刚刚，百度真来炸场了！

不知道大家还记得不，去年 ChatGPT 火遍全球的时候，国内率先推出 AI 大模型的是百度家的文心一言。

以前 AI 动态还在小圈子里打转的时候，百度是最舍得砸钱不听响，也是最耐下性子深耕的公司。

所以有先发优势，不奇怪，但要是李彦宏说「人人都是开发者」呢？

现在不一样了吗？

至少当我看完今天李彦宏在《2024 百度 Create AI 开发者大会》上的演讲，感觉无论是现在，还是未来，都变得不一样了。

PS：不得不说，每次看百度的演讲，AI 同传都很抢眼，看着字幕实时出现，就挺享受的。

好了，说回「人人都是开发者」，李老板敢放出如此豪言，总归是有点底牌的吧。

底牌是什么？

嗯，文心一言，或者说是文心一言过去一年给出的成绩——

用户数突破 2 亿，API 的日均调用量也突破了 2 亿，8.5 万的企业用户，利用千帆平台开发 AI 原生应用数更是达到了 19 万。

这意味着，你在生活、学习、工作中接触到的很多 AI 应用，其背后都有百度的支持。

有场景，有数据，自然会反哺文心大模型的进化，演讲里有一个数据很亮眼——

一年时间，文心大模型的推理成本降低至原来的 1%。

同样的成本，百倍的生成，大概这也是文心大模型能获得开发者宠爱的法宝之一。

不过开发是有门槛的，李老板这次准备怎么打破门槛？

是正式发布的文心大模型 4.0 工具版，增强了代码解释器的能力，大白话就能执行代码任务。

也是基于文心大模型开发的 Comate，支持 100多种语言和所有主流IDE平台，让敲代码这件事变得更优雅。

自然语言交流，实打实的降低了门槛，但也不至于「人人都是开发者」吧。

直到，李老板一口气推出了自家三款开箱即用的神器——

AgentBuilder、AppBuilder、ModelBuilder。

如果说 AI 大模型是一个大脑，指挥调度、推理生成，但并非一个完整的应用。

要想完善为一个应用，就需要更多的手和脚。

这里手、脚，指的是插件，是知识库资料，是模型外的能力。

百度这次不光做了资源的整合，还真的打破了门槛。

智能体，大家肯定都不陌生了，虽然目前不少大模型公司都在推出智能体功能，但百度这个智能体创建服务，是我见过最完善的。

AgentBuilder 提供了零代码和低代码两种选择。

0 代码，一句话描述需求，加入自己的知识文档，一个旅游助手智能体就搞定了。

整个过程完全不需要编程，仅仅是自然语言描述，以及简单几步调优。

可一个旅游助手，如果只是对着大模型应答，那也太弱了。

AgentBuilder 的魅力是它支持加入各种工具，搜索、数据可视化、网页抓取，甚至百度跟携程达成了合作。

一键勾选，一键调用，让「旅游助手」实至名归。

AgentBuilder 还新增了数字人功能，同样无需代码，动动鼠标，就能让你的智能体有了会说法的虚拟人。

当然了，AgentBuilder 零代码模式是智能体的基础保障，低代码模式能帮你快速搭建业务流，拖拽模块就能完成 AI 应用的运行逻辑，可用性更强。

但无论哪种模式，代码量极低，让创建智能体这个事，变得轻松无比。

为用户提供更易用的手和脚，甚至完成了从创建到分发的闭环，也难怪会有那么多的开发者会选用 AgentBuilder。 

如果说智能体已经有了应用的雏形，那 AppBuilder 就是奔着一个完整应用去的。

但操作起来同样简单——

不写一行代码，最快只用 3 步，不到一分钟就能创建一个 AI 应用。

哪 3 步？起名字、给指令、调用组件。

比如这个游乐园排队工具，让代码解释器去计算各个游乐项目的组合，并安排游玩顺序。

插入组件后，当你提问如何在固定时间内最高效的安排游玩顺序，这个应用会自动帮你计算出最佳组合。

AppBuilder 开放了 55 个工具组件，包括大模型组件、AI 组件、搜索组件、第三方 API 工具等等。

百度把自己的资源做了整合，就等你一键调用。

至于其背后像什么非结构化文档解析、语义向量计算、语义匹配、问题拆解、多轮改写、幻觉检测等等。

百度已经帮用户搭建好了框架，降低门槛，并非虚言。

其实这就是大模型的手和脚，让企业或个人能像搭积木一样完成一个应用的创建。

PS：多提一嘴，百度文库智能生成漫画、绘本的功能，就是用 AppBuilder 制作的。

除了创建开发，AppBuilder 还支持将应用一键分发到微信客服、微信公众号、Web 端/H5 等主流渠道。

从创建到分发，百度准备了一整套的生态。

这个就不敢说 0 代码了，毕竟属于高玩手里的利器，更适合专业开发者。

模型定制什么意思？我们举一下演讲中李老板和小度对话的例子。

让 AI 大模型帮你规划行程安排，全部调用最顶级的大模型当然没有问题，但响应速度和成本难以控制。

百度踩了无数坑最终摸索出来的方案是——

不依赖一个模型来解决所有问题，而是大小模型的混用。

像行程安排这个对话，实际上是先让小模型去执行任务分配，精调模型负责快速查询信息，性能最好的大模型完成复杂的日程安排。

而结果是显而易见的，相比全部调用最强的大模型，混合后的响应速度提升了 200%。

ModelBuilder 不仅提供整个模型训练的工具链，更预置了很多模型，包括——

旗舰大模型 ERNIE3.5和ERNIE4.0；

轻量级 Speed/Lite/Tiny；

垂直领域专注角色扮演的 ERNIE Character；

垂直领域专注外部工具函数调用的 ERNIE Functions。

当然，ModelBuilder 上也有国内外第三方主流模型，一共 77 个，可以说是国内拥有大模型数量最多的开发平台了。

把选择权交给专业开发者，根据自己的需求，搭建出独一无二的应用基底，这就是 ModelBuilder 的作用。

可以看出啊，上面这 3 款开发神器，就是百度在摸索一年后，整合手中资源，主打易用，打磨完善后交出的答卷。

如果说应用为王，那百度这次就是来帮开发者降本增效的，争现在，也争未来。

卷模型不如卷应用，去年李老板在各种场合再三强调，今年不那么强调了，直接开始帮 AI 应用落地了。

其实回顾生成式 AI 从幕后走到台前的这一年，你会发现，所有的大模型公司都在高举高打。

哪怕 OpenAI 也不例外，前段时间连免注册体验的招数都用出来了，这在一年前是很难想象的。

到底为什么？很简单，对于大模型来说，用户越多，数据越多；语料越多，模型越强。

在一年就蹦出来 200+ 模型的国内，竞争激烈可想而知。

反过头来看百度，从把 AI 拉下神坛，到多次强调 AI 原生应用的重要性，再到今天降低开发门槛——

百度在下一盘大棋。

不过，如果世界真进化到「大白话成为通用编程语言」的那一天，当会说话就能让生活更效率。

人人都是开发者，或许不是笑谈了，而是摆在眼前的未来。

作为用户，自然乐见其成。