近段时间，百度董事长兼首席执行官李彦宏在多个公开场合都提到一个观点，即中国的大模型太多，但基于大模型开发的原生应用太少。在他看来，“真正好的AI大模型，应该以应用为导向，所以‘卷’AI原生应用才更有价值”。
然而，要想推动更多AI原生应用出现，首先需要改变其生长的土壤。12月20日，百度集团副总裁侯震宇提出，构建繁荣的AI原生应用生态，需要大模型、智能算力、AI原生应用研发新范式三要素相辅相成。
其中，大模型是AI原生应用的“大脑”，智能计算为AI原生应用运行提供坚实支撑，新研发范式则助力开发者提高基于大模型能力开发应用的效率。
因此，对包括百度智能云在内的云厂商而言，大模型时代也是机遇与挑战并存。一方面，AI原生应用数量的快速增长，将进一步扩张云服务的市场规模，但另一方面，在AI原生时代，面向大模型的基础设施体系也需要全面重构。
大模型重构云计算
相比以往的几次重大技术迭代，大模型对底层IT基础设施以及上层应用开发模式的影响，都更加深远。
2006年，AWS正式发布了首批云产品（S3和EC2），开启了经典云计算时代。虚拟化和网络技术使算力成为一种公共服务，数字化基础设施的格局被改变。云原生催生了新的应用架构和开发方式，大幅提升了移动应用的开发迭代效率，一定程度助力了移动应用市场的繁荣。
到了2010年左右，深度学习开始替代传统统计学的机器学习方法，逐步成为人工智能的主流算法。在移动应用上，深度学习大放异彩，算法模型能力成为很多移动互联网企业的核心竞争力。但是，深度学习仅停留在赋能应用，没有从实质上改变应用的研发编程范式。
侯震宇认为，过去十几年，移动应用、深度学习和云计算三个时代重叠，移动应用市场的蓬勃也受益于深度学习和云计算的发展，但是，应用、AI技术和IT基础设施层面仍然是三条平行线独立演进。
直到大模型开启的AI原生时代，这三条平行线终于迎来了交汇。“在应用层，大模型理解、生成、逻辑、记忆的独特能力会催生AI原生应用研发新范式，整个应用技术栈、数据流和业务流都将被改变。”侯震宇说道。
与此同时，大模型会成为通用的服务能力，大幅降低AI落地的门槛、实现真正的AI普惠。而MaaS （ Model as a Service ，模型即服务）将成为新的基础服务，其依赖的新型IT基础设施也将进一步在底层颠覆现有的云计算市场格局。
端到端全面升级
在此背景下，侯震宇也宣布，百度智能云目前已完成“从底层基础设施—大模型开发与应用—AI原生应用开发”的端到端升级重构。
基础设施方面，百度智能云对20多个云计算基础设施进行了升级，涵盖智能计算、通用计算、数据库和大数据、分布式云、应用开发平台五大领域。比如新发布的百舸异构计算平台3.0，针对AI原生应用以及大模型的训练、推理等环节进行了专项优化，是专为大模型打造的智算平台。
大模型方面，目前，千帆已预置包括百度文心大模型在内的54个主流基础大模型和行业大模型。升级后的千帆也成为国内首个支持大模型多方位数据分析的MaaS服务平台。
另外，百度智能云还正式开放了AI原生应用开发工作台——千帆AppBuilder，它向用户提供代码态与低代码态等两种产品形态。其中，对于有深度AI原生应用开发需求的用户，AppBuilder代码态提供包括SDK、开发环境、调试工具、应用示例代码等各种开发套件和应用组件；而低码态则主要提供可视化工具，帮助用户快速定制、上线AI原生应用。
现在，国内外大模型很多，但爆发级的AI原生应用还没出现，主要原因是企业实际做产品的过程涉及工程设计、策略设计、定义接口方案、集成等，还需要配合大模型使用语音、翻译、图形等能力以及完备的开发环境，开发门槛仍相对较高。
而千帆AppBuilder是把基于大模型开发各种应用的常见模式、工具、流程等沉淀成了一个工作台，降低了AI原生应用开发门槛。
侯震宇认为，以生成式AI为代表的大模型实现了AI从感知到认知的技术突破，是人工智能发展史上最大的一次技术跃迁。而2024年，将成为AI原生应用的元年，市场也将迎来AI原生应用的爆发式增长。
