“自然语言将成为新的通用编程语言，只要会说话，就可以成为一名开发者。”这是百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏4月16日在深圳开幕的“百度AI开发者大会”上做出的新判断。李彦宏认为，未来开发应用就像拍短视频一样简单，人人都是开发者。

今天这场演讲，是李彦宏2024年首秀。他这种判断的根源在于从去年开始爆火的生成式人工智能（AIGC）。李彦宏认为：“大模型和生成式AI，将彻底改变开发者这个群体。过去，开发者用代码改变世界；未来，自然语言将成为新的通用编程语言。你只要会说话，就可以成为一名开发者，用自己的创造力改变世界。”

大会上，李彦宏连发多款AI开发工具，给出“开源模型会越来越落后”的判断，同时他透露，百度大模型产品文心一言用户数突破2亿，API日均调用量也突破了2亿。

连推多个开发工具

“因为有了强大的基础大模型，有了很多低门槛，甚至零门槛的开发工具，开发者的生产力大大提高了。”李彦宏举例，比如，基于文心大模型的智能代码助手Comate，不仅支持100多种语言和所有主流IDE平台，可以推荐代码、生成代码注释、查找代码缺陷、给出优化方案，还可以深度解读代码库、关联私域知识生成新的代码。百度每天新增的代码中，已经有27%是由Comate生成的。

在大会上，李彦宏与百度连推多个开发工具。

首先是智能体开发工具AgentBuilder。李彦宏认为，智能体可能是未来离每个人最近、最主流的大模型使用方式，基于强大的基础模型，智能体可以批量生成，应用在各种各样的场景。百度文心智能体平台已经有3万多个智能体被创建、5万多名开发者和上千家企业入驻。

值得注意的是，有上市公司已经与百度此项业务有所合作。其中索菲亚有效用户线索成本降低了30%。

其次是百度AppBuilder，用自然语言三步开发一个AI原生应用。

具体来看，在AppBuilder上面，百度提前封装和预置了开发AI原生应用所需的各种组件和框架，大幅降低开发门槛。最快只需三步，开发者就可以用自然语言开发出一个AI原生应用，并且能够便捷地发布、集成到各种各样的业务环境中。

第三是各种尺寸模型定制工具ModelBuilder。

这是更适合专业开发者使用的工具，具备“高效低价生产模型的能力”，可以根据开发者的需求定制任意尺寸的模型，并根据细分场景对模型进一步精调。

现场，李彦宏展示了教育行业作文批改的案例，经过数据处理、模型精调后的“作文批改助手”，不仅可以拥有更专业的老师点评思维、做到格式遵循，而且相比未精调模型，精调后的模型打分与真实的老师点评分数更为接近。

“百度踩了无数坑”

“大模型本身并不直接创造价值，基于大模型开发出来的AI应用才能满足真实的市场需求。这是我们百度根据过去一年的实践，踩了无数的坑，交了高昂的学费换来的。”李彦宏表示。

李彦宏认为，未来大型的AI原生应用基本都是MoE的，指的是大小模型的混用，不依赖一个模型来解决所有问题。

关于小模型，李彦宏表示，小模型推理成本低，响应速度快，在一些特定场景中，经过精调后的小模型使用效果可以媲美大模型。这是百度发布Speed、Lite、Tiny三个轻量模型的原因。“我们通过大模型，压缩蒸馏出来一个基础模型，然后再用数据去训练，这比从头开始训小模型，效果要好很多，比基于开源模型训出来的模型效果更好，速度更快，成本更低。”李彦宏说。

关于智能体，李彦宏解释，智能体机制包括理解、规划、反思和进化，它让机器像人一样思考和行动，可以自主完成复杂任务，在环境中持续学习、实现自我迭代和进化。在一些复杂系统中，还可以让不同的智能体互动，相互协作，更高质量地完成任务。

李彦宏明确，这些智能体能力，百度已经开发出来了，并且向开发者全面开放。

开源模型会越来越落后

李彦宏在AI开发者大会上直怼“开源”，他认为，开源模型会越来越落后。

“因为有了最强大的基础模型文心4.0，可以根据需要，兼顾效果、响应速度、推理成本等各种考虑，剪裁出适合各种场景的更小尺寸模型，并且支持精调和post pretrain（一种预训练的模型训练方法）。这样通过降维剪裁出来的模型，比直接开源模型调出来的模型，同等尺寸下效果明显更好，同等效果下，成本明显更低。所以开源模型会越来越落后。”李彦宏解释。

同日，李彦宏还明确了百度AI和大模型的新动向。

李彦宏透露，文心一言从去年3月16日发布，到今天是一年零一个月的时间。用户数突破了2亿，API日均调用量也突破了2亿，服务客户数达到了8.5万，利用千帆平台开发的AI原生应用数超过了19万。

百度正式发布文心大模型4.0工具版。文心大模型4.0的工具版可以体验代码解释器功能，通过自然语言交互，就能实现对复杂数据和文件的处理与分析，还可以生成图表或文件，能够快速洞察数据中的特点、分析变化趋势、为后续的决策提供支撑。

李彦宏表示，相比一年前，文心大模型的算法训练效率提升到了原来的5.1倍，周均训练有效率达到98.8%，推理性能提升了105倍，推理的成本降到了原来的1%。也就是说，客户原来一天调用1万次，同样成本现在可以调用100万次。