第727章 压力
第727章 压力 (第2/3页)
模型给我搞出来！”
而在帝都，百度的总部大厦顶层，气氛则显得格外微妙。
提起百度，国内互联网圈向来有一句带点调侃的评价：每次时代风口来临，百度总是“起个大早，赶个晚集”。
无论是早年的移动社交、短视频，还是后来的许多新赛道，百度掌门人李彦宏的商业眼光向来毒辣，总能比同行早一步看到趋势，但真到了具体业务落地与长期执行上，却总是差了那么一口气。
而在人工智能这条赛道上，百度更是国内当之无愧的“黄埔军校”和最早的布局者，没有之一。
早在2010年，当国内其他互联网巨头还在为移动互联网的入口打得头破血流时，百度就已经开始系统性布局人工智能。
2013年初，百度成立了国内首个完全致力于人工智能的深度学习研究院（IDL），李彦宏亲自挂帅出任院长；2014年，更是重金挖来谷歌大脑负责人吴恩达担任首席科学家，自研出了国内首个开源产业级深度学习平台“飞桨（PaddlePaddle）”，并在2019年3月就发布了文心大模型1.0（ERNIE1.0）。
可以说，在AI的起跑线上，百度比阿里和企鹅早了不止一个身位。
然而，此刻坐在宽大办公桌后的李彦宏，看着电脑屏幕上播放的GPT-3自然语言生成代码、逻辑推理以及写诗翻译的演示视频，眉头却紧紧皱成了一个“川”字，整个人透着一股深深的无力感。
真没招了，是真没招了啊。
李彦宏心里比谁都清楚自家文心大模型与硅谷GPT-3之间那道刺眼的鸿沟。
过去这两年，百度走的是一条务实的“知识增强与产业落地”路线。
优先把几亿参数规模的文心模型塞进自家的搜索引擎和ApOllO自动驾驶业务里，讲究的是立刻赋能现有业务、看重短期投资回报率。
而大洋彼岸的OpenAI，人家却押注了“大力出奇迹”的路线，硬生生用海量数据、数万张顶级显卡和1750亿参数，砸出了通用人工智能的“涌现”奇点！
两条路线差异显著的技术路线，在这一刻高下立判。
沉默良久，李彦宏按下了内线电话
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