撰文丨潘幾鶴

開源，免費。

毫無預兆，百度扔下兩個王炸。

2月14日，其宣布，將在未來幾個月，陸續推出文心大模型4.5系列，并于6月30日起，正式開源。

就在前一天，百度剛掏出兩個“免費”錦囊：文心一言將在4月1日0時起，全面免費；即日上線的深度搜索功能，屆時同樣全面免費。

作為最早一批入局AI領域的企業，百度的一舉一動，牽動大眾眼光，關乎行業走向。

多數人熱議的，是百度創始人李彥宏對待大模型開閉源的態度轉變。其實，比這更重要的，是他對下半場風向的洞察，以及路線相應的快速調整。

一個更開放的百度，疾馳在AI“水電煤”普惠革命的路上。

開閉之爭

不約而同地，百度與Open AI兩家巨頭，同一時間決定開源。

Open AI首席執行官山姆·奧特曼稱，未來將重新制定開源戰略，還提到，正醞釀將非前沿的舊模型開源。

百度更為直接，其直接宣布開源的，是新系列的模型。

這種變化，不免引向老話題——大模型到底是開源好，還是閉源更好？

其實，開源閉源，不是簡單的二元對立、非此即彼。

從技術發展路線來看，開發主體對此的選擇，很大程度上源于對商業策略的考慮，底層是商業模式和理念的碰撞。

開源能令參與的多方，深入理解模型的技術特點，增進產學研交流，同時，考慮到一些應用場景，涉及垂直領域特有應用的效率調優、行業數據隱私等問題，不便于開源。

二者各有各的使用場景。

早期的模型開源，更多得劃到“營銷”范疇。

比如Meta的LLaMA模型，僅部分開源了參數權重和結構，核心的“配方”，即訓練所用數據集、訓練過程、優化細節等未公開，后者才是真正決定性能的關鍵。

開發者想要復現和改進這些模型，會面臨諸多限制，嚴格意義上，它們只能算“半開源”。

李彥宏很早就指出這一點，提到有外行混淆了模型開源和代碼開源的概念。

市場鼓勵的，本就是負責任的模型開源。進入2025年，這一市場呼吁的實現，可能性變大了，背后是技術迭代的速度，超乎所有人想象。

“今天，創新速度比以往都快得多。摩爾定律中，每18個月，性能就會翻倍，價格減半；如今，大模型推理成本每年能降低90%以上。”數天前的WGS 2025峰會上，李彥宏如此表示。

他提到，回顧過去幾百年歷史，創新的本質是成本下降與生產力提升，在AI、IT乃至更多領域，大多數創新都與降低成本有關。

如成本降低一定比例，生產力也能同比例提高。

這意味著，無論開源、閉源，基礎模型的發展都在加速往前跑，二者勢必走向彼此博弈搖擺、相輔相成的格局。

大模型顛覆摩爾定律，行業邏輯重構，玩家只能應勢而變——這也是百度此次擁抱開源的原因。

價值根本

“開閉”之爭，并非涇渭分明，與其囿于孰強孰弱的爭論，大眾目光更該放在已形成共識的問題上。

正如李彥宏所說，“歸根結底，最重要的是應用，而不是使用哪種大模型。不管開源還是閉源，更重要的是可以在應用層創造什么樣的價值。”

沒有構建于基礎模型之上、豐富的AI原生應用生態，大模型就一文不值。

今年以來，得益于DeepSeek爆火出圈，以及百度文心免費等新的利好釋放，帶來AI應用開發的門檻大幅降低。

AI應用，迎接“安卓時刻”。

百度很早就給出判斷，必須加碼AI應用，其提前布局，一直是堅定的實踐派。

早在兩年前，李彥宏就多次表示，“百度要做第一個把所有現有產品重做一遍的公司。”

這不是整合、接入，而是重構。

大刀闊斧變革之下，百度的應用矩陣，顯現全新氣象。

數據顯示，截至2024年11月，百度已手握日均15億次調用的文心大模型，4.3億用戶規模的文心一言，旗下的百度文庫、網盤等產品，亦老樹發新芽，加速煥新。

以文庫產品為例，年初，百度透露，百度文庫AI功能MAU突破9000萬，AI DAU年同比增長230%，同時，付費用戶超4000萬，位居全球第二、中國第一。

驚人的成績背后，是一年上百項的AI功能更新，團隊為去掉產品的“AI味”付出的不懈努力。

在產業端，百度亦憑借多年的技術投入和工具開發，助力成千上萬企業用上趁手的AI應用。

其已擁有龐大的大模型產業落地規模，超過六成的央企和大量的民營企業，在聯合百度智能云進行AI創新。

今年，百度的應用創新，只快不慢，已釋放新的信號。

2月13日，文心一言新上線深度搜索功能，全面強化了專業咨詢類問題的解決能力，針對性地解決了一系列痛點，包括專業問題查詢門檻高、查詢渠道專精、查詢結果分析難度大等。

由此，更多行業有了專家級問答，內容的深度搜索和文檔閱讀、代碼解釋器等工具一配合，在解決復雜任務問題上變得更聰明。

加固底盤

高盛首席信息官馬可·阿根提觀察到，AI技術的發展速度和影響力，與他當年在亞馬遜見證云服務興起時的情景，驚人相似，AI的發展速度甚至更為迅猛。

超級應用尚未出現，但AI的實際滲透率已然不低。多數投資人和AI從業者都判斷，大模型賦能的AI原生應用，會在2025年有井噴式發展。

這對基礎模型的支撐能力，提出更高要求，市場會加快整合，有實力、規模化的玩家才能留在牌桌。

正如馬可·阿根提所形容的，在模型的商品化方面，將看到“很多汽車，更少的引擎”，不同的應用將基于更少的基礎模型之上構建。

大模型競技殘酷，百度這類頭部玩家，必須將自己的技術底盤，加固得更結實。

“我們仍需對芯片、數據中心和云基礎設施進行持續投入，用于打造更好、更智能的下一代模型。”李彥宏表示。

除了多項AI開放政策于近期密集發布，據市場消息，今年下半年，公司或發布文心大模型5.0，將在模型多模態能力方面，有顯著增強。

換個角度看，這些產品動作的官宣時間，均早于落地時間至少1個半月，既是一種市場承諾，也是百度AI多年錘煉的技術自信。

畢竟，迄今為止，擁有AI技術全棧架構的公司，能具備“芯片-框架-模型-應用”這四層的，百度是國內獨一份。

芯片算力上，近日，百度智能云成功點亮昆侖芯三代萬卡集群，這也是國內首個正式點亮的自研萬卡集群。

未來，百度智能云將進一步點亮3萬卡集群。

大規模集群可以通過任務并行調度、彈性算力管理等方式，提高計算資源利用率，避免算力閑置，降低整體算力成本。

百度開源開放的飛槳深度學習框架具備并行推理、量化推理等自研技術，與文心大模型聯合優化可以實現推理性能提升，推理成本降低。

百度通過端到端優化，提升性能的同時，不斷把成本打下來。

AI技術飛入產業和千家萬戶，無法一蹴而就。技術最前沿的爬坡者，最先體會到風雨。

李彥宏說，也許在某個時刻，能找到一條捷徑，比如只需600萬美元就能訓練出一個模型，“在此之前，你可能已經花費數十億美元來探索，哪條路才是花費這600萬美元的正確途徑。”

1個多月前，在2025年全員信里，這位“AI先生”分享感受，說話直白一如既往，提到有些工作直到最后一天，才知道成或不成，機遇與挑戰并行。

“要不斷試錯，要知道哪一天方向走錯了需要迅速調整，重新出發，甚至要對自己的能力邊界有清醒的認知，并不斷總結經驗教訓，以利再戰。”李彥宏坦言。