前天，看完百度文心一言發布會。

昨天，淩晨時分，按捺不住發了一篇短文《拿半成品開發布會，憑邀請碼搞内測，百度文心一言到底在急什麼》。

文章裡，我表達了兩個觀點：

1、百度着急推出文心一言，主要還是基于“to B”思維，而不是“to C”思維；

2、李彥宏是唯一一個做到靠發布會成功影響企業股價的互聯網大廠老闆。

結果，昨天百度股價大漲。

于是，便有了這位網友的問題——

事實上，發布會當天，“百度股價下跌近10%”是一個不争的事實，所以我無需自圓其說。

不過，昨天百度股價上漲，倒也是十分的有趣。

如果直接正面回答，僅代表個人觀點，我認為這就是一種典型的概念溢價。

正所謂，十年磨一劍。

而百度，“All in AI”，又豈止十年？

事實上，從BAT出局，錯過移動互聯網的百度，眼下亟需一條捷徑。

恰好，ChatGPT的問世，給全球有着一定搜索引擎技術能力的公司帶來了啟示——搜索引擎公司是最有機會在這個領域搭上便車的公司。

因為，近幾十年來，人類真正積累的知識庫恰好就存在于這些搜索引擎公司的爬蟲們每天都在抓取的每一個網頁裡。

某種程度上——

在全球互聯網大廠們都在深受GPT震撼而選擇深度學習的間隙，百度以“市場需求”的名義，趁機推出哪怕隻是基于“客戶和合作夥伴”（to B）的“半成品”，享受享受空窗期福利（概念溢價），雖然最終未必能夠實現彎道超車，但對于資本市場而言，終究也是一件好事。

不同于以前的人工智能，GPT給我們帶來的震撼，主要有兩個：

1、GPT不再是搜索思維，而是一種訓練思維。

GPT大語言模型不同于搜索引擎的自然語言處理模塊。某種程度上，搜索引擎的自然語言處理模塊是一種拿來主義，而GPT大語言模型是一種内生性訓練變革的長期主義。

圖片來自網友@自來水

圖片來自網友@自來水

比如，百度搜索主要就是基于一個完整的句子，然後盡可能去猜測和全網抓取跟這個句子最為接近的同類型句子，最後呈現給用戶。

而GPT大語言模型不同，它是通過大數據進行内生性訓練變革，然後根據極少的信息（包括視頻、圖片、文字等）來猜測（理解）接下來或者說後面會有多少種可能出現其它的信息。

比如，給GPT大語言模型一張左邊的圖片，它會馬上告訴你：手套會掉到木闆上，接下來木闆上的球會被彈飛。

很明顯，GPT已經具備了人類的思維和邏輯推理泛化能力。

2、GPT不再強調技術屬性，而是強調内容屬性。

事實上，傳統人工智能，因過度強調技術難度而離普通老百姓的生活很遠。

強大如阿爾法狗，最終也隻能因其缺乏實際應用場景而不得不淪為科技圈裡自娛自樂的小衆遊戲。

而GPT則完全不同，它通過上千億級參數，運用Transform模型，來模拟人腦對知識的一種向量存儲，把全部網絡上的人類知識庫進行理解和訓練，通過圖靈測試，最終基于人類社會的很多場景，提供優質解決方案。

去年3月，《計算機科學》上一篇《Training Compute-Optimal Large Language Models》的論文表明，當前所有的大語言模型明顯都是訓練不足（undertrained）。

換句話說——

未來，随着全球互聯網越來越扁平化，全球人工智能将不再是“一方水土養一方AI”，以GPT這種大算力模型引領的社會變革，絕不是輔助搜索引擎尋找問題，或者隻是圍繞客戶和合作夥伴解決問題，應用場景創新和給用戶提供優質解決方案才是市場需求的重點。

面對突如其來的某種文明，與其臨淵羨魚，不如退而結網，摒棄急功近利，紮實做好内涵式增長！

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