“现在的参赛者愈发挑剔,重点只放在奖金和赛事的影响力上。一些人专门盯准线上比赛,虽然奖金不丰厚,但省时省力。”一位独立开发者对「市象」冷静地表示。
今年,AI开发者大赛热度持续攀升。据「市象」统计,仅9月已有19场不同类型的AI赛事亮相,主办方囊括了字节豆包、科大讯飞、美图、百度、快手可灵等互联网厂商,传统上市公司和芯片厂商也不甘落后。
当下,AI大模型显著提高了生产效率,加速了应用场景的扩展与功能体验的创新。AI应用层出不穷,开发生态持续演化,行业正处在一场激烈的竞速中。
在技术落地与创新中,AI开发者的角色无可替代。无论是那些拥有名校背景的明星团队,还是独立开发者和高校学生,他们都凭借热忱和胆识投入其中。然而,面对的挑战同样尖锐,资源匮乏、市场竞争白热化、技术迅速迭代等问题一一袭来。
“参赛不仅为奖金,更多是为争取技术与资源的支持。”大赛的重要性由此凸显。能够为开发者提供技术、资金、生态、资源、人脉与流量的平台,成为AI开发者实现“智能涌现”的稀缺机会,但这样的资源并不多见。
9月25日,第二季“文心杯”创业大赛结果揭晓。该赛事由百度主办,本届吸引了近1600个项目参赛,超过60%的团队专注于智能体应用,超过30%的团队没有专业程序员。最终,8支初创企业团队获得百度提供的数千万元现金与资源支持,13支高校团队赢得了近百万元的现金奖励。
通过“文心杯”大赛,我们得以一窥AI开发者面临的普遍挑战,也洞见了AI应用的广阔潜力。
01 AI开发者:在挑战中重塑“这无疑是中国人才密度最高的群体。”业内人士向「市象」评论道,然而,这个群体的神秘面纱尚未完全揭开。作为新兴领域,生成式人工智能仍处于早期阶段,外界对AI开发者的认知依然相对模糊。
此前,InfoQ发布的《中国生成式AI开发者洞察2024》为外界初步勾勒了这一群体的轮廓。报告显示,生成式AI开发者团队成员普遍年轻,具备顶尖高校学历背景,并在全球知名科技公司或科研机构的核心业务中积累了丰富经验。
AI开发者的从业时间普遍较短。从团队规模看,约52%的AI研发团队人数在20人以下,小型精干的团队模式已成为主流。这些团队的技能涵盖算法、工程、测试及产品开发,具备极强的快速迭代能力。
纸面数据在“文心杯”中得到了印证。获奖团队资料显示,清华大学、中科院、剑桥大学等名校背景频频出现,知名企业的从业经历同样屡见不鲜。
最显著的特征无疑是“年轻化”和“小团队”。
在创企组中,获得二等奖的虚拟角色社交互动平台Kotoko,其CEO乔海鑫出生于1997年,CPO朱静涵则是1995年生。同样获奖的全科教育大模型引导式AI Tutor“师者AI”团队,CEO刘春江出生于1997年,CTO陈樟权则是2000年生。
在高校组,“小团队”的特点更为鲜明。获一等奖的Aiuni AI团队和Besafe团队的核心成员均不超过10人,展现出高度精简且高效的团队架构。
据百度披露,本届比赛中大模型应用项目的占比从去年的80%上升至超过90%,参赛项目涵盖了文娱、电商、营销、医疗、办公、硬件和企业服务等多个领域。
这一趋势反映了AI开发者日益聚焦于应用层创新的转变。一位参赛团队负责人在现场表示:“我们关注的是如何让AI技术真正解决客户的实际问题,而不是单纯炫耀技术实力。应用的真正价值在于对业务场景的深刻理解和切实可行的效果。”
尽管基于AI大模型的开发框架和代码工具显著降低了开发复杂度,并提高了部署与应用的便捷性,AI开发者的道路依然充满挑战,远非一帆风顺。
“最核心的问题在于,‘拿着锤子找钉子’的现象依然存在。是否能够深入洞察客户和用户需求,准确找到适合的行业和应用场景,并验证PMF(产品市场适配性),从而加速商业化增长,是一件艰难但必要的任务。”一位开发者向「市象」指出。
目前,AI开发者普遍面临的商业化变现问题依然严峻。许多人不得不依赖技术服务来维持生存,并在应用上线和创新商业模式中寻找突破口。
“文心杯”大赛中的获奖项目或许为这些问题提供了部分解答。在现场,多个获奖团队展示了他们在应用开发上的创新,通过克服资金和技术的重重障碍将创意转化为实际应用。其中,不乏已经实现商业逻辑的成功案例。
获得大赛一等奖的一站式电商素材AI工具极睿科技,已推出ECGPT+FashionCLIP基座模型及多种电商垂直大模型,可支持商品AI拍摄、AI排版上新、AI直播切片、AI生成商品短视频、AI带货、一站式AI技术与数据服务平台、智能商品操作系统等多种功能,目前已合作超4万电商客户。
02 理想的大模型平台要素“在AI开发的初期阶段,开发者的重点不再是从零构建复杂模型,而是如何利用现有的大模型平台,快速将产品推向市场并进行有效验证。”上述开发者向「市象」表示。
“借船出海,快速验证市场才是关键。”借助成熟的大模型,开发者能够绕过底层开发的复杂流程,直接专注于应用层的创新,从而显著节省时间和资源。
当前,国内大模型技术在多个垂直领域已实现赶超,尤其在本地语言和文化理解方面表现突出。开发者在选择模型时,往往偏好与自身需求高度匹配的技术解决方案。
事实上,本次大赛中,许多参赛团队一开始自研模型或优化开源模型,但最终选择了文心大模型作为主要开发工具。例如,极睿科技CEO武彬对「市象」透露,他们的底层模型方案包括自研电商模型、开源模型优化以及调用文心API接口。最终选择文心大模型,是因为其高质量的中文生成效果和开放的生态系统,使其具备高效易用性,能够快速对接实现商业应用。
这在本届“文心杯”中并不罕见。除了模型能力,百度提供的完整工具链、推理成本优势以及大赛带来的赋能,也成为开发者选择的重要因素。
根据《中国生成式AI开发者洞察2024》报告,许多AI开发者认为,完善的应用开发工具链能够大大提升研发效率。当前开发中的主要难点在于模型评估和调优工具的缺乏,成为多数开发者的瓶颈。
市面上已有不少应用开发工具链,但对AI开发者来说,关键在于工具是否能满足实际业务需求,确保开发的应用具备足够的市场竞争力和技术深度。百度此前推出的智能体开发工具(AgentBuilder)、AI原生应用开发工具(AppBuilder)和模型定制工具(ModelBuilder),在本次大赛中广受开发者好评,这些工具涵盖了开发者从底层技术到应用落地的多样化需求。
同样受到关注的还有训练与推理成本的优化。今年以来,大模型价格战持续升温,百度也加大了在这一领域的投入。5月份,百度智能云宣布免费开放ERNIE系列模型预置服务;7月,ERNIE 4.0和ERNIE 3.5模型大幅降价,进一步降低了开发者的成本门槛,推动AI应用的普及。
随着训练和推理成本的不断下降,开发者将受益于这一趋势,进一步加速AI技术的商业化落地。
然而,大多数AI团队仍面临资金和技术资源的压力,市场竞争激烈且资源有限,团队间的博弈加剧了生存难度。此外,AI技术更新迭代速度极快,开发者必须保持快速学习和适应能力,才能在竞争中保持领先地位。
百度的“文心杯”创业大赛正是抓住了AI开发者的这些痛点,提供了全方位的支持。
在资金方面,大赛提供了合计数千万元的现金和资源投资,缓解了初创企业的资金压力。技术支持方面,百度不仅提供开发工具和课程资源,还安排了专家面对面指导,分享产品和技术经验,帮助开发者快速提升技术水平。
此外,参赛者还有机会与顶级基金投资人深度对接,拓宽融资渠道,加速项目落地。通过百度的分发能力,创业者能够借助百度搜索平台快速打开市场,百度智能体的日均分发量已超过千万,且仍在增长中。
这种支持帮助AI开发者迅速进入市场,并在激烈的竞争中占据优势位置,进一步加速他们的商业化进程。
03 与百度共创,推动AI应用的繁荣李彦宏在多个场合反复强调一个核心观点:单纯在大模型领域内卷毫无意义,真正的机会在于聚焦AI应用的竞争。
最近,朱啸虎也在访谈中表达了对AI应用前景的乐观态度。从各大科技公司的动作来看,AI应用的落地已成为行业共识。然而,当前市场的现实是,AI应用已经陷入了严重的内卷。
华泰证券对比了2023年9月和2024年6月全球访问量前100的AI应用,结果显示,那些专业度不足、无法有效解决用户痛点的应用,正被更具专业性的同类产品迅速取代。例如,办公应用Tome虽然具备一键生成PPT的功能,但由于模板设计过于简单且缺乏在线编辑功能,随着竞品Prezi在功能上的显著优化,Tome的流量出现了明显下滑。
这表明,尽管生成式AI赋予了某些应用先发优势,但如果缺乏足够的护城河,依然难逃被竞争者超越的命运。市场竞争的核心在于,应用能否持续提供更专业的功能和优化,而非仅靠早期创新吸引用户。
一个成功的AI应用开发团队,必须深入研究竞品,以找到差异化的竞争路径。极睿科技CEO武彬向「市象」分享了他的竞品策略:一是多平台优势,客户多平台运营,互联网大厂难跨平台做工具,极睿适合做 multi channel 运营管理;二是全链条优势,极睿是唯一一家提供全链条电商营销素材服务的公司;三是自动化优势,从2019年起,极睿便积累了丰富的算法经验,逐步实现多方面的自动化。
这一案例表明,要在AI应用的激烈竞争中脱颖而出并非易事。在此背景下,一个能够提供多层次支持的外部大模型平台显得至关重要。
百度致力于推动AI原生应用的生态繁荣,并通过“文心杯”创业大赛,为开发者提供了展示才华、获取资源的平台,助力他们在市场中脱颖而出。李彦宏表示:“百度希望与所有创业者一起,共建繁荣的AI原生应用和智能体生态,帮助创业者更早找到PMF,做出AI时代的超级应用。”
在推动AI应用生态的过程中,百度不仅提供了开发支持,也从中获得了多重战略利益。通过构建一系列工具和平台,百度精准布局AI开发层,助力AI应用的快速落地。具体而言,百度通过提供开发框架、代码工具等,帮助开发者从传统开发模式向AI应用迁移,同时其一站式AI大模型开发服务让开发者可以通过API轻松调用基础大模型,实现模型的构建、训练、部署与运维,覆盖了开发全周期。
这一服务模式有望成为AI时代大模型平台的新业态,不仅为开发者创造了更多创新机会,也巩固了百度在AI生态中的地位,实现了平台和开发者的双赢局面。