前沿科技，數(shù)智經(jīng)濟

文｜白鴿 魏琳華

編｜王一粟

2 月 28 日凌晨，OpenAI 發(fā)布最新 GPT-4.5 模型，該產(chǎn)品一經(jīng)上線，就備受網(wǎng)友吐槽，吐槽的點集中在價格貴得離譜，反應(yīng)又特別慢。

其中，X 網(wǎng)友 @Colin Fraser 實測的一道邏輯謎題出現(xiàn)嚴重錯誤。價格方面，GPT4.5 API 價格不僅遠超 DeepSeek R1，輸入每百萬 Tokens75 美元的價格甚至比 GPT-4o 的 2.5 美元還貴 30 倍。

"GPT4.5 的定價非常高，如果這些模型沒有顯著改進，我會感到失望。"X 網(wǎng)友 Casper Hansen 發(fā)帖說道。

可以看到，OpenAI 此次發(fā)布會略顯倉促，甚至 OpenAI CEO 奧特曼因需要照顧剛出生的孩子沒有到達發(fā)布會現(xiàn)場。而如此倉促的背后，或許是受到了來自中國大模型趕超的壓力。

2 月 28 日，百度正式官宣將于 3 月 16 日上線文心大模型最新版 4.5，不僅在基礎(chǔ)模型能力上有大幅提升，且具備原生多模態(tài)、深度思考等能力。此前，百度還宣布將從 6 月 30 日起，將文心 4.5 開源。

前段時間火出圈兒的 DeepSeek 發(fā)布的 DeepSeek-R1 大模型，不僅在數(shù)學、代碼、自然語言推理等任務(wù)上，性能比肩 OpenAI o1 正式版，更重要的是對算力資源的極致利用，讓成本做到了最低。這也令國外同行在《自然》雜志上驚呼：" 這太瘋狂了，完全出乎意料 "。

而這第二場競賽的關(guān)鍵，除了比拼大模型的基礎(chǔ)能力外，更考驗對成本的控制和開源生態(tài)的建設(shè)。畢竟，這些綜合因素，都是關(guān)乎大模型是否能夠真正實現(xiàn)大規(guī)模落地應(yīng)用的根本。

事實上，此前中國的大模型一直被看作是 OpenAI 的追隨者，從大語言模型，到多模態(tài)大模型，再到推理大模型，都緊跟在 OpenAI 之后。

但現(xiàn)在，" 中國在生成式 AI 領(lǐng)域正在趕超美國，甚至在視頻生成等領(lǐng)域，中國似乎已處于領(lǐng)先地位。" 著名人工智能研究學者、DeepLearning.AI 創(chuàng)始人吳恩達在博客中如此寫道。

從追趕到超越，

基礎(chǔ)大模型的開年之戰(zhàn)

放在半年前，OpenAI 每發(fā)布一次大模型，便會引起圈內(nèi)的一次 " 地震 "。但這次，定價昂貴、性能一般的 GPT-4.5，讓 OpenAI 遭遇了第一次在模型上的滑鐵盧。

GPT-4.5 的 " 失靈 "，正是中美大模型實力博弈的一個注腳，它映射出當前大模型圈的地位變更——和開啟狂卷模式的其他公司相比，OpenAI 能帶來的技術(shù)突破越來越有限，且極其沒有性價比。

與之相反的則是國內(nèi)大模型公司們，正集體在 2025 年密集 " 秀肌肉 "。2025 開年以來，即使在中國人最忙碌的春節(jié)前后，大模型公司們?nèi)匀槐３种鴺O快的速度發(fā)布新的大模型。

不同于 2022 年底開始，國內(nèi)大模型爭分奪秒，只為和海外公司縮小差距的第一場競爭，這一次，由國內(nèi)發(fā)起的大模型 " 第二場競速 "，目標直指在各方面超越海外的頂尖成果。

從性能、訓練成本、推理成本再到模型架構(gòu)等方面橫向?qū)Ρ龋@是一次中國大模型界的 " 百花齊放 "：

火爆出圈的 DeepSeek，不僅性能直追 OpenAI 的推理模型，還把訓練及推理成本打了下來；MiniMax 的新模型不再遵循海外公認的 Transformer 架構(gòu)，而是改成了更利于上下文記憶的線性注意力機制；月之暗面的推理模型 K1.6 尚未正式發(fā)布，但已經(jīng)在基準測試平臺 LiveCodeBench 上登頂?shù)谝唬^了 OpenAI 的 o3-mini。

在技術(shù)無限縮小甚至超越的基礎(chǔ)上，中國大模型開始找回自己的主場優(yōu)勢，對于 Day 1 就在思考落地問題的大模型公司來說，誰能在技術(shù)優(yōu)勢的基礎(chǔ)上，找到落地場景的最優(yōu)解，就能贏得接下來的應(yīng)用卡位賽。

對于既有流量、又有生態(tài)優(yōu)勢的大廠來說，場景化本就是他們的優(yōu)勢。而在 DeepSeek 爆火后，他們在這場大模型之戰(zhàn)中放出了相當有誠意的動作。

以百度為例，它算得上是大廠梯隊中最下血本的一家。

2 月 13 日，百度宣布文心一言將于 4 月 1 日 0 時起全面免費，所有 PC 端和 APP 端用戶均可體驗文心系列最新模型，這其中就包括要在 3 月 16 日正式上線的文心一言 4.5。在 OpenAI 大舉商業(yè)化旗幟，開售 200 美元會員月費的當下，百度能把最頂尖的模型免費拿出來，已經(jīng)夠有誠意。

在免費的基礎(chǔ)上，百度還準備把文心一言 4.5 開源。

在這場席卷而來的大模型之戰(zhàn)中，李彥宏快速找到了卷模型背后的關(guān)鍵問題。

" 我想強調(diào)的是，無論開源閉源，基礎(chǔ)模型只有在大規(guī)模解決現(xiàn)實問題時，才具備真實價值。" 李彥宏說。

追趕海外頂尖技術(shù)的同時，中國大模型已經(jīng)跳出了固有的競爭框架，在這場中美大模型的博弈中，大模型公司們正在思考彎道超車的可能性。

大模型開源背后，

中國企業(yè)對成本的極致優(yōu)化

春節(jié)后的一個月，在中國大模型市場掀起了一股 DeepSeek 接入潮。截至目前，已經(jīng)有近 200 多家企業(yè)官宣將深度接入 DeepSeek 大模型產(chǎn)品。

不僅是百度 AI 搜索、百度文庫等 C 端產(chǎn)品，B 端的云廠商也在 MaaS 服務(wù)平臺中，集成 DeepSeek 大模型，為客戶提供相關(guān) API 調(diào)用服務(wù)，還考慮圍繞 DeepSeek 推出私有化部署的方案。

比如，百度智能云千帆接入 DeepSeek-R1/V3 模型，上線首日就有超 1.5 萬家客戶通過千帆平臺進行模型調(diào)用。而百度智能云旗下客悅、曦靈、一見、甄知四款大模型應(yīng)用產(chǎn)品，正式上線接入 DeepSeek 模型的全新版本。

除了應(yīng)用層外，百度在基礎(chǔ)設(shè)施層面也深度適配了 DeepSeek，如基于昆侖芯 P800，百度百舸發(fā)布部署 " 滿血版 DeepSeek R1+ 聯(lián)網(wǎng)搜索 " 服務(wù)，能夠為企業(yè)提供及時、準確的信息支持。

針對企業(yè)私有化部署需求，百度智能云發(fā)布 DeepSeek 一體機解決方案，在私有化部署層面搭載昆侖芯 P800 的百舸、千帆、一見一體機產(chǎn)品，可支持在單機環(huán)境下一鍵部署 DeepSeek R1/V3 全系列模型，提供開箱即用的便捷體驗，在確保性能與安全合規(guī)的情況下，能夠助力企業(yè)快速實現(xiàn)模型部署落地。

目前，針對企業(yè)私有化部署需要，除百度智能云外，其他云廠商也紛紛在部署相關(guān) DeepSeek 一體機解決方案，但相比較來說，自研 GPU 芯片的百度，無疑更具有成本優(yōu)勢。

事實上，此次百度宣布大模型開源和免費的底氣，就來源于從底層基礎(chǔ)設(shè)施，到上層工具鏈，以及大模型推理應(yīng)用的體系化技術(shù)創(chuàng)新。

從底層基礎(chǔ)設(shè)施來看，百度自研的昆侖芯性價比極高，得益于昆侖芯的成本優(yōu)勢，百度智能云率先點亮了首個國產(chǎn)萬卡算力集群，能夠為大模型的部署和應(yīng)用提供穩(wěn)定的算力支持。

據(jù)外部猜測，此次文心一言全面開放功能，背后最大的原因之一是推理成本不斷降低。

該分析人士表示，百度在模型推理部署方面有比較大的優(yōu)勢，尤其是在飛槳深度學習框架的支持下，其中并行推理、量化推理等都是飛槳在大模型推理上的自研技術(shù)。飛槳和文心的聯(lián)合優(yōu)化可以實現(xiàn)推理性能提升，推理成本降低。

當然，大模型最關(guān)鍵的，還在于找到具體的應(yīng)用場景，能夠?qū)崿F(xiàn)真正的應(yīng)用落地。

有數(shù)家做企業(yè)服務(wù)的銷售人員對光錐智能表示：" 大模型來了之后，咨詢的企業(yè)增多，但真正落地應(yīng)用的比較少。" 比如在企業(yè) OA 系統(tǒng)中，集成 DeepSeek 大模型，更多的是為企業(yè)提供知識問答能力，在一些智能客服場景中，大模型的能力優(yōu)勢更為凸顯。

就像百度在客悅、曦靈、一見、甄知四款自身應(yīng)用產(chǎn)品中，上線接入 DeepSeek 模型的新版本，業(yè)務(wù)以企業(yè)智能外呼、數(shù)字人視頻腳本生成、視覺智能分析、知識管理等場景為主。

無疑，依托全棧自研四層技術(shù)架構(gòu)（云、深度學習框架、模型、應(yīng)用），百度能夠?qū)崿F(xiàn)端到端優(yōu)化，不僅大幅提升了模型訓練和推理的效率，還進一步降低了綜合成本。

總的來說，當前大模型技術(shù)發(fā)展如此之快，則必須要持續(xù)投入，以確保處于技術(shù)創(chuàng)新的最前沿。

" 我們?nèi)孕鑼π酒?shù)據(jù)中心和云基礎(chǔ)設(shè)施進行持續(xù)投入，來訓練更好更智能的下一代模型。" 李彥宏說道，為此，需要使用更多的算力來嘗試不同的路徑。也許，在某個時刻，你會找到一條捷徑，比如說只需 600 萬美元就能訓練出一個模型，但在此之前，你可能已經(jīng)花費了數(shù)十億美元來探索，哪條路才是花費這 600 萬美元的正確途徑。

總之，只要用戶 / 客戶想要，中國公司沒有做不到。

事實上，于企業(yè)自身來說，前期研發(fā)成本投入是固定項，只有當技術(shù)真正投向應(yīng)用，讓更多的用戶來使用這個技術(shù)，才能真正實現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟優(yōu)勢。

而擴大規(guī)模經(jīng)濟優(yōu)勢的同時，只有通過技術(shù)降本，免費和降價才能得以持續(xù)。

李彥宏曾表示：" 今天，當我們談?wù)摯笮驼Z言模型時，12 個月內(nèi)推理成本基本上可以降低 90% 以上成本。并且，大模型的性能也越來越好。"

無疑，當大模型推理應(yīng)用成本降得足夠低，就能夠讓大模型真正走向千行百業(yè)，也勢必將真正地讓中國生成式 AI 實現(xiàn)彎道超車。

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王一粟

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