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的确，对十几亿用户而言，真正关心的不是AI底座，而是基于AI底座开发的应用是否好用、好玩，是否能够产生价值。PC和移动时代已经充分证明了这一点。AI时代即将到来，并创造数十万亿的全新价值，产业界高度看好这一历史级机遇，因而在大模型领域争先恐后地投资甚或投机。

但真正能够爆发强大生产力的部分，必然是应用。开发大模型需要领先的AI技术、雄厚的资本和强大的战略定力，门槛极高；而开发AI原生应用则需要超前视野、商业洞察和天马行空的想象力。大模型喧嚣终将归于平静，提前布局AI原生应用，无疑能够占据先机。可以相信李彦宏的发声，将为AI原生应用吸引越来越多的目光和行动。

李彦宏在2023西丽湖论坛演讲全文如下：

尊敬的各位领导、各位嘉宾，大家好！很高兴来深圳参加西丽湖论坛。我想借此机会，跟大家分享我对大模型和AI原生应用的一些思考。我演讲的主题是《AI原生时代：“冷”思考和“热”驱动》。现在人工智能很热，但我想首先分享两个“冷”思考。

第一个，中国的大模型很多，但是基于大模型开发出来的AI原生应用却非常少。有报道说，截止10月份国内已经发布了238个大模型，而6月份的时候这个数字是79个，相当于4个月就翻了3倍。但中国有多少AI原生应用呢？我想在座的各位，很少有人能说出一二个来。如果我们看国外，除了有几十个基础大模型之外，实际上，已经有了上千个AI原生应用，这是在中国市场上没有的。而我认为，人类进入AI时代的标志，不是产生很多的大模型，而是产生很多的AI原生应用。为什么这么说？我们看PC时代，基本上只有Windows一个操作系统，但是基于Windows系统开发的软件有很多；移动互联网时代，主流操作系统也只有安卓和iOS两家，而移动应用有800万之多。大模型时代其实也是类似，大模型本身是一个基础底座，类似操作系统，那么最终开发者要依赖为数不多的大模型来开发出各种各样的原生应用。所以，不断地重复开发基础大模型是对社会资源的极大浪费。

AI原生时代，我们需要100万量级的AI原生应用，但是不需要100个大模型。如果我们的产业政策能够更加鼓励基于大模型的AI原生应用，我们一定能够构建起一个繁荣的AI生态，推动新一轮的经济增长。

第二个冷思考，由于没有智能涌现能力，专用大模型的价值其实非常有限。我看到一个现象，很多行业、企业，甚至很多城市都在买卡、囤芯片，建立智算中心，想要从头训练自己的专用大模型。殊不知这样炼出来的大模型是没有智能涌现能力的。因为，只有当你的模型的参数规模足够大，训练数据量足够多并且能够不断投入，进行迭代，才能够产生智能涌现，大模型才能具有触类旁通的能力。也就是说，你没教过的东西，它也会了。所以，大模型的产业化模式，应该是把基础模型的通用能力和行业领域的专业知识相结合。也就是大模型套小模型，专用的小模型反应快，成本低，大模型更智能，可以用来兜底。