近段時間，百度董事長兼首席執行官李彥宏在多個公開場合都提到一個觀點，即中國的大模型太多，但基於大模型開發的原生應用太少。在他看來，“真正好的AI大模型，應該以應用爲導向，所以‘卷’AI原生應用才更有價值”。

　　然而，要想推動更多AI原生應用出現，首先需要改變其生長的土壤。12月20日，百度集團副總裁侯震宇提出，構建繁榮的AI原生應用生態，需要大模型、智能算力、AI原生應用研發新範式三要素相輔相成。

　　其中，大模型是AI原生應用的“大腦”，智能計算爲AI原生應用運行提供堅實支撐，新研發範式則助力開發者提高基於大模型能力開發應用的效率。

　　因此，對包括百度智能雲在內的雲廠商而言，大模型時代也是機遇與挑戰並存。一方面，AI原生應用數量的快速增長，將進一步擴張雲服務的市場規模，但另一方面，在AI原生時代，面向大模型的基礎設施體系也需要全面重構。

　　大模型重構雲計算

　　相比以往的幾次重大技術迭代，大模型對底層IT基礎設施以及上層應用開發模式的影響，都更加深遠。

　　2006年，AWS正式發佈了首批雲產品（S3和EC2），開啓了經典雲計算時代。虛擬化和網絡技術使算力成爲一種公共服務，數字化基礎設施的格局被改變。雲原生催生了新的應用架構和開發方式，大幅提升了移動應用的開發迭代效率，一定程度助力了移動應用市場的繁榮。

　　到了2010年左右，深度學習開始替代傳統統計學的機器學習方法，逐步成爲人工智能的主流算法。在移動應用上，深度學習大放異彩，算法模型能力成爲很多移動互聯網企業的核心競爭力。但是，深度學習僅停留在賦能應用，沒有從實質上改變應用的研發編程範式。

　　侯震宇認爲，過去十幾年，移動應用、深度學習和雲計算三個時代重疊，移動應用市場的蓬勃也受益於深度學習和雲計算的發展，但是，應用、AI技術和IT基礎設施層面仍然是三條平行線獨立演進。

　　直到大模型開啓的AI原生時代，這三條平行線終於迎來了交匯。“在應用層，大模型理解、生成、邏輯、記憶的獨特能力會催生AI原生應用研發新範式，整個應用技術棧、數據流和業務流都將被改變。”侯震宇說道。

　　與此同時，大模型會成爲通用的服務能力，大幅降低AI落地的門檻、實現真正的AI普惠。而MaaS（Model as a Service，模型即服務）將成爲新的基礎服務，其依賴的新型IT基礎設施也將進一步在底層顛覆現有的雲計算市場格局。

　　端到端全面升級

　　在此背景下，侯震宇也宣佈，百度智能雲目前已完成“從底層基礎設施—大模型開發與應用—AI原生應用開發”的端到端升級重構。

　　基礎設施方面，百度智能雲對20多個雲計算基礎設施進行了升級，涵蓋智能計算、通用計算、數據庫和大數據、分佈式雲、應用開發平臺五大領域。比如新發布的百舸異構計算平臺3.0，針對AI原生應用以及大模型的訓練、推理等環節進行了專項優化，是專爲大模型打造的智算平臺。

　　大模型方面，目前，千帆已預置包括百度文心大模型在內的54個主流基礎大模型和行業大模型。升級後的千帆也成爲國內首個支持大模型多方位數據分析的MaaS服務平臺。

　　另外，百度智能雲還正式開放了AI原生應用開發工作臺——千帆AppBuilder，它向用戶提供代碼態與低代碼態等兩種產品形態。其中，對於有深度AI原生應用開發需求的用戶，AppBuilder代碼態提供包括SDK、開發環境、調試工具、應用示例代碼等各種開發套件和應用組件；而低碼態則主要提供可視化工具，幫助用戶快速定製、上線AI原生應用。

　　現在，國內外大模型很多，但爆發級的AI原生應用還沒出現，主要原因是企業實際做產品的過程涉及工程設計、策略設計、定義接口方案、集成等，還需要配合大模型使用語音、翻譯、圖形等能力以及完備的開發環境，開發門檻仍相對較高。

　　而千帆AppBuilder是把基於大模型開發各種應用的常見模式、工具、流程等沉澱成了一個工作臺，降低了AI原生應用開發門檻。

　　侯震宇認爲，以生成式AI爲代表的大模型實現了AI從感知到認知的技術突破，是人工智能發展史上最大的一次技術躍遷。而2024年，將成爲AI原生應用的元年，市場也將迎來AI原生應用的爆發式增長。

　　（工行網站特約作者：白楊）

　　文章來源：21世紀經濟報道