百度想通了

DeepSeek正在产生连锁反应，开放成为了大势所趋，行业头部都在主动选择开放。

2月6日，OpenAI宣布ChatGPT Search向所有人开放，无需注册，来到OpenAI官网首页就可以直接使用搜索功能。

就在OpenAI公布ChatGPT Search全面开放的前几个小时，谷歌也刚刚宣布向所有人开放最新Gemini 2.0模型，包括Flash、Pro Experimental和Flash-Lite三个版本。

而在国内，属百度反应最为迅速，立即跟上了开源和免费的步伐。

2月13日，文心一言在官网宣布将于4月1日起全面免费，所有PC端和App端用户均可体验文心系列最新模型，以及超长文档处理、专业检索增强、高级AI绘画、多语种对话等功能。

2月14日，百度宣布将在未来几个月中陆续推出文心大模型4.5系列，并于6月30日起正式开源。

另一方面，主动接入DeepSeek成为了新的“时髦”。国内大小规模企业纷纷宣布部署DeepSeek模型，大厂则以开放的心态，将新的推理功能融入到业务生态中。

2月16日晚，百度搜索和文心智能体平台宣布将全面接入DeepSeek和文心大模型最新的深度搜索功能。搜索用户可免费使用DeepSeek和文心大模型深度搜索功能，文心智能体平台的开发者也将能随时调用DeepSeek模型创建并调优智能体。

DeepSeek-R1在行业中产生了一种正向的反馈，大厂与大厂之间，开源与闭源之间逐渐开始打破壁垒，促进技术的流动和落地。各玩家不在抱有对峙的态度，而是把重点转向了如何利用行业先进模型能力来赋能业务场景，促进应用产品升级，从而让更多用户享受到技术的普惠成果。

打出开放组合拳：从大模型到搜索

作为长期在闭源大模型上深耕，从未放弃过大模型预训练的玩家，百度在开放上反应最为迅速。梳理其近期的动作，从大模型到搜索，百度打出了一套开放“组合拳”。

在开放的大趋势影响下，百度自研大模型加入了开源、免费的行列。百度宣布将在未来几个月中陆续推出文心大模型4.5系列，并6月30起正式开源。

对于DeepSeek，百度也表现出了积极拥抱态度。

先是在春节DeepSeek爆火期间，百度智能云宣布在千帆ModelBuilder平台上架DeepSeek-R1及DeepSeek-V3两款模型，以低于DeepSeek-V3官方刊例价3折和DeepSeek-R1官方刊例价5折的价格，让企业用户优先、实惠地率先体验到了“满血版”的最新模型。

正是因为开放，才带来了正向的拉动效应。数据显示，模型上线首日，已有超1.5万家客户通过千帆平台进行模型调用。

更深度的开放体现在，百度敢于将自身核心业务和重点业务与DeepSeek做探索融合。DeepSeek的推理功能惊艳，但本质上还是底座模型，缺乏使用功能的场景。而百度的搜索和智能体就是最佳的“练兵场”。

有人误以为，有了DeepSeek-R1就能打败所有的大模型。但实际上，DeepSeek-R1也有自身的局限性，快速接入推理功能的意义在于，跳过重复“造轮子”，减少无谓的浪费，优先让模型在场景中跑起来，也让更多用户成为模型测试员。

从目前来看，DeepSeek的诞生，并没有让闭源大模型躺平，反而刺激了行业对自身的反思，从而加速模型升级和新产品推出。

卷模型性能、性价比正在成为行业主要趋势。OpenAI首席执行官Sam Altman发布消息称，GPT-4.5、GPT-5即将陆续发布，免费版ChatGPT将在标准智能设置下无限制使用GPT-5进行对话。

文心大模型自身的深度搜索功能已经上线，在其推理功能基础上，还同时具备更强大的思考规划和工具调用能力，可为用户提供专家级内容回复，并处理多场景任务，实现多模态输入与输出。

全民加速进入AI搜索时代

当DeepSeek爆火后，还是有很多人持观望状态，原因在于不知道推理模型能具体在哪些场景产生明显的提效。目前逐渐清晰的是，“推理大模型+搜索”将带来1+1大于2的效果。

DeepSeek-R1模型以“思维链”功能著称，可清晰展示问题解决的逻辑过程，回答问题深度大大增强。但自从其上线以来，就存在幻觉问题。百度搜索的庞大搜索生态和RAG（检索增强生成）技术，对DeepSeek-R1是一个有效的补充。

RAG的概念其实并不复杂。简单来说，就是让大模型在执行生成之前参考或引用某些数据，而这些数据通常并不在该大模型的训练数据集内，属于专有或私有数据。百度的RAG可通过引用外部知识有效减少生成内容出现事实性错误的问题。再加上百度实时和全面的搜索生态加持，整个推理的过程就做到了，拿着参考案例和解题思路作答的效果。

在原有基础上，此次百度搜索还接入了文心一言的深度搜索新功能，搜索的深度广度和工具调用上了强化“推理”。具体体现在，推理的背后都藏着一个“专家”为用户提供复杂问题和查询的解答。该“专家”起初就会对“搜”这个动作去分类，搜专业问题、热点还是写代码，而后会根据搜索目的确定搜索路径和分析呈现方式。通过真实模拟人的思考步骤和过程，来实现解决问题的目标。

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。