术发展如此之快,你无法停止投资。你必须投资,以确保处于这场技术创新或革命的最前沿。我们仍需对芯片、数据中心和云基础设施进行持续投入,用于打造更优秀、更智能的下一代模型。
为此,需要使用更多的算力来尝试不同的路径。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。
奥拉马:这难道不是赌徒的困境吗?我已经花了1亿美元,现在我需要收回一些成本,所以继续投入。那么,谁会赢呢?所以,总有一天我们能够获得足够的回报来证明这是值得的吗?
李彦宏:我对人工智能的未来持乐观态度。我认为,即使在当前水平下,大语言模型也已经在各种场景中创造大量价值。我们有数十万客户在使用大模型提高招聘、电子商务、医疗保健甚至能源、电力等领域的效率。
我们已经看到了很多这样的应用案例。在过去,他们可能需要花费不到1万美元来实现某些目标,而使用大型语言模型后,只需花费大约1000美元。所以,这已经为他们创造了价值。
但你说得对,我认为我们确实需要关注应用层的价值创造。如果你作为基础设施层投入了数千亿美元,却无法开发出能带来十倍以上回报的应用,那么这是不可持续的。尽管我们已经在各种不同场景中看到了各种应用案例,这些可能更多集中在ToB(面向企业)领域。
在ToC(面向消费者)领域,我们还没有看到所谓的超级应用,就像移动互联网时代或社交媒体那样,拥有数亿日活跃用户,且人们每天在某个应用上花费两个小时。我们还没有看到这样的机会。但我相信,随着时间的推移,有人会找到解决方案。即使现在,也有人能够开发出具有很强用户粘性的应用,比如ChatGPT,它的日活跃用户/月活跃用户比例是16%。而如果你看Facebook或微信,这个比例接近90%。现在,ChatBot的平均用户使用时间大约是10分钟,而社交媒体则是100分钟或120分钟。
所以,我们离那种级别的应用还有很远的距离。我认为,整个世界目前都在焦急地寻找这样的超级App。
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