李彥宏在最新的內(nèi)部講話中分享了他對大模型技術的深刻見解，涵蓋了大模型競爭、開源模型效率和智能體趨勢等多個方面。

近日，百度創(chuàng)始人&CEO 李彥宏在和員工交流中詳談了他對大模型的 10 個判斷，覆蓋話題包括大模型競爭、開源模型效率以及智能體趨勢等。例如，大模型間的差距在縮小嗎？大模型技術已經(jīng)接近天花板了嗎？為什么說商業(yè)化模型更有性價比？

以下是根據(jù)這場內(nèi)部分享整理的主要內(nèi)容，enjoy～

01. 外界對大模型有相當多的誤解。每個新模型發(fā)布，都要和GPT40做比較，在榜單上分數(shù)差不多、甚至單項超過，但這并不表明和最先進的模型就沒有差距了。

02. 模型之間的差距是多維的，不僅有能力差距，還有成本、推理速度的差距。有些模型雖能達到同樣效果，但成本更高、推理速度更慢，還是不如先進模型。

03. 真正衡量大模型能力的是，在具體應用場景中，是否滿足了用戶需求、有沒有產(chǎn)生價值的增益。

04. 大模型的天花板很高，今天做到的和理想狀況差得還非常遠，所以模型要不斷快速迭代、更新和升級。要能幾年、十幾年如一日地投入，不斷滿足用戶需求，降本增效，模型之間的差距就會越來越大。

05. 在一個完全競爭的市場環(huán)境中，不要覺得領先 12～18 個月是個很短的時間，只要能永遠領先競爭對手 6 個月，你就贏了。

06. 模型除了能力效果之外，還要看效率。效率上開源模型是不行的，閉源模型準確講應該叫商業(yè)模型，有無數(shù)用戶分攤研發(fā)成本、分攤推理的機器資源和 GPU，GPU的使用效率是最高的。

07. 以前用開源的 Linux，已經(jīng)有了電腦，所以用 Linux 是免費的，成本低；但這在大模型時代不成立，大模型推理是很貴的，開源模型不會送算力，還得自己買設備，解決不了算力高效利用的問題。

08. 大模型應用的發(fā)展階段，一開始是 Copilot，然后是 Agent 智能體，最主要的是它有了自主性，能自主使用工具、反思、自我進化。這種自動化程度再發(fā)展，就會變成 AIWorker，能夠獨立完成各方面的工作。

09. 現(xiàn)在智能體的熱度開始上來了，但到今天為止，智能體還不是共識，像百度這樣把智能體作為大模型最重要的戰(zhàn)略和發(fā)展方向的公司并不多。

10. 為什么強調(diào)智能體？因為智能體的門檻確實很低。很多人不知道怎么把大模型變成應用，而智能體是一種非常直接、高效、簡單的方式，在模型之上構建智能體相當方便。