百度突然爆出QPS数据，背后隐藏什么信号

鲁迅先生1923年在北师大那场著名的演讲《娜拉走后怎样》，提出的问题至今振聋发聩。面对今天层出不穷的产业现象和技术趋势，我们也不妨多问一句“之后怎样”——这几乎成了检验真伪、分辨泡沫的试金石。

ChatGPT爆火之后，国内各大互联网和科技公司纷纷亮出了自己的大语言模型及相关应用。说实话，中国能不能做出一个ChatGPT，从来不是我们真正担心的事。真正让人捏把汗的，是“之后怎样”——这些大模型发布之后，差异化从哪里来？能不能低成本、顺利地落地到产业里？模型的迭代速度跟得上用户和市场的变化吗？

发布大模型不是终点，而是一场新长跑的起跑线。如果不能有力回答这些问题，那么再热闹的风口，也终会像此前那些技术热潮一样，倏忽而来，倏忽而去。

慢慢地，“大模型之后怎样”这个问题，开始有了参考答案。4月23日，一份百度文心一言内部流出的会议纪要透露了关键信息：从3月启动邀测后的一个多月里，文心一言已经迭代了4次，最近一次推理效果提升高达123%。

是什么支撑了这种超越常规的迭代速度？这个“秘密”或许正是中国大模型走向未来所需要的动力，也是“大模型之后怎样”的某种答案。

内部会议纪要，透露出文心一言的奔跑速度

根据这份纪要，文心一言开启邀测后，用户数和同时在线人数都在极速增长。面对这种压力，模型必须及时获得更快的响应速度。机器学习类模型的逻辑包含数据准备—模型训练—模型推理几个步骤，而文心一言当时最紧迫的，就是强化推理能力。

为了实现这个目标，百度对文心一言进行了模型层与框架层的联合优化，在一个月内迭代4次，模型推理能力大幅提升。那么，是什么让文心一言跑得这么快？答案指向百度飞桨——这个深度学习开发平台“提前”做好的准备。飞桨可以支持AI模型从训练到推理的全流程落地，其中模型推理服务在4月19日迭代到了3.5版本，其特点是业内首创的支持动态插入的分布式推理引擎，能够更有效地完成庞大数据规模下的推理部署。

至此可以看清：文心一言能够快速持续迭代，并且低成本落地应用的关键，就藏在飞桨与文心一言的联合优化里。

从结果看，联合优化的价值相当显著：模型推理效率提升10倍，推理性能提升50%，算力利用率提升1倍。推理效率提升10倍，意味着推理成本降为原来的十分之一，或者可以为10倍数量的用户提供服务；推理性能提升50%，意味着模型的学习效果和鲁棒性更强，工艺更精密；算力利用率提升1倍，得益于飞桨向下兼容芯片，实现全栈联合优化，极大降低了文心一言的算力开销。

这几个方向表明：飞桨为文心一言带来的价值是持续性且多方面的，其中最重要的是——让文心一言可以持续、低成本向前奔跑，不断进化。这也恰好回答了那个问题：大模型，路在何方？

飞桨，让大模型节奏飞起的AI引擎

ChatGPT全球化爆火之后，各家厂商、投资人都在不遗余力挤上大模型赛道。这种热情可以理解，但必须看到：这条赛道不仅门槛高、入局难，入局之后构建持续竞争力同样艰难。大模型意味着庞大的算力开支、数据开支，以及更恐怖的模型迭代成本。入局之后，必须根据用户反馈快速迭代、高效率升级，否则一不小心就会掉队；而紧跟趋势不断升级，又会面临巨大的工作量和推理成本。

这个两难选择并不遥远，很快就会成为大量新玩家的头疼问题。而多年部署AI基础设施与基础技术的百度，此时优势显露出来：飞桨与文心一言的联合优化，让文心一言在训练和推理过程中效率大幅提升，实现了“别人起跑，我已经几轮加速，节奏快到飞起”的效果。

大模型与AI开发平台，是相辅相成、互为表里的关系。有分析人士解读认为：“大模型就像汽车的发动机，账面动力强、参数大没用，要压榨出瞬时最大爆发力（QPS）和最优性能表现。深度学习框架就像生产发动机和变速箱的，让发动机整体部件组合更精密、动力更强。自研产品彼此适配度更高，协同更高效，这可能是效率提升的最根本原因。”依托风口入局大模型，终归有空中楼阁的隐忧——至少难以将全面的技术栈掌握在自己手中，实现更高效、可控的模型升级。

由此可见，大模型走向成功，除了算力、数据的基础，深度学习框架同样扮演着关键角色。面对纷繁而出的大模型，百度文心系列大模型的差异化优势，也就在百度十年搭建的飞桨平台中展露了出来。而当我们把大模型与飞桨的联动关系，放到科技自立自强的战略高度来审视，又会发现一些别样的答案：飞桨既是百度的AI护城河，也是中国大模型的动力引擎。

中国AI，胜负系于工程化

最近能看到很多大语言模型的发布会，差不多每一家都会说：我们目前确实不如ChatGPT，以后继续努力。那么问题来了——怎么努力？

努力不是说说就行，得找到方式和方法。ChatGPT代表的算法优势、人才优势、算力优势，短期很难抹平，至少看不到可以快速超车的战略空间。中国AI想要走通大模型这条路，只能扬长避短。而中国AI的优势在哪？从百度流出的内部会议纪要中其实已经给出了答案：工程化。

通过飞桨长期坚持的AI工程化路径的掌握与打磨，我们看到百度发展大模型的独特优势，同时也看到中国AI整体性的战略机遇。

首先，对于百度内部来说，通过飞桨牢牢把控工程化能力，可以提升文心一言的迭代速度，降低算力、人工、数据等开销，让文心一言在同等成本下服务更多用户，适配产品的效率更高。这就像同样从一处名叫“大模型”的深海油井取得原油，飞桨就像一艘轮船——船速更快，运量还大，而其他人还在用帆船运输。效率意味着成本，成本意味着商业化可能性，这就是飞桨的价值，也是AI工程化能力的魅力。

从百度向外看，飞桨带来的工程化能力，意味着文心系列大模型的推理成本更低，继而导致其在各行业、各场景中的落地成本更低。这对于文心大模型融入行业、通过产业智能化产生价值是重大利好。大模型走向千行百业，是每家公司都在喊的口号，但过程中绝不能把模型落地成本全部转嫁给行业用户。消解这一成本的关键，也在于飞桨代表的工程化路径。

最后，当大模型已经上升为国家战略，我们必须看到AI框架在科技自立自强进程中扮演的角色。如果事关国计民生、每天与无数国人进行问答的大模型，建立在其他国家的框架上，危险系数可想而知。当大模型愈发重要，关注并持续解决深度学习框架的“卡脖子”隐忧就更加重要。

从另一个角度看，AI框架与AI开发平台代表的AI工程化能力，是中国AI技术最亮眼、最特殊的部分。这一部分下接芯片，上达应用，通向千行百业的AI开发需求，恰好是AI技术中的战略要冲。中国AI能否扬长避短、实现超车，极大概率就系于工程化能力的建设与发挥，系于AI框架与产业智能化的连接中。

中国大模型，就是行业大模型，就是强工程化、强落地性的大模型。只有走通这条路，中国AI才有未来。

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