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4月11日晚間，百度董事長兼首席執(zhí)行官李彥宏的一則內(nèi)部講話流出。

內(nèi)部講話中李彥宏首次談到文心大模型不開源的原因，稱模型開源的意義不大，他認為閉源才有真正的商業(yè)模式，才能聚集人才和算力。

此外李彥宏也談到了AI創(chuàng)業(yè)相關(guān)的話題，他表示，創(chuàng)業(yè)者真正的優(yōu)勢應(yīng)該是在某一個領(lǐng)域的知識、數(shù)據(jù)，大模型也一樣，有領(lǐng)域知識才能提供獨特價值，所以沒有必要擔心基礎(chǔ)模型通吃AI的應(yīng)用。

“多百度一家開源不多，少百度一家也不少”

在這次內(nèi)部講話中，李彥宏首次提到了文心大模型不開源的原因。

他透露，一年前文心剛剛發(fā)布的時候，關(guān)于是否開源百度內(nèi)部有過非常激烈的討論。至于最終選擇不開源的原因，李彥宏稱，“當時的判斷是，市場上一定會有開源的模型，而且是不止一家會開源。在這種情況下，多百度一家開源不多，少百度一家開源也不少?！?

李彥宏舉例稱，今天看主流的開源模型，如Llama，Mistral其實都是有相當影響力的，國內(nèi)的智源、百川、阿里的通義也都是開源的，“這個市場上不缺我們這一家開源的模型，我們要開源還得自己去維護一套開源的版本，這是不劃算的?！?

除了劃算與否，另一個重要原因在于，“閉源模型在能力上會持續(xù)地領(lǐng)先，而不是一時地領(lǐng)先?！?

對此李彥宏解釋稱，“因為我們覺得模型開源的意義其實不是很大，這些開源模型都是在外頭零零散散小規(guī)模地去做各種各樣的驗證應(yīng)用，它沒有經(jīng)過大算力的驗證。”

他進一步解釋，“而且模型開源也不是一個眾人拾柴火焰高的情況。這跟傳統(tǒng)的軟件開源一比如Linux、安卓等等很不一樣，由于是模型帶來的開源，我們也不知道參數(shù)為什么變成了那個樣子，這種情況下很難實現(xiàn)眾人拾柴火焰高。雖然Llama也鼓勵大家去貢獻各種各樣的數(shù)據(jù)、代碼，但是實際上大家明白最主要的開發(fā)者就是Meta這些人，它并不是一個真正由大家一起來協(xié)同開發(fā)的產(chǎn)品?！?

相反，李彥宏認為閉源才有真正的商業(yè)模式，才能聚集人才和算力?！氨热绻韫扔幸粋€優(yōu)秀的人才，他有OpenAI的offer，有Meta的o ffer，有Llama的offer，他會去哪兒？這是非常顯而易見的選擇。”

在李彥宏看來，相比開源，閉源在成本上也具有有優(yōu)勢。“只要是同等能力，閉源模型的推理成本一定是更低的，響應(yīng)速度一定是更快的?！?

他還稱，同等參數(shù)的情況下，閉源模型的能力也是更強的。“今天不管是在中國也好、在美國也好，最強的基礎(chǔ)模型都是閉源的，而各種各樣的小模型，都是通過大模型‘蒸餾’來的。通過大模型降維做出來的模型就是更好的，這樣也會導致閉源在成本上、在效率上也會有優(yōu)勢。”

基礎(chǔ)模型不會通吃AI應(yīng)用

李彥宏認為，外界一些做模型的創(chuàng)業(yè)公司講的所謂的“雙輪驅(qū)動”不是一個好的模式。既做模型又做應(yīng)用，勢必會分散精力。創(chuàng)業(yè)公司的精力和資源都是有限的，同時做兩件事情和只做一件事情哪個成功率更高是不言自明。在任何情況下我們都非常講專注力，“力出一孔”，當資源有限的時候更應(yīng)該專注，而不是去搞所謂的“雙輪驅(qū)動”。

在李彥宏看來，對于AI創(chuàng)業(yè)者來說，核心競爭力本就不應(yīng)該是模型本身，這太耗資源了，而且需要長時間的堅持才能跑出來。

創(chuàng)業(yè)者真正的優(yōu)勢應(yīng)該是在某一個領(lǐng)域的知識、數(shù)據(jù)。假如說你今天想找一個“黃色的無兜的男士泳褲”，你在任何一個今天的電商平臺上都找不到，這種需求目前的技術(shù)是解決不了的，大模型如果有領(lǐng)域知識就可以解決，這就是靠領(lǐng)域知識能夠提供獨特價值的例子。

市面上有這么多模型，大的、小的、開源的、閉源的，在特定應(yīng)用當中怎么樣使用這些模型的組合，是有技巧的，這是創(chuàng)業(yè)者可以干的事兒，是可以提供價值增益的。

李彥宏還談到，外界擔心如果用了文心或者閉源模型，做得好了它就抄你，就把你的飯吃掉了，實際上這種擔心也是沒有任何道理的。

他以拼多多、滴滴、微信舉例稱，在移動時代，微信沒有去吃掉拼多多，滴滴也沒有變成騰訊的一部分，它們都各自提供了自己獨特的價值，有自己非常不一樣的競爭力，它們的興起都是依賴移動生態(tài)里的一個封閉平臺——微信，但是它們并不怕微信去搶它的飯碗，所以沒有必要擔心基礎(chǔ)模型通吃AI的應(yīng)用。

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