这波 AI 创业热潮，李彦宏指明了发力方向

12月16日北京，李彦宏出席了极客公园创新大会2024，与极客公园创始人张鹏围绕《AI Native，我们需要怎样的产品和开发者？》进行长达一小时的深入对谈。

在本次会谈中，李彦宏金句频出，深入探讨了以及在即将到来的 AI 原生时代，开发者们应该将精力放在 AI 原生应用而不是大模型上面：

1. 为什么大家不去认真做 AI 原生应用，而去关心大模型进展？这个进展对大多数人来说不是机会。

2. 我们一定要去卷AI原生应用，要把这个东西做出来，你的模型才有价值。

3. 大家还是要多看跟自己现有业务的结合，这一波生成式 AI 对于现有业务的改造，可以创造出更大的价值。

4. 我认为将来真正的成功的 AI-Native 产品经理，很可能不是某一类人，而是各类人的综合。学习能力才是最重要的，他不害怕这些技术，他会学，而且不满足对于现有技术的利用。

从方法论到实操经验，再到工具平台，李彦宏已经打通了 AI 创业的“任督二脉”，坚持在“手把手”教大家做AI原生应用。

今天就和大家深入探讨一下 AI 原生时代如何做一个 AI 原生应用，帮助大家了解即将到来的 AI 原生时代。

大模型 or 做好 AI 原生应用

大模型技术我们已经耳熟能详了，现在无论国内外大厂都已经推出了自己的大模型产品，比如百度的文心一言、阿里的通义千问、讯飞的星火大模型、Meta 的 Llama 2、OpenAI 的 GPT 大模型。

这些大模型产品推出时间都已经不短了，很多小伙伴都已经使用过了，相信对大家也有一个生产力的提高。

那么什么是 AI 原生应用呢？为什么需要它呢？

首先来看一下李彦宏在今年的中关村论坛上对 AI 原生应用有以下几点定义：

1. 只要你思路活跃、表达清晰，机器就能给你干活儿。

2. 大模型作为应用基础。

3. 从 GUI 交互过渡到纯自然语言定义。

从上面的定义中，我们不难看出，李彦宏指出了传统应用的弊端（GUI 多层级）和 AI 原生应用的便利（自然语言），这不止是一次软件产品形态的转换，更是一种交互方式的跨越式提升。

这次极客公园的访谈中，李彦宏提到创业要做 AI 原生应用的第一点就是：少关注大模型，多关注原生应用，我们一定要去卷AI原生应用，要把这个东西做出来，你的模型才有价值。

那么为什么李彦宏这次说我们要少关注大模型，去卷 AI 原生应用呢？我来举一个对很多开发者朋友耳熟能详的例子。

微软一直没有推出自己的大模型，它只是投资了 OpenAI，但是在 OpenAI 还没有靠 ChatGPT 火遍全球之前，微软就曾推出了自己的代码助手：Copilot，订阅费每月 30 美元，目前付费用户已经突破 100W。

在这个过程中，微软并没有去卷大模型，而是依靠 OpenAI 已有的大模型能力做出了现阶段最成功的 AI 原生应用——Copilot，并为其带来了巨大的商业价值。

所以说卷大模型费力不讨好，不如优先做出 AI 原生应用验证其商业价值。

而且目前大模型的能力边界还不清晰，技术还在快速迭代，创业者可以实战来练“手感”，现有产品的原生化改造是最好的切入口，实际上所有人、所有企业都有一个原生化改造的机会，所以 AI 原生应用的第二点就是：只要方向大致正确，越早下场越好。

比如今年微软在它的拳头产品——Office365 上面就直接加入了 Copilot 功能，升级为 Office365Copilot，在这个产品中你可以利用自然语言的方式让 Office365 帮你完成很多原先需要手动操作的事情，比如：轻松分析 Excel 数据趋势、快速总结邮件内容、将灵感转换为 PPT 等。

这个功能一个月 30 元美金，一年可能就能收入 50 亿美金，这个收入比其背后的大模型公司 OpenAI 全年的总收入还要大很多倍。

所以说想要做好 AI 原生应用的第三点就是：与现有业务相结合，提供新的交互方式，创造更大价值，让更多长尾需求被释放和看见。

除了上面提到的几点之外，一些 AI 原生应用上的设计也必不可少，比如：数据飞轮。

数据飞轮，是指通过客户在应用程序中输入的提示词这样的数据反馈，使大模型快速迭代，这里我可以举一Midjourney 的例子。

你每次通过提示词对 Midjourney 生成图片之后，Midjourney 会给你四张图片，然后让你从中选一张，这其实就是一个兼顾体验和模型迭代的产品设计。

你每次对图片的选择都会让 Midjourney 背后的模型更加的了解你，从而在下次生成出更符合你需求的图片。

新时代产品经理：学习能力最重要

除了思维方面的转变，李彦宏在此次会议中也着重提到了：AI 原生时代的产品经理，学习能力最重要。

因为未来的产品经理很可能不再是需要熟悉某一个领域，而是熟悉各类领域的综合。

他有产品的感觉，市场的感觉，同时又不怵技术，即使没学习过，新的论文发表了，他读完论文，明白这个论文讲什么，它大概用什么方法，这种类型的人是最有可能成为成功的产品经理的。

也就是说 AI 原生时代的产品经理之外除了产品的眼光之外，还需要有其他领域的眼光，包括技术。

甚至说，产品要了解比较前沿的技术，用前沿的技术去指导团队里的技术成员告诉他们要怎么怎么做，从而倒逼团队中的技术成长。

因为现在的技术迭代是很快的，很多现在看起来比较优秀的技术可能过几个月再看就已经落后了，这就要求产品专注于需求本身，从而保证团队中技术成员的目标和他的目标是一致的，所需要的技术也得跟着团队需求不断涨。

所以在这个基础之上，AI 原生时代的产品经理的学习能力是非常重要的，不会不懂的东西要及时去学习，更新自己的思维框架。

AI 工具平台打造 AI 原生应用

上面两节中讲完了 AI 原生应用的方法论和一些实操经验，那么还有最后一点就是：利用 AI 工具平台打造 AI 原生应用。

这件事其实百度从押注 AI 那一刻就已经在持续做了，做到现在已经是一个很强大的 AI 生态了，可以帮助大家尽快上手打造 AI 原生应用。

比较推荐去了解以下几个百度的 AI 平台工具：

百度飞桨深度学习平台：既有基础的核心框架，包括开发、训练、推理部署这一系列的能力，也有完善的基础模型库、开发套件、工具组件等，供开发者调用。

星河大模型社区：以飞桨和文心大模型为核心，为开发者提供模型与应用的高效开发环境。

百度灵境矩阵插件平台：为开发者提供低门槛的插件开发工具集（ERNIE Bot SDK），可以支持多类型的插件开发。

千帆大模型平台：让企业能在百度智能云平台上调用大模型 API，已服务 20000+ 企业。

最后，对 AI 原生应用感兴趣的小伙伴们可以去看一下极客公园的这次访谈实录，完整听一遍李彦宏的发言必然可以加深大家对 AI 原生应用的理解～