百度想通了(2)

此外，文心一言深度搜索功能还提供了多项工具调用，包含了高级联网、文档问答、图片理解、iRAG等功能，以此弥补了DeepSeek-R1单模态的缺陷。

例如，当用户上传了两张图片，采用“文心大模型4.0工具版”识别图片信息并且比较分析时。它会自动选择调用图片理解、高级联网、代码解释器等工具，模拟人的思考过程，先分析意图，还原分析路径的过程中调取合适的工具，最后以图表的方式直观呈现异同。

如果想根据原有的照片风格生成类似的图片，就可以调用百度独有的iRAG（image based RAG），检索增强的文生图技术。将百度搜索的亿级图片资源跟强大的基础模型能力相结合，就可以生成各种超真实的图片，整体效果远远超过文生图原生系统，去掉了AI味儿，而且创作成本接近于0。

去年，各个玩家都在角逐AI应用第一的宝座，仅凭投流推广，还是无法达到一款超级应用的水平。现在，接入DeepSeek推理模型，全新的模型能力和原有的场景、用户相结合。一夜之间，就冒出了多个超大用户量级别的AI应用产品。

百度App月活7.04亿，推理和搜索能力升级后，让广泛的用户瞬间进入了AI搜索新时代。

此外，百家号有1100万内容创作者，百度文心智能体平台开发者突破80万。

生态的优势将逐渐显。一方面，百度搜索的开放性使其能整合全网信息，结合DeepSeek的推理能力与文心大模型的多模态处理能力，覆盖更广泛的用户需求场景；另一发面，通过智能体平台吸引开发者共创工具，形成“技术+开发者+场景”多轮驱动的良性生态。

百度搜索已经集齐技术、生态、场景的王牌，接下来将引领搜索的新变革。

真开放的底气与勇气

OpenAI的首席执行官Sam Altman认为，正是因为技术曲线发展到了一个新的节点，所以各方竞争之下大模型效率正在加速提升。

百度大模型和搜索能够迅速调转方向，加入到世界的潮流中，正是源于技术与变革的底气。大模型和相关产品的降价只是表现，归根到底源于背后训练成本和推理成本的降低。

近期，百度智能云成功点亮昆仑芯三代万卡集群，这也是国内首个正式点亮的自研万卡集群。据悉，百度智能云将进一步点亮三万卡集群。

大规模集群的优势在于，可以通过任务并行调度、弹性算力管理等方式，提高计算资源利用率，避免算力闲置，提高单任务的计算效率，降低整体算力成本。其昆仑芯在性能上表现卓越，能够在更少的计算资源下运行大规模模型（如DeepSeek-V3/R1）。

百舸平台实现大规模集群的高效部署管理。为了解决大模型训练时高通信带宽的需求，百度建设了超大规模HPN高性能网络，通过优化的拥塞控制算法、集合通信算法策略，提升了通信效率，将带宽有效性提升到90%以上。

同时，万卡集群的能耗极高，常规的散热方案能耗可达十兆瓦或更高，这将提升企业进行模型训练的电力成本。为此，百舸采用了创新性散热方案，可以降低能耗，进一步降低模型训练成本。

为了提升GPU的有效利用率，百舸优化并完善模型的分布式训练策略，通过高效并行化任务切分策略，将训练主流开源模型的集群MFU提升至58%。

为了保证大规模集群执行训练任务的稳定性，百度自研的BCCL（百度集合通信库），能够快速定位故障同时提供自动化的容错能力，重新调度任务到健康节点，继续完成训练。目前已经将故障恢复时间从小时级降低到分钟级，保障集群有效训练率达到98%。

除了训练成本，现阶段，训练成本下降才是更主要的因素。有分析人士认为，此次文心一言全面功能开放，背后最大的原因之一就是推理成本不断降低。

根据其分析，百度在模型推理部署方面有比较大的优势，尤其是在飞桨深度学习框架的支持下，其中并行推理、量化推理等都是飞桨在大模型推理上的自研技术。飞桨和文心的联合优化可以实现推理性能提升，推理成本降低。

从技术发展曲线来看，大模型推理和AI成本一直在下降。

以GPT为例，2023年GPT-4的token成本为36美元/百万token，到了2024年中期GPT-4o成本下降为了4美元/百万token，在此期间每个token价格下降了约150倍，摩尔定律以每18个月性能翻倍的速度改变了世界。

“过去，我们谈论摩尔定律时，每18个月，性能水平或价格都会减半。但是今天，当我们谈论大语言模型时，增加的成本基本上降低了，可以在12个月内降低90%以上”，百度CEO李彦宏在阿联酋迪拜出席“世界政府峰会”说道。

开源、普惠、人人都用得上AI，也许已经在路上了。