李彥宏內(nèi)部講話(huà)曝光：開(kāi)源模型效率不高，解決不了算力問(wèn)題

每經(jīng)記者 可楊    每經(jīng)編輯 張海妮    

“外界對(duì)大模型有相當(dāng)多的誤解。”近日，李彥宏的一則內(nèi)部講話(huà)曝光。李彥宏認(rèn)為未來(lái)大模型之間的差距可能會(huì)越來(lái)越大。他進(jìn)一步解釋?zhuān)竽Ｐ偷?ldquo;天花板”很高，現(xiàn)在距離理想情況還相差非常遠(yuǎn)，所以模型要不斷快速迭代、更新和升級(jí)；需要能幾年、十幾年如一日地投入，不斷滿(mǎn)足用戶(hù)需求，降本增效。

對(duì)于行業(yè)“大模型之間的能力已經(jīng)沒(méi)有壁壘”的說(shuō)法，李彥宏給出了不同觀(guān)點(diǎn)：“每次新模型發(fā)布，都要和GPT-4o作比較，說(shuō)我的得分已經(jīng)跟它差不多了，甚至某些單項(xiàng)上的得分已經(jīng)超過(guò)它了，但這并不表明和最先進(jìn)的模型就沒(méi)有差距了。”

他說(shuō)，很多模型為了證明自己，會(huì)在發(fā)布之后去打榜，會(huì)去猜測(cè)試題目、答題技巧，從榜單上看，或許模型的能力已經(jīng)很接近了，“但到實(shí)際應(yīng)用中，實(shí)力還是有明顯差距的”。

李彥宏指出，模型之間的差距是多維度的。行業(yè)往往更關(guān)注理解、生成、邏輯、記憶等能力的差距，但卻忽視了成本、推理速度等維度，有些模型雖能達(dá)到同樣效果，但成本高、推理速度慢，還是不如先進(jìn)模型。

李彥宏還表示，“在大模型時(shí)代之前，大家習(xí)慣了開(kāi)源意味著免費(fèi)、意味著成本低”。他解釋說(shuō)，比如開(kāi)源的Linux，因?yàn)橐呀?jīng)有了電腦，所以使用Linux是免費(fèi)的。但這些在大模型時(shí)代不成立，大模型推理是很貴的，開(kāi)源模型也不會(huì)送算力，還得自己買(mǎi)設(shè)備，無(wú)法實(shí)現(xiàn)算力的高效利用。

“效率上開(kāi)源模型是不行的。”他表示，“閉源模型準(zhǔn)確講應(yīng)該叫商業(yè)模型，是無(wú)數(shù)用戶(hù)分?jǐn)傃邪l(fā)成本、分?jǐn)偼评碛玫臋C(jī)器資源和GPU，GPU的使用效率是最高的，百度文心大模型3.5、4.0的GPU使用率都達(dá)到了90%多。”

李彥宏分析認(rèn)為，在教學(xué)科研等領(lǐng)域，開(kāi)源模型是有價(jià)值的；但在商業(yè)領(lǐng)域，當(dāng)追求的是效率、效果和最低成本時(shí)，開(kāi)源模型是沒(méi)有優(yōu)勢(shì)的。

在大模型應(yīng)用層面，李彥宏認(rèn)為首先出現(xiàn)的是Copilot，對(duì)人進(jìn)行輔助；接下來(lái)是Agent智能體，有一定的自主性，能自主使用工具、反思、自我進(jìn)化；這種自動(dòng)化程度再發(fā)展，就會(huì)變成AI Worker，能獨(dú)立完成各方面的工作。

他還表示，雖然“有很多人看好智能體這個(gè)發(fā)展方向，但是到今天為止，智能體還不是共識(shí)，像百度這樣把智能體作為大模型最重要的戰(zhàn)略、最重要的發(fā)展方向的公司并不多”。

李彥宏認(rèn)為，智能體的門(mén)檻確實(shí)很低，很多人不知道怎么把大模型變成應(yīng)用，而智能體是一個(gè)非常直接、高效、簡(jiǎn)單的方式，在模型之上構(gòu)建智能體相當(dāng)方便。