" 大模型的天花板很高，现在距离理想情况还差非常远 "，9 月 11 日，百度 CEO 李彦宏的一则内部讲话曝光。他直言外界对大模型有三个认知误区，" 不同的模型之间差距不是越来越小，是会越来越大的 "" 算力是决定大模型成败的一个关键因素，开源模型解决不了这个问题 "" 智能体是大模型最重要的发展方向是个非共识 "。

风口上的大模型话题常谈常新，开源闭源之争、榜单价值等都是由头，早期就看准大模型赛道的李彦宏乐于分享自己的看法。

" 每一个新模型发布时，肯定都想说自己有多好，每次都去跟 GPT-4o 做比较，拿测试集或者弄一些榜单，说我的得分已经跟它差不多了，甚至某些单项上得分已经超过它了，但这并不能证明这些新发的模型跟 OpenAl 最先进的模型相比已经没有那么大的差距了 "，李彦宏认为外界对大模型有误解。

在他看来，差距体现在能力和成本方面 ," 从榜单或者测试集上看，你觉得能力已经很接近了，但到实际应用中还是有明显差距的。我不允许我们的技术人员去打榜，真正衡量文心大模型能力的是，你在具体应用场景当中到底有没有能够满足用户的需求、有没有能够产生价值的增益，这是我们真正在乎的 "。

价值和场景也常被同行提及。" 企业业拥抱 AI，不是追求技术的酷炫，也不是‘拿着锤子找钉子’，核心是要解决商业上的痛点。去年（2023 年）以来，大家对大模型有些过于乐观，认为可以快速改变世界。最近又有一些悲观，觉得大模型好看不好用。‘短期高估进度，长期低估效果’，其实都不可取 "，腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群 CEO 汤道生站在客户的角度说，场景是解锁 AI 的关键钥匙。企业最好是能够结合独有的专业数据，在已有工作流和业务场景中，寻找降本增效的机会，然后持续改进和长期投入。

开源闭源则是争论已久的话题，作为闭源代表，李彦宏再次做对比，" 一个模型除了能力或效果之外还要看效率，效率上开源模型是不行的 "。

" 闭源模型准确地讲应该叫商业模型，商业化的模型是无数个用户或者说客户在共享同样的资源，在分摊研发成本、分摊推理用的机器资源和 GPU（图形处理器），而开源模型需要你自己去部署一套东西。" 他进一步说，" 在大模型时代之前，大家习惯了开源意味着免费、意味着成本低。但是这些东西在大模型时代都不成立，大模型时代大家经常讲的是 GPU 有多贵，算力是决定大模型成败的一个关键因素，开源的模型给你送算力吗？它不给你送算力，怎么能够让算力高效地被利用？开源模型解决不了这个问题。"

两个月前，李彦宏在 2024 世界人工智能大会上表态：最看好智能体。9 月初，多位企业家和专家在 2024 · Inclusion 外滩大会认为智能体是新型终端形态，孕育新一代超级平台。

围绕这个日渐升温的话题，李彦宏再次发声，" 为什么我们这么强调智能体？因为智能体的门槛确实很低，智能体提供了一个非常直接、非常高效、非常简单的方式，在模型之上构建智能体是相当方便的 "，他自问自答。

他认为，" ‘智能体是大模型最重要的发展方向’这个判断，其实是一个非共识。到今天为止智能体还不是共识，像百度这样把智能体作为大模型最重要的战略、最重要的发展方向的公司并不多 "。

北京商报记者 魏蔚