李彥宏談deepseek：我們到處都能看到創新，因此必須適應這種快速變化

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百度創始人、ceo李彥宏（圖片來源：視頻截圖）

百度創始人、董事長、ceo李彥宏（robin li）終於被問到中國deepseek帶來的影響。

北京時間2月11日下午，gushiio.com股市智能agi獲悉，在杜拜舉行的2025世界政府峰會首日活動上，李彥宏與阿聯 ai 部長奧馬爾·蘇丹·阿爾·奧拉馬（omar sultan al olama）進行圓桌對談。

奧拉馬首先直接問李彥宏：“deepseek這個熱潮，在你看來，這是預料之中的嗎，比如你真的認為這會發生嗎？它將在過去以這種方式發生。或者你是不是也被deepseek所困？& rdquo;

李彥宏對此表示，今天談論大模型時，ai大模型成本每年減少90%以上，比計算機革命“摩爾定律”快得多，在美國的環境裡，他們總是建立或開發最強大的大語言模型，但在中國，由於計算限制，我們必須創新以降低成本。

在李彥宏看來，百度在chatgpt發布三個月後推出文心一言（現在名為文小言），這是中國上市公司中第一個推出類chatgpt應用的。“這是一個非常激動人心的時刻，我們到處都能看到創新，我們必須適應這種快速變化的創新。& rdquo;

據悉，截至2024年11月，百度文心大模型的日均調用量已經超過15億，相較一年前首次披露的5000萬次，增長約30倍。李彥宏表示“增速超出預期”，說明ai是真需求。

他感慨，這代表著過去兩年中國大模型應用的爆發。

2023年1月，gushiio.com股市智能app報導稱，李彥宏在百度內部直言，短期公司“虧是因為高速成長”是行的，但是長期來講是不行的，很多企業級公司因為沒有現金周轉能力，沒有現金流，最後資金斷裂公司會死掉。李彥宏還痛斥內部員工沒有商業意識，致使新業務“收入質量”不高。

2023年11月，李彥宏在深圳一場活動中表示，中國的大模型太多。國內有200多個大模型其實都沒有什麼使用量，他暗指文心大模型一家的調用量高於200多個大模型。李彥宏還稱，要開發好用、可用的大模型，存在很高的技術和成本門檻，“重複造輪子”其實是對社會資源的極大浪費。

2023年12月，李彥宏在北京活動上強調，百模大戰是對社會資源的極大浪費，更多資源應該放在超級應用。他還直言，包括百度在內的大公司內部反應太慢、生產力落後，因此內部反覆強調要利用文心一言“重構”應用，而不是把當作“工具”。& ldquo;首先，其實大公司反應都是很慢的，甚至我有時候講，大公司代表落後生產力，你千萬不要看大公司在做什麼。”

2024年4月，李彥宏再度表示，同等效果下，成本明顯更低，所以開源 ai 模型會越來越落後，引發市場關注。

2024年7月，李彥宏直言開源模型就是“智商稅”，“當你理性地去想，大模型能夠帶來什麼價值，以什麼樣的成本帶來價值的時候，就會發現，你永遠應該選擇閉源模型。今天無論是chatgpt、還是文心一言等閉源模型，一定比開源模型更強大，推理成本更低。& rdquo;

2024年9月，李彥宏表示不同意“大模型能力已經沒有壁壘”觀點。而且他認為，算力是決定大模型成敗的一個關鍵因素，但開源模型效率太差，無法適合未來發展。此外，李彥宏還預測，未來，中國和openai gpt的 ai 大模型之間的差距可能會越來越大。

在ai應用的發展趨勢上，李彥宏曾表示，智能體是ai應用的最主流形態，即將迎來爆發點。

2025年2月，中國開源 ai 模型公司deepseek熱潮席捲全球，百度多個項目接入了deepseek。

其中，百度智能雲千帆大模型平台正式上線了deepseek-r1與deepseek-v3模型，模型上線首日，已有超1.5萬家客戶通過千帆平台進行模型調用;百度百舸基於崑崙芯p800，發布部署“滿血版deepseek r1+聯網搜索”服務;百度智能雲客悅、曦靈、甄知、一見四款大模型應用產品完成deepseek適配上線;百度文小言ios版app接入deepseek-r1模型以優化拍照解題功能。

李彥宏還在世界政府峰會上表示，robotaxi可以大大降低交通事故死亡率。從蘿蔔快跑的實際記錄來看，出險率僅為人類駕駛員的1/14。& ldquo;技術進步非常快，自動駕駛比人類司機安全十倍。& rdquo;

不過李彥宏也表示，“這（自動駕駛）仍然是一個新產業、一個新領域，人們對事故的容忍度很低。如果發生一些嚴重的事故，可能會拖累你（企業）的收入，因此，您可能需要將操作停止一段時間，找出發生的情況，並進行所有調整以重新啟動操作。我們一直非常小心，所以到今天為止，儘管我們已經在相對較大的規模上運營兩、三年，但我們還沒有任何事故發生。& rdquo;

李彥宏在會上重點談及算力和雲基礎設施，他認為基礎設施層收入遠高於應用層，也是需要重點發力投資的領域。

他指出，目前在應用層，ai 大模型公司還沒有賺到錢，當我們談論 ai 原生應用程式時，arr或每年的經常性收入可能是幾千萬或最多幾億美金，但在gpu層面談論的是百億美金。儘管 ai 大模型技術成本每年降低90%，但性能越來越好，因此，技術仍在不斷發展，你不能停止投資，你必須投資，為了確保你（百度）在這場技術革命中走在最前面。

“我認為在計算機和雲基礎架構，以及對晶片的投資仍然是非常必要的，以便提出下一個基礎模型，都必須使用更多計算來嘗試各種不同領域的 ai 模型。也許在某個時候，你找到了一條捷徑，比如說，花了600萬美金來訓練一個模型，但你已經花了數十億美金來找出哪種方式是正確的。& rdquo;李彥宏稱。

李彥宏指出，當前指望 ai 應用層出現“超級應用”，並且能夠賺到錢產生價值，這是不太可能的。

“我認為，我們確實需要擔心應用層的價值創造。如果你花費數千億美金作為基礎設施層，你就不能想出一些比這多10倍的應用程式。這是不可持續的。所以即使我們已經在各種不同的場景中看到了各種用例，可能更像是兩個b端。在消費端我們還沒有看到像移動網際網路階段所謂的超級應用，類似每日活躍用戶數以億計、人們每天花2小時的應用程式，我們還沒有看到這樣的機會。但我相信隨著時間的推移，有人會發現這一點，你將能夠創建一個非常有粘性的應用產品。& rdquo;李彥宏表示，目前離超級應用還很遠，全世界都在尋找這種超級應用產品。

李彥宏反覆強調，回顧過去的100年，大多數創新都與降低成本有關。如果你能減少一定數量的成本、一定的百分比，那麼意味著你的生產力也提高了這個百分比。

“我認為這就是創新的本質，只是今天的速度比以前快得多。但對於中國的公司來說，我們受到了某種類型的限制。& rdquo;李彥宏稱。

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