政策性金融助力发展新质生产力（财经故事） 大模型“鬼故事”缠上的不止百度

政策性金融助力发展新质生产力（财经故事） 大模型“鬼故事”缠上的不止百度， 

政策性金融助力发展新质生产力（财经故事）

走进徐工集团工程机械股份有限公司，在中国最大的矿山机械智能工厂，忙碌的生产场景扑面而来。车间内，200吨级矿用挖掘机、130吨级矿车等一台台亮黄色的“大家伙”正在智能生产线上有序装配；车间外，“神州第一挖”700吨液压挖掘机、全球最大后驱刚性矿车整齐排列，刚刚下线的无人矿用自卸车检测过后将发往全球各地。

“我们构建了全球研发创新平台，整合研发资源，聚焦市场需求，加大研发力度，不断提高产品市场竞争力。”徐工集团、徐工机械党委书记、董事长杨东升介绍。

徐工集团高端化、智能化、绿色化发展的背后，离不开长期稳定的金融支持。近年来，国家开发银行为徐工集团提供“投贷债租证”全覆盖的综合金融服务。2023年，在国开行江苏分行中长期信贷产品支持下，徐工集团下属徐工矿业机械有限公司开展无人驾驶矿山机械和无人驾驶系统等自主研发，成功攻克环境感知、导航定位等多项技术难题。目前，该公司生产的无人驾驶矿卡已应用到国内10余家大型矿山，“无人矿山”的科幻场景正在变为现实，有力推动矿区安全、高效、智慧化运行。

江苏培育和发展新质生产力的实践中，处处可见政策性金融的足迹，不仅支持工程机械提升“运力”，也为数字经济澎湃“算力”。

今年4月，南京麒麟科创园内的南京智能计算中心二期建成投产。这个长三角地区规模最大、算力最高的智能计算中心，已广泛服务于大模型、数字人、自动驾驶、生物信息、教育科研等领域的近百家科研院所、高校机构和创新企业，累计为企业降本超亿元，增加经济效益10多亿元。“我们牵头组建银团提供支持，目前已经发放中长期贷款3.22亿元。”国开行江苏分行有关负责人表示，下一步将积极支持智算中心三期建设，让高效普惠的智能算力覆盖更多数字经济企业。据统计，“十四五”以来，国开行江苏分行已累计发放战略性新兴产业贷款近550亿元、科技创新和基础研究贷款超120亿元，有力支持了新一代信息技术、新能源汽车、新材料、集成电路等领域发展。

绿色发展是高质量发展的底色，新质生产力本身就是绿色生产力。国开行江苏分行加大绿色金融供给，助力生态环保、绿色低碳等基础设施建设，为江苏构建绿色低碳循环经济体系提供支持。

徐州是全国“无废城市”建设试点之一。国开行江苏分行通过市场化融资模式支持“无废城市”重点项目徐州循环经济产业园建设，为破解传统环保项目小而散、园区类项目平衡难的融资难题作出有益探索。

在循环经济产业园建筑垃圾综合处理中心，各类废旧钢筋、变形板材经过“两级破碎+三级筛分+风选”处理后变废为“宝”，金属材料进行回收利用，有机类废物进一步分拣。

“产业园污水处理、危险废弃物处置、建筑垃圾处理、配套基础设施等各类项目涉及总投资约58.9亿元，目前国开行已发放26.6亿元贷款提供支持，让我们有底气持续做好固体废物源头减量和资源化利用工作。”园区建设运营方徐州新盛投资控股集团董事长王向阳介绍。

“下一步，我们将深化与地方政府政银合作，持续发挥中长期融资功能作用，为发展新质生产力提供优质金融服务，助推江苏全面融入和服务长江经济带发展和长三角一体化发展战略。”国开行江苏分行有关负责人表示。


大模型“鬼故事”缠上的不止百度

文 | 市象 文昌龙

编辑 | 明非

“这显然是假的。大模型是积极的进攻，也是必须做的防守。反正没听说模型优先级降低。”

“老板明确表示，我们绝不会下table。”

针对“百度大概率放弃通用基础大模型”的传闻，两位百度员工对「市象」表示。

所谓的传闻来自一篇帖子：“百度大概率将放弃通用基础大模型研发，（又是起了个大早赶了个晚集?）李彦宏最近和内部明晰了主要做应用的战略，百度在模型层实在卷不动了。”

该帖在短暂发酵后引发关注，这最终迫使百度不得不作出回应。9月9日，文心一言市场部负责人张全文在朋友圈发文，“所谓‘放弃通用大模型研发’纯属谣言！文心一言刚完成了功能全面升级。我们将持续加大在通用大模型领域的研发投入。”

事后，一位接近百度的知情人士对「市象」透露，这在百度内部引发了广泛讨论。

有百度员工对「市象」坦言，有这样的传言并不意外：“SuperCLUE总排行榜（2024年8月），ERNIE-4.0-Turbo-8K的评分已经落后于不少模型。如果转向应用领域，那机会就更渺茫了。”

过去半年，市场对AI大模型的关注焦点从模型技术本身转向了智能应用的实际落地，AI预期也开始回调。因此，在基础大模型的投入与AI应用落地之间做出取舍，实际上已成为所有大模型玩家不可回避的共同难题。

01 从ROI看“谣言”诞生的通路

“或者这么说吧，训练下一代模型不是百度的第一优先级。”上述发帖者表示，言外之意是“放弃”并不准确。

他此前对百度大模型方向的判断逻辑是：

GPT-4现在还没追上，到了GPT-5这个级别的模型花费可能30亿美金(粗估，上下浮动，这几乎是百度一年的净利润)，而且你得知道怎么做，而且做出来要考虑ROI（投入产出比）能不能打正，一旦失败就是巨大的资源浪费和机会成本损失，这已经是在眼前非常现实的问题，百度这个体量的公司已经支撑不起模型梦了。

从ROI角度出发，单看产出端，即大模型的变现而言，百度当前确实面临着一定的商业化压力。

据二季度财报，百度最大的收入来源线上广告业务收入为192亿元，同比下滑2%。广告业务如此表现的原因是，百度推进搜索业务的人工智能革新造成了不小的内部压力。目前百度检索结果中有18%的结果是由生成式人工智能提供。目前这部分业务尚未实现变现。

有营销业内人士对「市象」指出：“百度在AI技术上的投入为未来铺路，但目前AI生成的内容还没有找到合适的变现模式，这在一定程度上影响了广告主的投放决策。”

在另一块云业务上，百度云当季收入为51亿元，其中，9%的收入来自外部客户对大模型和生成式AI相关服务的需求。据计算，该季度，生成式AI为百度云贡献了约4.59亿元的收入，而在之前的两个季度，这一数字分别为3.24亿元和2.74亿元。

生成式AI收入呈现增长趋势，但目前该业务对整体业绩的贡献依然有限，尚不足以撬动百度云的整体增长曲线。

百度等大厂在大模型商业化上的变现压力，还来自国内云厂商主动或被动发起的大模型价格战。

近日，腾讯推出了新一代大语言模型“混元Turbo”，并以降低50%的价格进一步加剧了这场价格战。而在此之前，百度也在持续降低其模型的推理成本，来应对市场的价格压力。

今年5月，百度智能云宣布ERNIE-Speed、ERNIE-Lite、ERNIE-Tiny系列模型预置服务对客户免费开放使用；今年7月WAIC期间，百度智能云宣布ERNIE 4.0、ERNIE 3.5两款旗舰模型大幅降价，ERNIE 4.0 Turbo面向企业客户全面开放，输入输出价格分别低至0.03元/千Tokens、0.06元/千Tokens。

随着国内大模型市场的激烈竞争，价格战导致大模型的调用成本急剧压缩，行业已经陷入所谓的“负毛利时代”。无论是开源还是闭源模型，当前都面临着同样的困境——大模型业务难以实现直接盈利。

据财经杂志，“大模型市场的淘汰赛已经启动。”一位中国云厂商大模型业务负责人分析称，大模型调用的负毛利意味着，在短期内，调用次数越多，云厂商的亏损就越大。

综合这些因素，“单靠当前大模型的商业开发程度就实现正向ROI，有些不切实际。因此，百度重新定战略是完全有可能的。”一位腾讯AI算法专家对「市象」表示。

02 百度的AI路径是“既要又要”

百度此次虽否认了“放弃通用大模型研发”的传闻，但并未否认对应用开发的优先级。与其他大厂相比，百度十分重视AI应用开发。

遍数厂长的发言，始终强调“卷大模型没有意义，卷应用机会更大”。在近期的WAIC上，李彦宏甚至不再强调模型开源还是闭源，“这些都不重要，缺乏应用支撑的基础模型，无论开源还是闭源，都毫无价值。”

一位接近百度的业内人士向「市象」透露：“李彦宏的意思是，希望创业者能基于文心大模型开发更多AI应用，而不是让资源浪费在过多的基础大模型上。”

“其实想法是对的，问题在于怎么落地，百度自己就是搞基础大模型的，别人凭什么听你的。”他进一步补充道。

百度内部员工也讨论过这个问题，有员工表示，希望robin（李彦宏）在公开场合少发表那些容易引发众嘲的言论。“只有百度的大模型不算浪费，别的公司做就是浪费资源，这种态度，作为行业领军者，实在是格局不够。”

从当下市场视角来看，百度在大模型和应用领域的理想目标其实是双管齐下。

在一直强调的应用领域，百度推出了三款AI开发工具，分别是智能体开发工具（AgentBuilder）、AI原生应用开发工具（AppBuilder）和模型定制工具（ModelBuilder）。

智能体是百度最看好的AI应用发展方向。在2024百度AI开发者大会上，李彦宏透露，已有1万名百度客户成功上线智能体，应用覆盖教育培训、房产家居、机械设备、商务服务等30多个行业。

在近期内部公开分享中，李彦宏也再次重提智能体，他认为智能体的低门槛是做应用直接的思路。

然而，智能体的方向或在公司内部并未达成一致。据接近百度的知情人士透露，在百度AI开发者大会期间，一些员工私下表达了不满。

有员工表示，文心智能体平台展示的那些所谓的“智能体”，除了少数用于展示的项目，其他99%更像是玩具。这些“玩具”即使通过搜索分发，也几乎没有实际价值。真正有意义的智能体，应该能够提供高质量服务，或者具备公网无法获取的私域数据。如果这些“玩具”都能被称为AI原生应用，那无异于自欺欺人。

李彦宏或许也认识到智能体的不足，“有很多人看好智能体这个发展方向，但是到今天为止，智能体还不是共识，像百度这样把智能体作为大模型最重要的战略、最重要的发展方向的公司并不多。”

除了智能体自身的产品属性之外，外部开发者在AI应用开发方面对百度也保持一定的谨慎。

从目前公开的案例来看，使用百度AI开发平台的多为商家为其消费者提供的轻量级应用，企业级应用却相对稀少。尽管李彦宏多次承诺百度不会涉足应用开发，给创业者留出足够空间，但在移动互联网时代屡见不鲜的“像素级复制”，让开发者在大模型时代更加警惕。

一名垂直领域模型初创公司的创始人曾向财新表示，一方面，基于百度平台进行开发意味着将算法和数据暴露给百度；另一方面，百度可能无法为腰部开发者提供足够的接口支持，这也意味着开发者的客户数据难以在百度平台上进行部署。

03 大模型泡沫下的战略转向

眼下，高潮过后，更多的人开始审视生成式AI带来的实际收益问题。

高盛在6月末发布报告《生成式AI：花费甚多，而收益甚少》，高级策略师Allison Nathan提出了一个很关键的问题：在AI上的投入是否过多，而收益却太少？

在高盛的报告中提到，生成式AI技术被认为能改变公司、行业和社会，所以很多大公司计划在未来几年投入1万亿美元在AI相关的东西上，比如数据中心、芯片和电网。

这一支出已得到验证。CoutueAI的报告也提到，预计到2030年，基础设施建设将耗资约1.2万亿美元，主要用于采购大约2500万单位的GPU及其他相关支出。

要实现正向ROI，按照25%的回报率计算，预期收益需达到6000亿美元，加上1.2万亿美元的投入，到2030年AI的总收入必须达到1.8万亿美元才能实现收支平衡。然而，根据高盛的观点，迄今为止，这些巨额投资除了略微提升了开发人员的工作效率，尚未看到显著的成果。甚至从中获益最多的英伟达，其股价也出现了下跌。

当然，这只是宏观层面的讨论。如果聚焦到具体的大厂，实际面临的问题是，通用大模型逐渐演变为一个“超级烧钱”的游戏，变成了只有巨头才能参与的“富豪局”。没有足够资金的公司将不得不退出这场竞争。

根据国家网信部门官网公示的信息，自去年8月31日我国首批通过备案的人工智能大模型名单出炉以来，短短一年间，全国已有188款大模型完成备案，

从终局思维来看，随着资金不足的玩家被淘汰，或者在竞争中耗尽资源，最终只有少数几家真正具备竞争力的大模型公司会主导市场。

“本质上，基础大模型就像CPU，都是通用技术。只要少数几家公司做到足够强，就能满足大部分市场需求。通用性商品的竞争就是如此，赢家通吃，最终通过市场的竞争洗礼，只有少数几家厂商能胜出并生存下来。”一位计算机业内人士表示。

这种“烧钱打仗”的局面在互联网大厂中已上演多次。以云厂商的大模型调用价格战为例，云厂商赌的是，随着大模型调用价格降低90%，未来1-2年内调用次数将呈指数级增长。在这场赌局中，必然会有一批模型厂商因价格战倒下，而幸存者将接手市场，收拾残局。

显然，大厂要想在基础大模型的“金钱战”中胜出，除了眼下是否有足够的资金支持，长远来看，自身的造血能力至关重要，而AI应用正是实现这一目标的关键方向。

事实上，仔细研究今年各大厂商的动向可以发现，他们除了在基础大模型方面持续投入，也在不断强调AI应用的开发。AI应用不仅是未来的造血工具，也是将大模型落地并创造实际价值的重要途径之一。

因此，“百度采取双轨策略（同时推进大模型和AI应用的发展），是为了应对可能出现的大模型泡沫时比较稳妥的做法。”接近百度人士对「市象」表示。

“唯一的问题在于，AI应用的落地方向仍然不够清晰。许多项目还停留在概念验证阶段，距离真正的商业化应用还有一段不小的距离。”?