李彦宏，AI到深处_微软_人工智能_深度

图片来源@视觉中国

文 | 互联网白话，作者 | 梁应杰

文 | 互联网白话，作者 | 梁应杰

对创始人李彦宏来说，周四的台子有点小了。相比每年一度，动辄开一辆SUV上去的AI开发者大会，中国版ChatGPT的发布更像是一场小型的读书会。李彦宏略带颤抖的声音也透露出一个信号：即便是全球首发对标ChatGPT产品的大厂，还是在努力追赶OpenAI的路上，或者说，还没完全准备好。

但百度是有资格成为一个挑战者的。过去10年，他们已经在AI领域投入了至少1000亿人民币，而且投入的意愿和速度明显提升——自2020第四季度以来，连续9个季度把20%的核心收入花在了技术研发上。横向对比谷歌，这一数字是14%，押中OpenAI的微软比谷歌还要低两个百分点。

那会儿，对技术敏感的李彦宏应该已经嗅到了奇点来临的味道。就在2020年5月，OpenAI发布了GPT-3，将训练参数扩大了近120倍，让这个通用模型好用了起来，尽管笨拙，但前景豁然开朗。

展开全文

这个“奇点”不光是技术层面的。30年前，李彦宏在美国留学的时候上了一门人工智能相关的课程，导师特地叮嘱他们不要太痴迷：“那些东西不可能赚钱的。”

“架不住我喜欢。”后来，李彦宏在公开场合有过一个霸道总裁式的表态，AI就是自己那道菜，“我觉得人工智能这个机会是我的，我既喜欢这个东西，又擅长这个东西。”他曾在《智能革命》一书里预言，人工智能会踩着互联网和移动互联网的步伐，上演王者归来。

只是王者归来的确好看，代价却往往超出预期。

一次成功的演示和一场失败的拍卖

2012年9月，的所有产品经理都收到了李彦宏的一封邮件，要求他们关注人工智能的最新进展“深度学习”。那时，这一方向还不是主流。李彦宏也是从新成立的多媒体部的负责人，一个叫余凯的海归那里了解到最新动向的。

余凯确实了解和老板，他演示的是深度学习对于搜索质量的显著改进——10年后，微软也将GPT-3.5率先用于自家的搜索引擎，谷歌拉响了红色警报。

当年李彦宏受到的冲击也不小，除了发内部邮件，3个月后他还指派余凯参与了一场世纪拍卖，争夺被称为“深度学习之父”的杰夫·辛顿和他的两名学生的去留——那一年他们研发的算法模型AlexNet显著提升了机器识别的能力，将深度学习往前推动了一大步，意义丝毫不亚于后来横空出世的AlphaGo。

最终，百度和谷歌给出了一样的4400万美元“天价”，辛顿选择了更能避免舟车劳顿的谷歌。

借助这场拍卖，深度学习从象牙塔里不受待见的学术研究，变成了引发科技公司军备竞赛的“导火索”。

这场拍卖让李彦宏意识到了全球顶级科技公司对AI人才的渴望，进一步下定了拥抱AI的决心。半年后，在加州库比蒂诺, 距离如今苹果总部不远的地方，深度学习研究院（IDL）正式亮相，李彦宏亲任院长，余凯担任常务副院长。

对于成立研究院，李彦宏解释说，“深度学习这一波起来之后，我觉得是完全不一样的东西。它需要在理论上、算法上，在很多方面有长远的布局和突破，所以从那个时候开始，我们大规模地投入去吸引人才，去推进算法，才决定做研究院。”

多年后，围绕AI成立研究院，成了国内科技公司的标配。

AI大神们的国内落脚点

回过头去看，当初被视为天价的4400万美元，真的是个小数字。当时，为了探听更多消息，余凯频频往辛顿房间跑，负责开门和接待的是辛顿的两位得意门生，其中一位叫伊利亚·萨特斯基弗，他就是后来OpenAI创始成员和首席科学家。

但最终，和OpenAI走到一起的，是那场拍卖里提前放弃，中途又折返回来，加价到2200万美元再次放弃的微软。

竖起的AI大旗开始猎猎飘扬。在余凯的张罗下，IDL很快成了众多海外AI大神的落脚点。

张潼，拥有斯坦福大学计算机博士学位，先后任职IBM、雅虎研究院。他和余凯一起参与了2012年的“龙星计划”，为清华大学和中科院计算机所讲“机器学习”。一年后，加入IDL，从事机器学习算法研究和开发，一度担任研究院副院长。

徐伟，余凯在NEC的老同事，在深度学习领域浸淫多年，加入前在facebook创建并负责大规模推荐平台。他曾是内部唯一获得“杰出科学奖”称号的人。

2015年，徐伟成为了异构计算团队的主要负责人，负责深度学习平台PaddlePaddle的开发以及算法的研究。这个中文名为“飞浆”的平台，孕育了后来的文心大模型，才有了“文心一言”。

当然，咖位最大的还是2014年5月加入的吴恩达。就在一年前，他和同事完成了“Google Cat”的实验，让机器用一周时间浏览YouTube视频，在没有提示和“无监督”的状况下，自己认识了猫。人工智能的发展就此翻开了崭新一页。

吴恩达加入，主要负责“大脑”计划，担任公司首席科学家及IDL院长。当时美国权威杂志《麻省理工科技评论》感慨：“将领导一个创新的软件技术时代，更加了解世界。”

但还没等这个预言实现，吴恩达就离开了。在的三年里，借助他的影响力，中美人工智能团队增长到了1300人，AI也逐渐应用到各个业务层面，确立了探索无人驾驶、自然语言处理和语音交互等底层技术的大方向。

他还一度成为李彦宏之外，又一个面向公众的代言人，带着小度机器人亮相《最强大脑》，打响了小度的知名度，最终离去时，留给一个野心勃勃的2017年。

All in AI

2017年7月5日，北京国家会议中心，一个瘦小的身影在AI开发者大会舞台上坚定地喊出：“All in AI！”这个人，就是陆奇。

关于他的传奇故事，可以单独成篇，讲上好久。彼时，他已告别微软加入近半年。据他后来讲述，当时比尔盖茨为了挽留自己，表示：“能给你什么，我都给你。”他的回复恰好是曾经的全球首富都给不了的：“中国。”

陆奇和人工智能的缘分早在大学时就种下，复旦毕业的时候，他在毕业纪念册上写了一个“陆氏猜想”：HI=>C⊃HB（H：Human I：Intellectualized C：Computer B：Brain），翻译过来：人类会让机器智能化且远胜人脑。

李彦宏找陆奇来是想彻底改造百度，为此他一度退居幕后。这场发布会上，俩人确实配合默契。镜头一转，李彦宏开着一辆无人驾驶汽车上了北京五环，眼神犀利的网友发现，车子实线并道且没开转向灯。接下来李彦宏还真的因此吃到了罚单。

这场热闹、激情又充满冒险气息的发布会，是2017年整个国内AI行业的缩影——一年前，AlphGo的出现让全球的AI产业为之一振。

提出“All in AI”半个月后，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》。随后，BAT里的另两家也出手了：腾讯提出了“AI in All”的战略，主导者是从离职不久，加冕腾讯AI Lab负责人的张潼（现已离职）。同年11月，阿里成立达摩院，AI是他们布局的重中之重。另外，华为也发布全栈全场景AI策略。

那一年，被称为中国的AI元年。

然而，每个“元年”背后无不是泡沫飞溅，等狂热过后，多是一地鸡毛。

四万人的失恋

陆奇上任后很快举刀改革，按照使命、主航道、护城河三个要素为划出了四个象限，和人工智能相关的业务被归为主航道+非关键使命，关键使命+主航道的定位给了移动搜索、feed流和手机。

从这点上看，认可AI未来的陆奇并不狂热。他通过对人员的调动和业务梳理，让聚焦到“夯实移动基础，决胜AI时代”两条主线上来。至今，依然沿着这一策略前进。

后来，有人将陆奇离开归咎于他的战略失误，过于激进地All in AI，其实有失偏颇。相反，陆奇试图扭转当时日益严重的大公司病，一系列举措提振了员工的士气，很快带领走出业绩低谷。

在他到来的2017年第一季度，营收增幅仅为6.8%，随后一路回升，第四季度的增幅为29%，2018年一季度增幅达到31%。在此期间，的市值从不到500亿美元，最高冲破了900亿美元。

在陆奇到来前，因为2016年的魏则西事件，深陷舆论漩涡。在外界看来，这是一家为了利益“不择手段”的广告公司。陆奇到来之后，果断裁撤了医疗事业部，“All in AI”的口号更像是他的策略，用于扭转内部颓势和外部看法，树立是一家技术公司的形象。

然而，这轮改革仅仅维持了486天，以陆奇毫无征兆地离去告终。有员工感慨，陆奇的离职是一场四万人的失恋，股价也在短期内蒸发了100亿美元。

离开百度后，陆奇有一段时间把重心放在YC中国，支持中国本土创新创业上。他与YC创始人保罗·格雷厄姆曾是雅虎的同事，在YC创立前还受邀做过一次分享。

在那场分享会上，陆奇认识了一位年仅20岁的年轻人，用“不同凡响”形容对他的第一印象，认为他有才华和思想高度。这位名叫山姆·阿尔特曼的年轻人，就是后来OpenAI的创始人。

主导对OpenAI投资的微软CEO纳德拉曾视陆奇为得力干将。正是在陆奇的带领下，微软的搜索引擎bing（必应）在几年内将份额从7%扩大到18.6%，让竞争对手谷歌直呼“没想到”。在微软，陆奇也一度作为“四大天王”之一，负责包括Office、bing、Skype等重要产品线。

本周，GPT-4发布，微软将它率先融入了bing和Office，40年前的那个“陆氏猜想”往前踏出了一大步，早早入局的陆奇却已成看客。

当头一瓶凉水

吴恩达和陆奇两位国际公认的顶级科技人才的先后离去，也反映出AI人才不断流失的窘境。这个曾经中国AI顶级人才的蓄水池，慢慢变成了中国AI人才的“黄埔军校”。

曾有媒体做过梳理，以陆奇离职为分界往前推3-4年，有近40位AI大牛改换门庭，其中就包括创立深度学习研究院的功勋余凯，负责无人车项目的另外两位高管倪凯和王劲，以及前文提及的张潼、徐伟等人。

除了内部原因，这也是AI逐渐成为科技巨头重仓对象，开打人才争夺战的必然结果。眼下OpenAI的300多名员工里，来自谷歌的员工占比超过六分之一。

有相当一部分人从离开，没有投入腾讯、阿里、facebook等大厂的怀抱，转而创业，开启更大的冒险之旅，其中的大部分奔向了无人车的赛道。如今中国无人车行业的半壁江山，核心成员都和有关。

而的霉运没有止于陆奇的离去。一年后，同样在AI开发者大会现场，一名男子在李彦宏演讲时冲上台，往他头上倒了一瓶凉水。李彦宏一边抹去脸上的水，一边质问：“What's your problem？”（你有什么问题？）随后，他回归演讲正题，以一句“在发展AI的道路上总会遇到挫折”赢得了满堂喝彩。

倒在李彦宏头上的凉水，也倒在了AI全行业身上。实际上，自2018年DeepMind发布AlphaZero，也就是升级版AlphaGo之后，整个AI领域就陷入了沉寂。原本被视为AI重要落地，带来大规模商业化的无人驾驶技术也频频碰壁，主导这场变革的特斯拉广受质疑。2019 年初，谷歌旗下的自动驾驶企业Waymo估值被下调40%

2020年初，猎豹全球智库的报告显示，AI企业融指数量在经历持续18年的连涨之后，经历断崖式下跌。与2018年相比，2019年的融资额下降了34.8%，融资数量骤降4成。再加上疫情的影响，深度学习“寒冬论”再次甚嚣尘上——对大部分人来说，只有不断出现ChatGPT或者AlphaGo这样的超越认知的“新物种”，才能强化对深度学习的关注与信心。

这也难怪，人工智能从一开始就诞生在“无人区”，从它提出至今，也不过67年时间，而人类足足花了4.5亿年才看清这个世界。

就像李彦宏所说，“在发展AI的道路上总会遇到挫折”，而且在这个过程中，多数人关心的只是烟花升空爆炸时的那一刻绚烂，忽视了从量变到质变的过程。

百度必须应战

这个过程包括，2017年，谷歌推出了Transformer深度学习模型，打开了通向通用人工智能的一扇门。后来的GPT就是建立在它之上。一年后，谷歌又基于Transformer推出了预训练模型Bert，让搜索引擎更懂人类。

在Bert介入前，你在谷歌上搜索“如何在没有马路的山上停车”，谷歌会告诉你“如何在山上停车”，会忽略“没有马路”这回事，但在Bert介入后，它给出了更精准好用的搜索结果。

所以，现在大家为之欢呼的“生成式搜索”在2018年就初露锋芒。而且早在2012年前后，吴恩达就对谷歌的高层建议，将深度学习和搜索结合，能获得更好的结果——这点，和余凯跟李彦宏演示的一样。

将“生成式搜索”落地，比谷歌要果决很多。去年，几乎与ChatGPT发布的同一时间，发布“文心百中”，意为搜得准确、百发百中，背后就是文心大模型。而这个大模型的起点，就是2019年3月，发布的文心ERNIE 1.0系统，它基于BERT模型，进行了优化设计。

“文心一言”的发布会上，李彦宏提问，林则徐和曾国藩差几岁，机器很快给出答案，其实此前通过百度搜索已经能直接得到结果。

百度选择“挥刀向内”，因为中国的移动互联网竞争过于激烈，大量用户改变了搜索习惯，微信、小红书、知乎等平台对百度的市场份额造成了极大冲击。即使没有ChatGPT的出现，百度也要积极寻求搜索的变革，只不过现在不得不加快进程。

李彦宏曾说不怕比自己强大的对手竞争，怕的是杀出来的一匹黑马所带来的颠覆性变革，他也预见到了“这种变革更可能来自比我们体量要小的企业”。

撇开这股危机意识，曾经的BAT三巨头，已经掉队好久好久。同在港股上市，如今的市值不到美团的二分之一、阿里的四分之一、腾讯的八分之一。一直以来，被诟病技术还行却缺乏商业和产品远见，现在有机会在自身最熟悉的搜索领域打个翻身仗，没有理由不倾囊而出。

当然，李彦宏骨子里的技术信仰也不允许在国内最早布局AI并且喊出“All in AI”的，落后这场被赋予“奇点来临”意义的变革。

为什么不是科技巨头？

在三天前的发布会上，李彦宏说“文心一言”是过去努力的自然延续。回望过去10年在AI上的探索，无论是创立深度学习研究院还是招揽吴恩达、陆奇，包括一系列研发和投入，几乎紧跟行业深度变革的每一步，但遗憾因为种种原因没能诞生自己的AlphaGo和ChatGPT。

不过，倒也不必因此苛责百度或者国内任何一家大厂。毕竟，强如谷歌也没有催生出AlphaGo和ChatGPT，前者和他们收购的DeepMind有关，但DeepMind一直保持着相当的独立性，拿着谷歌的钱，用着谷歌的算力，却不想轻易分享技术，生怕谷歌拿着它们做坏事。

为什么近10年，主导人工智能大事件的都是创业公司，而不是具备更多人才和资源储备的科技巨头？

谷歌很早就知道，深度学习能大幅提升搜索的准确率，但这也意味着它将影响现在搜索引擎的广告模式。目前，谷歌每年依靠搜索产生的收入就超过千亿美元，在欧美国家占据了90%的市场。

而对于市场占有率只有3%的微软bing来说，借助OpenAI的成果抢占搜索市场，哪怕提升1%都可能带来可观的收入。

即使是技术主导的成熟公司，在拥有一定规模和稳定营收后，也会趋向于开展延续性技术，而不是大幅投入颠覆性技术，这就是创新者的窘境。未来，他们往往在面对颠覆性创新时摇摇晃晃，甚至被淘汰。拿百度和微软来说，两个PC时代在各自领域的王者，都差点被移动互联网抛弃，更典型的例子就是诺基亚。

想摆脱这个窘境，一方面要在内部进行大刀阔斧的改革，像是微软在纳德拉上台后将核心业务调整为“移动和云”——他们投资OpenAI的初衷，也是推广自己的云服务Azure，同时重塑文化，治好大公司病。

另一方面就是在外面收购一家创新公司，配备资源，给予独立发展空间，让他们来弥补母公司创新能力不足。DeepMind和OpenAI就分别是谷歌和微软的代表作。

一定程度上，这些被收购的公司也分摊了母公司的创新风险。ChatGPT并不完美，很容易胡说八道，甚至不会做简单的算术，但大众对于创业公司OpenAI就很宽容。相反，被逼着亮相的谷歌Bard因为回答错了一个问题，市值瞬间蒸发了千亿美元。

李彦宏称大模型训练是“暴力美学”，需要有大算力、大数据和大模型，每一次训练都耗资巨大。就OpenAI而言，他们在2019年之前的三四年时间里，以烧掉近1亿美元为代价，才研发出了GPT模型的雏形。过去7年，他们烧掉了10亿美元。

问题在于，包括OpenAI和微软在内，他们到现在都并不清楚为什么在参数扩大到一定程度，机器会突然出现“智能涌现”，在识别和推理能力上实现了质的飞跃，就像上帝突然掷了一次骰子。

此前，李彦宏在多个场合给出过一种描述：“真正的AI还在哺育期，只有它真正降生的那天起，人们才能知道它的威力。”

现在似乎就是了，为这一刻等了10年的他和百度，能迎来自己的“智能涌现”吗？