嘉宾｜百度智能云技术委员会主席 孙珂

撰稿 ｜ 云昭

2023，如果将全球科技比作一首雄浑热烈的交响曲，那么大模型无疑成为了最为激越人心的主旋律。而与海外大模型的几大巨头你追我赶的激烈竞争叙事不同，国内的大模型发展与创新的轨迹方向，似乎看百度就够了。

领航者与追随者之间的区别就是创新。距离3月16日文心一言发布以来，百度一直在大模型赛道上狂飙向前，遥遥领先。从文心产品的全社会开放、插件矩阵的推出、再到10月媲美甚至部分超越GPT4的文心一言4.0的正式发布、AI原生应用的提出，每一步都成为了中国大模型创新的风向标。

然而创新永无止境，正在人们苦苦思考如何迎接2024这个AI原生应用爆发之年时，百度再一次让业界见证了虹吸效应的威力：12月20日，在2023百度云智大会·智算大会上，百度放出一记大招，宣布AI原生应用开发工作台——百度智能云千帆AppBuilder全面开放服务。

七天后，51CTO有幸受邀来到百度大厦，得以采访在智算大会上为大家展示分钟级构建AI原生应用的重磅人物——百度智能云技术委员会主席孙珂。

AppBuilder的推出，“整体而言，这是一个观察和验证的过程。”

在回想这个开发平台的研发过程时，孙珂用了这样一句简单的话来概括。继续追问之下，背后的故事浮出水面。

“因为在百度内部，一直都在围绕大模型做各种各样的应用尝试。在这个过程中，我们逐渐发现它的应用架构和一些功能是趋同的。而且随着基于EB4的能力逐渐体现，我们进而发现这种能力可以实施为分层的架构。”

此前据悉，通过文心大模型，某位客户甚至在三分钟内就开发完成了官网客服。“在提前一两个月的时间，我们观察到这一趋势，并在8月份左右确定这是一个值得推进的方向。随后，我们开始搭建平台和产品，并在10月世界大会上展示了原型。然后，进一步梳理了产品结构和概念，并于12月20号正式开放。”

一款极大降低AI原生应用门槛的开发工具，就是这样在观察和验证的过程中诞生的。

正如同云计算像云原生演进一样，当“应用+AI”迈向AI原生应用时，到底哪里发生了变化呢？

孙珂认为，现在提“AI原生应用”，更多代表了一个基于AI驱动应用的全新时代，就如同大家提“移动应用”一样，并没有固定的形态。

然而，我们可以从AI驱动的业务形态去逐渐让“AI原生应用”的样貌清晰起来。

首先我们看到的是基于AI去做创作能力，再有就是去做问答型、知识获取和推荐的能力。这是两个常见的业务形态。再往下延伸，用户就会基于AI去完成更复杂的任务，比如GBI，这方面就可能会由Agent来完成。

此外，AI原生还有一个比较擅长的事情，即可以加速现有的应用操作，就像Robin经常会讲的，我们的GUI（图形用户界面）菜单应该缩减到二级以内。

例如我们在制作PPT时的绘图操作、文本样式编辑工作等场景时，往往需要到三级菜单里才能找到一个功能。那么AI原生应用来之后，这些常见的功能的GUI界面上的所展示的Button的层级，可能最多只有两级，而无需再切换到任何的table页，极大提高操作效率。

现在的AI与应用怎样结合才能更“原生”呢？孙珂提出了一个很形象的“P图”的例子。他认为，在Photoshop中，现在一些复杂的操作流程和固定的任务，比如人像抠图等，繁琐且耗时，都可能会演进成通过对话框来完成。

“将这些功能隐藏在AI原生的能力背后，通过简单的自然语言描述，就可以快速自动地去完成这些操作。”

而对于简单的任务，比如抠完图像的位置挪移，用户还是会希望用鼠标来挪动，而不是用语言指令去让AI实现。

复杂功能交给AI，让用户更加专注于创作和创意。“这是一个理想的AI原生的结合方式。不管是基于Agent驱动，还是说做操作增强，未来的产品如果没有这些AI原生的功能，可能会丧失很多竞争力。”

因此，我们可以预见到一个非常广阔的全新场景，AI原生的结合方式可以深入到各行各业中，它将成为未来产品的重要组成部分。

AI原生应用的前景已经铺开，又该如何打造一款适配AI原生能力的应用开发框架呢？

我们注意到百度千帆推出的Appbuilder给出了最早的三个框架：RAG、GBI、Agent。孙珂提到，之所以选择这三个，是基于“市场需求驱动产品”的核心逻辑去做出的判断。

首先，为什么第一时间做RAG框架？这里有两点原因。第一，“目前在做大模型应用的玩家，不一定只做RAG，但是一定会做RAG。”孙珂告诉51CTO，目前Appbuilder的用户有八成以上的都在做RAG，因此，一定要优先帮助用户解决最关注、最普遍的需求。第二，RAG又恰好是一个业内公认、相对较稳定的大模型应用框架，可以用来解决大模型在发布以后一系列的痛点问题，比如幻觉问题、稳定性问题。这些东西业内本来就是很公认的，相对比较稳定的大模型的应用框架。

其次，对于GBI，市场需求也出人意料的广泛，自10月17日百度世界大会上发布之后，申请百度GBI的线索蜂拥而至。孙珂指出，目前GBI有着不同层次的需求，有开发者、集成商，甚至一些终端用户也会对这一场景有强诉求。与此同时，孙珂认为，GBI是“RAG再往下走、大模型深度应用”的一个重要里程碑。相较于RAG“用自然语言生成自然语言”，GBI则能够用自然语言生成SQL语句，帮助用户进行程序性操作。大模型非常需要这样的框架。一方面，很多人希望把它作为数据库可直接询问表格的完整应用；另一方面，它会整合到各种各样的AI原生应用里面去做一些零部件，甚至RAG内都会集成GBI，比如，在搜索的文档中含有表格，就会需要使用GBI来进行询问。

最后，对于Agent，孙珂表示，它是下一代大模型应用的一个雏形。虽然现在市面上的agent可能还没有很完善，但它是大模型未来发挥应用价值的重要方向。Agent能够将大模型对世界的感知、对语言的感知转化成一系列行为操控的动作，去分解、执行和操控，最终成为一个真正的助理。现在市面上Agent有大量的开发需求和应用需求，开发框架也不少，“选择Agent，目的是让大家先能用起来，然后随时反馈，我们也会根据反馈去快速优化它，最终期望呈现给大家一个强大、普适的Agent能力。”

总之，AppBuilder选择这几个框架均是基于市场需求和未来发展前景的考虑。“未来如果有更多的框架值得探索，百度团队也会继续探索，最终目标是加速大模型应用的开发。”

一个时代到来的背后，总有着一条科技落地线，只有越过这条线，才能解锁超级应用。就像乔布斯拿出了触摸屏的iPhone那样，让用户跨入了拥有了更灵活、更流畅操作的移动智能时代。

同样，放眼国内大模型，百度ERNIE-Bot 4.0有理由最有可能先达到并且越过这条落地线。孙珂表示，百度在AI原生应用方面具有领先优势，包括从底层架构到模型效果的全方位能力。而且基于这些先发优势，百度会持续保持领先地位。

具体来讲，百度在芯片、框架、模型、应用这四层布局中，芯片和框架这两层本质上对应的是性能，决定着模型的用户规模上限，因为性能一旦做好，成本就可以做到足够便宜。

孙珂表示，很多大模型调用并不便宜。“刚才提到的的Agent和GBI，背后都必须要基于EB4（ERNIE-Bot 4.0），而且每一条后面都要调六七次EB4，累加起来调用费用较高。要降低每一次的调用成本，最终保证所有人都能用得起这些复杂的AI原生应用，百度有着底层的天然优势。”

模型和应用这两层，体现在模型的整体效果上，考验的是大模型真正高级的能力，国内横向去看，无论是GBI、还是Agent，百度的ERNIE-Bot 4.0能力还是最强的。

底层实力的优势也造就了前瞻的实践优势。比如，百度在AI云方面，如何将AI能力封装成合适的形态快速提供给开发者，都有着独特的认知和经验。

那么，AI超级应用会出自百度吗？

这个问题有些左右互搏。但其实从百度整体立场上来看，更多是希望别的公司做出来爆款的AI原生应用的。“不一定是百度自己做出来的，也会有别人做出来，我们更多提供的是基础设施。”

正如Robin在百度内部讲话中所提到的，因为百度比别人先走一步，希望把百度的能力和Know How标准化和产品化以后开放给社会，提供给更多的人，做出优秀的AI原生应用。

此外，在孙珂看来，AI原生的超级应用并不只会有一款、两款，在未来会有多个爆款应用。

“身处一个繁荣的AI时代，任何一款应用都肯定掩盖不了其他应用的光芒。”

一枝独放不是春。孙珂真正期待的是，基于AppBuilder等工具和平台，大家一起把AI原生应用的时代真正推向爆发与繁荣。“对于百度智能云、AppBuilder而言，我们最优先关注的还是如何帮开发者提效，我非常乐见开发者去把AI原生应用做出来。”

提及AppBuilder的设计理念，孙珂表示， AI应用开发者需要更多的选择和自由度，因此将框架和组件都做成了可扩展和可拼接的形式。

“如果只给你一套稳定的框架和一种切片策略，明显是不够的，还有许多工作要做。就像我之前在发布会上演示的简历助手，在做RAG之前，开发者还需要对简历做一些其他处理，让大模型去进行别的操作，然后再去做检索。”

正是基于这些诉求，一成不变的框架肯定是没法解的，因此需要让这个框架变得可以被开发者根据自身来随意拼接。故而，百度团队将框架进行了一系列的开源。

除此之外，框架里的每一个零部件，也就是组件，包括各种模态的组件全部都被整理出来，令开发者做到任意插拔，无论前序、后序都可以去扩展和定制能力。

此外，据悉AppBuilder有两种形态：代码态和低代码态，其中低代码态工具会优先提供最常见的业务逻辑，但不会完全放弃代码态的开发方式。孙珂对此表示，“低代码态并不会完全取代代码态，因为开发者对于业务逻辑的调整需求仍然存在。”

AppBuilder真正的理念，并不是说简简单单的帮开发者做出来一个AI应用，而是期望让开发者能够在平台上找到开发一个完整的AI原生应用所有的工具和套件。

此外，AppBuilder还针对不同类型的开发者提供了不同的服务策略。

首先，有能力自己开发的开发者，包括头部互联网企业和一些AI原生应用开发能力强的企业。这类企业对云端的依赖程度不高，使用私有云，不太可能会使用公共云服务。

其次，针对没有能力独自开发的开发者，主要包括传统企业和资源型企业，他们需要外部服务商来提供服务。这类企业可能对云端诉求不那么强烈，自身开发能力相对较弱，因此也不是直接客户，而是间接客户。

然后，孙珂表示，AI原生应用开发工具核心目标客户群包括ISV（独立软件开发商）和to B创企，这些客户主要服务于一产、二产私有化大客户和数量庞大的二级客户，如餐馆、超市等。

此外，平台还将中腰部互联网企业作为服务对象。这些企业可能有自己的壁垒和资源，但同样有企业智能化和信息化建设的诉求。还有一些致力于做to C业务的AI创企也是目标客户之列，这些客户可能需要对某一些技术有自建的需求，需要快速搭建应用。

孙珂认为，这些客户群体的行为画像几乎一致，都是具备一定开发能力的企业和个人，他们使用应用框架和API快速搭建自己想要的内容，但服务的目的可能不同。

总的来说，针对不同类型的开发者，平台提供了不同的服务策略，以满足他们的不同需求和特点。

围绕在低代码态和代码态两个方面，孙珂介绍了AppBuilder下一步的产品规划。

在低代码态方面，AppBuilder主要面向开发能力相对较弱的开发者，帮助他们加速应用构建。为了实现这一目标，AppBuilder会不断增强其能力，提高灵活性，例如通过增强Agent、GBI和RAG的任务配置能力等。此外，AppBuilder还会开发更多连接器，帮助开发者将应用发布到不同的终端场景，如灵境等。

在代码态方面，AppBuilder主要是为深度开发者提供高效、稳定的接口和辅助开发工具。这些工具包括IDE、调试环境等，以便开发者能够更好地开发、调试和优化应用。同时，AppBuilder还会发布更多API和配置选项，提供更好的可玩性和调用效率。此外，AppBuilder还会开放更多开发模板（如cook book），指导开发者如何使用这些API进行应用开发。

最后，孙珂提到AppBuilder的迭代速度很快，小版本几乎每周都在上线。大版本的更新则按月进行，包括发布新功能和优化现有功能。虽然无法给出具体的时间表，但可以确定的是，AppBuilder会持续不断地推出新功能和优化现有功能，以帮助开发者更高效地进行应用开发。

“百度要做到国内最大的AI原生应用开发生态，并期望有百万级的开发者。”

提及未来AI原生应用开发的未来，孙珂信心十足。在他看来，AI原生应用市场将会比移动时代更大，并期望能够在这个时代里面做到佼佼者。

首先，他认为不排除会有极客团队会自己制作铲子，但真正有实力的玩家数量仍然有限。在开源生态和整个云端所有开发资源之间的关联方面，孙珂认为国内相对较弱。

其次，孙珂指出，“做铲子一个基本的逻辑是，你至少得有一个基础资源的承载位置，比如你的大模型哪里承载，BOS在哪承载。放眼国内，我确实觉得可能大厂，特别是云厂商把这件事做起来的机会更大。”

最重要的是，百度做的不只是一把铲子，而是一套包括大模型等基础设施在内的全副淘金装备，一套真正能够持续推动和繁荣国内AI原生应用开发生态的创新孵化器。

来源： 51CTO