2023年开始，全球正式進入AI元年：從ChatGPT、文心一言到Sora……從生產到生活，從消費者個人到各行各業，全球科技巨頭不斷加注，各領域AI應用不斷湧現。

現在，AI行業又將迎來一大巨變：人工智能進入“开箱即用”時代，大模型和生成式AI將徹底改變开發者群體。

正如李彥宏所說，“過去，开發者用代碼改變世界。未來，自然語言將成爲新的通用編程語言，你只要會說話，就可以成爲一名开發者，用自己的創造力改變世界”。超級AI應用的浪潮來了。

1、人工智能超級應用不斷湧現，現在進入AI“开箱即用”時代，用AI創造AI才是正解

2024年4月16日，百度Create 2024人工智能开發者大會帶來了三款“AI开發神器”：智能體开發工具AgentBuilder，AI原生應用开發工具AppBuilder和各種尺寸的模型定制工具ModelBuilder。

過去，百度在知識增強大語言模型文心一言上獲得了成功、也驗證了百度多年來的AI積累和AI升級迭代進化能力：自文心一言2023年3月16日發布以來，其基礎模型文心大模型不斷迭代升級，從文心3.0、3.5到4.0，累計用戶規模已達2億，日均調用量也達到了2億，效果和性能全面提升的同時，也高效滿足了用戶工作、生活和學習需求。現在，百度基於文心大模型，再次帶來三大开發工具，覆蓋智能體、AI原生應用和模型精調三個方面，爲开發者做好了一個“工具箱”，可以打包帶走，隨取隨用。

智能體是一個全新的升級。正如李彥宏所說，智能體是未來裏每個人最近、最主流的大模型使用方式，我想，它未來給企業和個人帶來的改變會是巨大的、乃至顛覆性的。我們暢想一下，這樣的生成式AI對未來开發者群體會有什么影響？可以說，“人人都可以成爲开發者”。

對於企業而言，智能體打开了全新的AI發展方向和創業方向。此前，很多人以爲大模型是AI唯一的創業方法，現在越來越多人意識到，智能體和應用才是在AI浪潮中離用戶最近的一環，在基礎模型上“套殼”，調用合理的插件、實現MoE大小模型混用架構，才能打造出效果最好、性價比最高的AI產品——這也是李彥宏發布三大神器的根本原因。

AI正在將开發者從繁瑣、重復的开發工作中解放出來，去從事更具創造力的开發工作。以百度的AgentBuilder爲例，提供了零代碼、低代碼兩種模式，即使是完全不懂代碼的新手小白，也可以通過零代碼模式，幾句話就創造出一個智能體。AppBuilder同樣支持自然語言，無需代碼，只要三步就能开發出一個應用。

對於個人來說，AI最重要的意義在於，每個人將不被編程語言能力所限制，可以進行自由的發揮和創造，實現自己的創造性想法。過去，如果你想從事軟件和應用开發工作，需要至少多年編程經驗、需要業內專業人士輔導，但是在最新的AI开發工具上，普通人用中文指令就能進行編程。這是革命性的突破。這代表了一個時代的到來：“人人都是开發者”的時代。算法訓練的門檻降低，技術進步速度加快，用AI創造AI也成爲可能。

那些看不起AI應用的、看不懂如何用AI創造的，可能會面臨逐漸效率低化的困境、被逐漸淘汰。在經濟學中，效率低下的企業和個人價值產出會逐漸下降，脫離市場需求，最後被迫出局。現在，許多重復性的工作，比如海報制作、文本翻譯都十分容易被AI替代，一小時產出三篇海報的機器在效率上天然優於三小時產出一篇。甚至現在AI开發上都給我們巨大震撼：用AgentBuilder、AppBuilder、ModelBuilder這3個AI开發神器，即便是完全不懂編程的“小白”，也可快速上手、开發相關智能體或AI原生應用。

如何應對AI時代、生產力進步帶來的巨大變化？學會使用新的生產工具是關鍵。生產工具在改變，但是需求本身不會改變。掌握好的生產工具，讓企業和個人可以更好掌握需求。好比內燃機汽車的發明替代了馬車，舊工種被淘汰了，但出行需求依然存在，甚至還在快速增長，只是從馬車出行變爲汽車出行，甚至以後會變爲智能化共享出行，從掌握馬車工具、到理解汽車的邏輯、再到未來利用好自動駕駛和智能出行，這就是跨越三個時代的三種出行方式，時代變化所產生帶來的機遇。

在AI大發展時代，這種經驗也在提醒我們——不斷學習、理解、應用AI，掌握好新時代的AI原生應用工具，才能跟緊時代變化的機遇。比如去年百度舉辦的創業大賽文心杯，最高獎項的獲得者做出了一個“遊樂場排隊助手”的AI應用，整體過程連一行代碼都沒有寫過，就得到了10萬元大獎，但因爲他會用使用AI工具，只需要成熟的設計思路和邏輯框架，一個普通人也能成爲資深程序員，這種工具帶來的效率提升直接轉變爲代碼產出，創造了企業和社會價值的同時，也提升了個人在勞動力市場上的綜合競爭力。

2、要實現通用人工智能，就要大小模型混用，AI智能體是方向

未來，人工智能的終極目標是通用人工智能，就是AI能夠像人類一樣，在不同的環境和情境中靈活運用知識和技能，甚至於表達情感、創造力。所以說，未來的AI必然是靈活的、高效的。

這就是李彥宏所說的：未來的AI原生應用基本都會是大小模型混用，不依賴一個模型來解決所有問題。在AI應用過程中，效果、效率和成本都同樣重要。大小模型混用，可以做到在實際應用中，從場景需求出發，選擇最適合的模型。

這就要求在一些特定場景中，需要用低功耗、高效率的方式，進行多場景模型訓練和部署，從而實現這樣的效果：經過精調後的小模型，在細分領域的使用效果可以媲美大模型。這個過程中有兩大重點：一是高效低成本的模型生產；另一方面是多模型推理。

高效低成本模型生產方面，百度研制了大小模型協同的訓練機制，可以有效進行知識繼承，高效生產高質量小模型，也可以利用小模型實現對比增強，幫助大模型的訓練。同時，建設了種子模型矩陣、數據提質與增強機制，以及從預訓練、精調對齊、模型壓縮到推理部署的配套工具鏈。高效低成本模型生產機制，速度更快、成本更低、效果更好。

多模型推理方面，百度研制了基於反饋學習的端到端多模型推理技術，構建了智能路由模型，進行端到端反饋學習，充分發揮不同模型處理不同任務的能力，達到效果、效率和成本的最佳平衡。

這就是AI智能體的優勢所在：基於強大的基礎模型，智能體可以批量生成，應用在各種各樣的場景。這可能是未來離每個人最近、最主流的大模型使用方式。現在，文心智能體平台上已經有3萬多個智能體被創建、5萬多名开發者和上萬家企業入駐。未來的目標是打造國內最完整的智能體生態，或許每個人、每個組織都有潛力成爲智能體的开發者。比如ModelBuilder就是給那些技術大牛用的，他們可以根據自己的需要，打造大小不一、功能各異的AI模型，還能讓這些模型更加精准地適應各種特定的任務。

3、掀起創造力革命，用好工具开發AI原生應用是關鍵

AI帶來創造力革命，標志是出現大量的AI原生應用。

爲什么這樣說呢？

因爲只有全社會的AI原生應用多了、才能大幅提高大模型的調用，“AI數據-算法”才能形成持續回饋。可以說，是千千萬萬甚至數以百萬計的AI原生應用，讓大模型的價值才能被體現出來。AI模型的學習過程都依賴和人的互動，如果AI原生應用越多，自然模型的調用量就會越高，每個企業和個人的AI就會變得越來越聰明。這就是“有分發，就會有數據反饋；有數據反饋，飛輪轉起來，就能夠自主迭代”。

百度“工具箱”：AI开發神器AgentBuilder、AppBuilder、ModelBuilder，就讓AI原生應用开發越來越容易上手。比如AppBuilder，就讓讓开發AI應用變得超級簡單，就像搭積木一樣，不用敲代碼，幾步就能搞定一個AI應用，而且用起來也方便，可以輕松放到各種工作場景中。現在，利用千帆平台开發的AI原生應用數超過19萬。

用AI創造AI，讓中小企業和個人开發者也能用自己的創意拓展AI應用生態。比如百度的智能代碼助手Comate，上崗一年多以來，已經入職喜馬拉雅、軟通動力、上海三菱電梯等1萬多家企業，企業代碼採納率達到近50%，爲這么多企業創造了社會價值和經濟價值。Comate把代碼理解、生成、優化等能力無縫集成到研發流程的各個環節，就像助理一樣，幫助提升代碼开發質量和效率。Comate展示了：工程師只需一個簡單的命令，他們就能夠迅速把握整個代碼結構，包括每個部分的詳細工作方式。此外還能依據項目現有的代碼庫以及外部代碼，自動創建出符合特定需求的新代碼段。

AI時代早已到來，AI作爲新質生產力，爲經濟發展帶來新增長動能，帶來了經濟的AI加速度。AI快速發展，也早成就了一批“想用、敢用AI”的企業和個人。

現在，AI已經進入到了“用AI創造AI”，用AI創造更多原生應用的時代，考驗的是每個企業和個人“會用AI”的能力。也就是能不能利用好現有的AI工具，“开箱就用”。認識到AI應用潛力的、提前掌握AI創造工具的，企業組織和個人的生產效率極大提升。還不能正確認識趨勢的會落後於時代，可能會面臨效率失活、組織冗余、逐步處於競爭劣勢的窘境。

標題：任澤平：人工智能進入“开箱即用”時代

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