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在2024年7月4日于上海世博中心举办的2024世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议全体会议上，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏发表了重要演讲。他呼吁：“大家不要卷模型，要卷应用！”这一观点引发了业界的广泛讨论。
李彦宏认为，AI技术已经从辨别式转向了生成式，但技术本身并不是目的，真正的价值在于如何将这些技术应用于实际场景，解决实际问题。本文将对李彦宏的观点进行深入分析，并探讨大模型技术和个性化应用的关系，旨在为AI从业者和爱好者提供有价值的思考方向。
目录
一、技术驱动与应用驱动的转变
李彦宏的演讲指出，当前AI技术的发展已经进入了生成式AI时代。这一阶段的AI不仅仅是对已有数据进行分析和分类，而是能够生成新的内容，创造新的价值。然而，他强调技术本身不是最终目标，真正有价值的是这些技术在实际场景中的应用。这一观点值得深思。
1 技术驱动的局限性
技术驱动往往关注于技术本身的突破，如模型的精度、计算速度等。然而，这种方式容易导致资源的浪费和无效竞争。例如，各大公司在模型参数规模上不断攀比，但这些“巨无霸”模型在实际应用中能否真正发挥效用却未必可知。技术驱动的结果可能是科技的“军备竞赛”，而忽略了真正需要解决的用户需求和市场痛点。
2 应用驱动的优势
应用驱动则强调技术的实际落地和效果。正如李彦宏所言，AI技术的真正价值在于应用于实际场景，解决实际问题。例如，在医疗领域，生成式AI可以帮助医生快速生成诊断报告，提高诊断效率；在自动驾驶领域，AI可以提升车辆的安全性能，减少交通事故。应用驱动的方式更关注于技术的实际效用和产业价值，避免掉入“超级应用陷阱”。
二、超级应用陷阱的警示
李彦宏在演讲中提醒大家避免掉入“超级应用陷阱”，即过分追求用户日活跃量（DAU）而忽视了应用的实际效果和产业价值。这一观点对当前的互联网行业具有重要的警示意义。
1 DAU不是唯一衡量标准
传统的移动互联网时代，DAU是衡量应用成功与否的关键指标。然而，在AI时代，应用的价值可能不再仅仅体现在用户活跃度上。例如，一款能够精准诊断疾病的AI医疗应用，即使用户量不高，但只要能够为医疗行业带来实质性的增益，其价值远超传统的娱乐类应用。
2 关注实际效果和产业价值
在AI应用的开发过程中，应更加关注实际效果和产业价值。例如，在工业制造领域，AI可以优化生产流程，提高生产效率；在金融领域，AI可以进行风险评估，降低金融风险。只有将技术真正应用于这些实际场景，才能体现出AI的真正价值。
三、大模型技术与个性化应用的关系
大模型技术和个性化应用是当前AI发展的两个重要方向。两者之间既有联系，也有区别。理解它们的关系，对于推动AI技术的进步和应用的落地具有重要意义。
1 大模型技术的优势
大模型技术具有强大的学习和推理能力，能够处理复杂的任务。例如，GPT-3和GPT-4这样的生成式预训练模型，可以进行自然语言处理、图像生成等多种任务。这些大模型在技术上具有很高的精度和广泛的适用性。
2 个性化应用的需求
尽管大模型技术强大，但在实际应用中，个性化需求往往更加重要。例如，在教育领域，每个学生的学习习惯和水平不同，AI需要根据每个学生的特点提供个性化的辅导；在电商领域，消费者的购买偏好各异，AI需要根据用户的历史数据进行个性化推荐。大模型技术需要与具体的应用场景结合，才能发挥出最大的价值。
3 大模型与个性化应用的结合
大模型技术可以作为基础平台，为个性化应用提供支持。例如，通过对大模型进行微调，可以生成适应特定领域的子模型，从而满足具体应用的需求。此外，通过引入更多的用户数据和反馈，可以不断优化模型，提高个性化应用的效果。
四、结论
李彦宏在2024世界人工智能大会上的演讲，为AI技术的发展和应用指明了方向。他强调，技术本身不是最终目的，真正的价值在于如何将这些技术应用于实际场景，解决实际问题。这一观点提醒AI从业者和研究者，应更加关注技术的实际落地和效果，避免掉入“超级应用陷阱”。
在未来的发展中，大模型技术和个性化应用将是两个重要的方向。大模型技术提供了强大的基础能力，而个性化应用则能够满足具体场景的需求。只有将两者有机结合，才能真正推动AI技术的发展，实现其在各个领域的广泛应用。
AI时代的到来，将给我们的生活和工作带来深刻的变革。作为AI从业者，我们需要不断探索和创新，将技术应用于实际场景，解决实际问题，创造真正的价值。希望本文能够为大家提供一些有价值的思考，推动AI技术的发展和应用。
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