AI时代超级有用比超级应用更关键

时间：2026-07-01 16:16

人工智能时代，超级应用尚未到来，但超级有用的应用更具价值。大模型通过检索增强等技术消除幻觉，变得可用。智能体成为应用主流形态，百度推动应用驱动，让普通人无需编程也能开发应用，实现技术普惠。

超级应用，到底什么时候才能出现？这恐怕是过去一年AI圈里，最让人焦虑的一个问题了。

大家总爱拿AI和当年的PC互联网、移动互联网比——那会儿，互联网出现没几年，超级应用就冒出来了。但这么比，其实不太公平。人工智能是工业革命级别的技术浪潮，真要找参照物，得看蒸汽机和电力。

1776年，第一台有实用价值的蒸汽机诞生，成了万能动力源，把人类拽进了“蒸汽时代”。可直到1800年代后，蒸汽机才大规模地用在铁路、航运上，进而渗透到各行各业。至于热力学第二定律，那更是差不多100年后的事了。电力也一样，电的发明掀起了第二次工业革命的精彩处，但电厂、电灯、流水线——这些新业态，哪一个不是经历了几十年才逐步演化出来的？

所以，人工智能时代的超级应用一定会来，只是时机还没到。过去一年，整个行业都在追“超级应用”，说实话，有点急了。

大模型是项基础技术，本身不直接产生实用价值。真正有价值的，是那些基于它构建出来的应用。对AI应用开发者和创业者来说，与其死磕AGI或“超级应用”，不如小步快跑、持续迭代，先做出“超级有用”的应用。

最近，在2024百度世界大会上，百度公布了文心大模型的最新数据：半年前API日调用量是2亿，现在超过了15亿，半年涨了7.5倍。这既是中国AI应用爆发的一个缩影，也说明大模型开始对应用产生实际价值了。

01 大模型基本消除幻觉

很长一段时间里，国内大模型想卖给其他行业，挺难的。有业内人士跟媒体吐槽过：“无论是智能硬件还是AI智能体，需求确实很强烈，但真正买单的没几个——生成效果太差，到处都是幻觉。” 再加上多模态能力还在爬坡，生成式AI最初的体验，更像一个简单的对话机器人。用户尝鲜完，留存率很低。

但过去一年，大模型最大的变化，就是基本消除了“幻觉”，变得可用了。要知道，大模型本质上是个概率模型，生成文字时，它会自动预测“下一个最可能出现的词”。这就导致它时常“一本正经地胡说八道”。

要想基于大模型开发应用，必须跨过这道坎。产业界很快就找到了解法，就是检索增强技术（RAG）——用外部知识库“喂”给模型，让它“照本宣科”而不是自由发挥。这项技术基本消除了文字生成上的幻觉，让大模型有了实用价值。多模态技术想落地，也得搞定准确性和可控性。

百度这次发布的iRAG——检索增强文生图技术，就是冲着这个来的。为了搞出一张Logo不变形、颜色不失真的企业宣传图，百度年初就开始折腾多模态的“幻觉”问题目标。现在看来，在影视、漫画、海报制作这些领域，iRAG完全可以落地了。

举个例子：汽车行业极其依赖市场推广，经常需要高质量摄影图。传统模式下，一张完美图片背后的人力、财力、物力成本都不低。而利用iRAG技术，车企能以极低的成本、极短的时间，拿到一张视觉表现上相当不错的图片——甚至可能更惊艳。

今天，生成式AI的技术路线大致分两派。一派是AGI派，梦想一步到位，靠基础大模型在若干年内实现通用人工智能；另一派是应用驱动派，从需求出发，用应用反馈来反推模型创新。

百度选了后者，在持续研发底层大模型的同时，更强调应用驱动。iRAG就是个典型——因为应用需要生成精准的图像（比如公司Logo不能变形），倒逼出了这项技术。经过近一年努力，它已经能用起来了，而应用的进展，反过来也在滋养模型本身的研发。

02 智能体，AI应用最大的趋势

经历了两年，生成式AI正处在一个换挡的关键期。最近，国内有两家AI创业公司暂停了大模型的预训练；对Scaling Law是否已经“投资收益递减”的争论，也愈演愈烈。

实际上，全球巨头们也在行动。OpenAI、微软、谷歌先后下场布局智能体。9月中旬，OpenAI研究员Noam Brown宣布正为新的多智能体研究团队招人。微软CEO纳德拉亲自公布了10个商业智能体，组团出道。几乎同时，谷歌也被曝出“意外”泄露了人工智能Jarvis——一个能自主检索信息的智能体。

而国内，百度无疑是这场浪潮的引领者。在2024百度世界大会上，智能体成了绝对主角。百度重点介绍了四类智能体：公司类、角色类、工具类、行业类。

举个工具类的例子——“自由画布”。这背后是百度文库多年积累的数据，叠加上生成式AI技术，实现了一次创作的飞跃。以前人们用文库，主要是找现成文档。但AI出现后，百度发现，用户最根本的需求不是找文档，而是创作适合自己的内容。

顺着这个思路，百度重构了文库，又发布了独立产品“橙篇”，能一键生成公文。而“自由画布”的逻辑更进了一步：让人们能更方便地“传递创意”——说得通俗点，就是如何把脑子里的想法，更准确、更顺畅地表达出来。

百度创始人李彦宏的判断是：“智能体是AI应用的最主流形态，即将迎来爆发点。” 他把做智能体类比成PC时代做网站、移动时代做自媒体账号。区别在于，智能体更像人、更智能，像你的销售、客服和助理。它可能会成为AI原生时代，内容、信息和服务的新载体。

OpenAI的CEO Sam Altman上个月在Reddit上也表达了类似观点：“我们将拥有越来越好的模型，但下一个重大突破将是AI袋里。” 英伟达的黄仁勋更是放话，未来英伟达将有1亿个智能体。

智能体的特点是：门槛足够低，天花板足够高。它可以成长为非常强大的公司——就像谷歌、Meta，当年也是大学生创业做出来的网站。某种程度上说，现在不做智能体，就像二十年前没做网站，十年前没做App。

03 中国AI扛旗者的技术信仰

很少有中国公司像百度这样，在全球人工智能发展的人才节点、资源节点和技术节点上，扮演过这么多关键角色。这背后，离不开创始人对AI的信仰。李彦宏有句话在行业内很出名：“有1块钱，我会投进技术里；有1个亿，我会投进技术里；有100个亿，我还是会投进技术里。”

百度做AI，最早可以追溯到十几年前的一场拍卖会。2012年12月，在美国内华达州太浩湖边的一个滑雪场脚下，一场秘密拍卖悄然进行。被竞拍的资产是“三个人”——“AI教*父”杰弗里·辛顿和他的两名学生。

百度、谷歌、微软、DeepMind的代表们轮番举牌，报价飙到4400万美元时，场上只剩百度和谷歌。百度愿意不设上限，但最终仍然没拍下来。

这件事也让李彦宏下定决心：一定要自己做深度学习、自动驾驶。随后，他建立了百度美国研究所，开始大力招徕全球人才，包括吴恩达、Dario Amodei等顶级专家陆续加入。

此后十年，百度开启了人工智能技术的全栈自研：从芯片到框架，从模型到应用，逐一击破。先后发布了自动驾驶开放平台Apollo，开源了深度学习框架飞桨（PaddlePaddle），甚至在2019年就拿出了文心大模型1.0版本。

但在ChatGPT诞生之前，AI应用一直没找到引爆点，业内总觉得这是“烧钱无底洞”，落地遥遥无期。

坚持总会有回报。转折点在2023年3月——基于文心大模型3.0，百度在全球第一个发布了对标ChatGPT的产品“文心一言”。至此，十年默默投入终于有了回报。

2023年下半年起，在保证基础模型持续领先的同时，百度意识到大模型同质化竞争已导致严重的资源浪费。李彦宏多次公开呼吁：“要卷应用，不要卷模型。” 在公司内部，他要求把大模型用起来，把全部产品重构一遍。2023年世界大会，百度展示了搜索、地图、网盘等核心应用的重构成果；而2024年，大会主题直接定为《应用来了》。外界终于看到了大模型在智能体、产业应用等领域创造的巨大价值。

回顾过去不难发现，百度在全球AI发展的每一个重要节点，都做了正确的选择。而李彦宏更长远的目标是：让AI真正被每一个普通人所使用，让每个人都具备程序员的能力。