AI开发者大会的喧嚣与务实：百度智能云的算力野心
“模型的世界，应用的天下”？一场精心包装的算力秀
4月25日，百度AI开发者大会在武汉拉开帷幕，主题定为“模型的世界，应用的天下”。坦白讲，这口号喊得震天响，颇有几分“亩产万斤”的既视感。细看沈抖在会上分享的内容，无非是百度智能云在智能基础设施建设上的一系列“最新成果”，核心依旧是老生常谈的算力、模型和应用。与其说是“天下”，不如说是百度在AI领域，尤其是在算力上的野心昭然若揭。
大会上，百度不遗余力地宣传其“新一代系统级智能基础设施”，声称能为企业大模型应用落地提供“最佳解决方案”。但问题在于，这种“最佳”究竟是基于客观评测，还是仅仅来自企业自身的宣传？我们必须保持警惕，避免被华丽的辞藻所迷惑。毕竟，AI领域从来不缺概念炒作，真正能落地生根、解决实际问题的技术，才值得我们关注。
数据注水与自我标榜：百度智能云的“第一”成色几何？
“2024全年百度智能云在大模型相关中标项目数、行业覆盖数、央国企中标项目数三个维度均为第一……” 看到这类数据，我总是忍不住要打个问号。且不说这些数据的统计口径是否透明、公正，单就“中标项目数”而言，并不能完全反映技术的先进性和市场竞争力。很多时候，中标仅仅意味着价格更低，或者关系更硬。更何况，百度智能云在能源、政务、金融三个行业的中标项目数也只是“位于所有厂商第一”，这“所有厂商”里包含了多少真正有实力的竞争对手？
千帆平台用户数量超过40万，组件数量超过1000个，应用数量超过100万个…… 这些数字的确很惊人，但如果深入分析，就会发现很多应用可能只是简单的API调用，或者粗制滥造的Demo。真正具有创新性和实用价值的应用，又能占到多少比例？ 百度智能云想要证明自己的实力，不能仅仅依靠这些看似光鲜的数据，更需要拿出真正能打动客户、改变行业的硬实力。
昆仑芯与百舸：自主可控的曙光还是镜中花？
性能提升13倍，成本降低95%？警惕数字游戏背后的陷阱
“推理性能提升13倍，成本降低95%”，乍一看，百度智能云的昆仑芯超节点简直是AI算力领域的救世主。但仔细想想，这些数字真的可信吗？ 性能提升是在什么基准上比较的？成本降低又是如何计算的？ 如果没有详细的测试数据和计算方法，这些数字很可能只是精心包装的营销噱头。在AI芯片领域，我们已经见识过太多类似的“数字游戏”，最终真正能达到宣传效果的产品却寥寥无几。
更何况，昆仑芯超节点支持把64张昆仑芯AI加速卡放到同一个机柜，这种堆叠式的设计是否真的能保证稳定性和可靠性？ 散热、功耗、以及节点间的通信效率，都是需要认真考虑的问题。如果仅仅是为了追求性能指标，而忽略了实际应用中的稳定性和可靠性，那么这种“提升”又有何意义？
算力降本的背后：是技术创新还是成本转嫁？
沈抖说，未来三年，推理降本一定是企业最重要的工作。 这句话本身没错，但在算力降本的背后，我们更应该关注的是降本的方式。 如果仅仅是通过优化资源配置、提高利用率来实现降本，那自然是值得鼓励的。 但如果为了降低成本，而牺牲了算力的性能和服务的质量，那就得不偿失了。
百度智能云升级百舸推理加速能力，通过PD分离、MOE模型优化等手段来降低推理成本，这无疑是值得肯定的。但这种优化是否具有普适性？ 是否只适用于特定的模型和场景？ 如果企业需要付出额外的学习成本和迁移成本，才能享受到这种降本的红利，那么这种“降本”的意义就要打个折扣。
人形机器人马拉松夺冠：技术突破还是噱头炒作？
北京人形机器人创新中心旗下纯电驱全尺寸人形机器人“天工”在半程马拉松中夺冠，这无疑是一个吸引眼球的新闻。 百度百舸为创新中心构建了稳定的超大算力集群，确保具身模型的训练和推理得以高效进行，并支持了人形机器人的快速迭代。 但问题在于，马拉松夺冠是否真的能证明人形机器人的技术水平？ 马拉松更多考验的是机器人的耐力和稳定性，而非智能和灵活性。如果将人形机器人放在更复杂的环境中，例如崎岖的山路或者拥挤的人群中，它还能保持如此出色的表现吗？
我始终认为，对AI技术的评价，应该更加理性、客观，避免被一些看似光鲜的成果所迷惑。人形机器人是AI领域的一个重要方向，但要实现真正的商业化和普及，还有很长的路要走。我们既要鼓励技术创新，也要警惕过度炒作，避免让AI技术变成一场资本游戏。
千帆平台：看似繁荣的应用生态，难掩同质化与低端化
智能体Pro：从“快问快答”到“深思熟虑”？AI的深度思考何时到来？
千帆平台升级企业级Agent开发工具链，推出智能体Pro，声称要将Agent从“快问快答”提升到“深思熟虑”。这听起来很诱人，但仔细想想，所谓的“深思熟虑”究竟意味着什么？ 是指Agent能够像人类一样进行逻辑推理和价值判断，还是仅仅能够根据预设的规则和知识库进行更复杂的搜索和匹配？ 我对此表示怀疑。
文章提到，智能体Pro支持Deep Research深度研究模式，能让Agent自主完成复杂任务的步骤规划、信息筛选和整理，甚至像人一样操控电脑浏览网页进行探索式知识收集。这听起来很像一个自动化信息抓取工具，或者一个更高级的搜索引擎。 真正的“深度研究”需要批判性思维、创新性思考和对知识的融会贯通，这些能力是目前的AI技术所不具备的。 我们不能将“自动化”和“智能化”混为一谈，更不能将“搜索”和“研究”划等号。
MCP服务：开发者福音还是数据陷阱？
百度智能云推出MCP服务，号称要帮助开发者和企业更好地利用行业数据和工具。 这听起来像是一个开放平台，开发者可以在上面分享自己的数据和工具，并从中获益。 但问题在于，这些数据的质量如何保证？ 开发者上传的数据是否会侵犯用户的隐私？ 百度智能云又将如何监管这些数据的使用？
如果MCP服务缺乏有效的监管机制，很可能会变成一个数据垃圾场，甚至成为滋生数据黑产的温床。 开发者固然需要数据，但更需要安全、可靠、合规的数据。 如果为了追求数据量，而忽略了数据的质量和安全性，那么这种“福音”很可能会变成“陷阱”。
民生银行的“第一个端到端”项目：标杆案例还是孤芳自赏？
民生银行与百度智能云合作，完成了金融领域第一个端到端涵盖算力、平台、模型、应用四层架构的项目落地。 这听起来很厉害，但问题在于，这个项目是否具有可复制性？ 是否能够推广到其他银行？ 金融行业的特殊性决定了每个银行都有自己独特的数据、流程和业务逻辑。 如果这个项目仅仅是针对民生银行的定制化解决方案，那么它的参考价值就非常有限。
更重要的是，这个项目的实际效果如何？ 是否真正提升了民生银行的效率和效益？ 是否改善了用户的体验？ 如果这个项目仅仅是一个“面子工程”，或者一个为了展示技术实力的“试验田”，那么它的意义就大打折扣。 在AI技术落地应用的过程中，我们不能只关注技术本身，更要关注技术的实际价值和商业回报。
AI应用升级：营销噱头与视觉速成，难逃昙花一现的命运
客悦·ONE：金融营销的“高情商”客服，是真诚服务还是精准收割？
百度智能云升级发布客悦·ONE，号称要在金融营销场景中提供“高情商”客服，帮助企业实现营销效能全面提升。 这听起来很美好，但问题在于，所谓的“高情商”客服，究竟是真正理解用户的需求，并提供个性化的解决方案，还是仅仅通过一些预设的对话模板和情感化的表达，来诱导用户购买产品？ 我对此深感怀疑。
文章提到，客悦通过AI驱动的智能交互，简化了理财撤单流程，并能识别和安抚用户焦虑。 这听起来很人性化，但如果AI仅仅是为了阻止用户撤单，或者诱导用户购买其他理财产品，那么这种“安抚”就变成了另一种形式的营销陷阱。 金融营销需要真诚和透明，如果AI被用于欺骗和诱导用户，那么这种技术就失去了其应有的价值。
一见5.0：视觉AI的“秒级生成”，是解放生产力还是制造平庸？
百度智能云升级发布一见5.0，声称在标准化高、规则清晰的任务中，仅需一句自然语言，即可秒级生成专业级视觉AI应用。 这听起来很神奇，但问题在于，这种“秒级生成”的应用，真的能满足企业的实际需求吗？ 视觉AI应用的开发需要对具体场景的深入理解和对数据的精细处理。 如果仅仅通过一句自然语言就能生成高质量的应用，那么专业的视觉AI工程师还有什么存在的价值？
我认为，一见5.0更像是一个低代码开发平台，它可以降低视觉AI应用的开发门槛，让更多的人参与到AI应用的开发中来。 但它并不能取代专业的工程师，更不能保证生成高质量的应用。 在AI应用开发的过程中，我们不能只追求速度，更要注重质量和创新。 如果为了追求“秒级生成”，而牺牲了应用的质量和独特性，那么这种技术就失去了其应有的价值。
中国钢研的“全栈智能基础设施”：深度合作还是浅尝辄止？
中国钢研与百度智能云联合打造全栈智能基础设施，并基于昆仑芯和百舸搭建了专属的智算平台，这无疑是一个值得关注的案例。 但问题在于，这种合作是否具有可持续性？ 是否能够推广到其他企业？ 每个企业的需求和业务模式都不同，如果这种合作仅仅是针对中国钢研的定制化解决方案，那么它的参考价值就非常有限。
更重要的是，这种合作是否能够带来实际的效益？ 中国钢研是否能够通过这种合作，提升其生产效率、降低其运营成本、或者提升其产品质量？ 如果这种合作仅仅是为了展示技术实力，或者为了获取政府的补贴，那么它的意义就大打折扣。 在AI技术落地应用的过程中，我们不能只关注合作的形式，更要关注合作的实际效果和商业回报。