對話王小川：我們不跟進大模型價格戰
本站科技重磅推出系列對話欄目《態度AGI》。過去三年，AI變革風起雲涌，全球科技秩序正在重構，通往AGI的道路或許正在悄然臨近。本欄目以AGI爲題，將對話100位AI專家、企業家、投資人，試圖撥開雲霧，與大家一道見證AGI時代的到來。第二期對話百川智能創始人、CEO王小川。
出品｜本站科技《態度AGI》欄目
作者｜崔玉賢
編輯｜丁廣勝
在通往AGI的路上，需要超級模型+超級應用雙輪驅動。2024年5月22日，成立一年多的百川智能發佈了最新一代基座大模型Baichuan 4，並推出成立之後的首款AI助手“百小應”。
百川智能創始人、CEO 王小川表示，模型技術變化很快。Baichuan4相比Baichuan3能力提升，Baichuan 4在SuperCLUE裡理科目前排國內第一，文科明顯有更大的優勢，處於全球最好的位置。
百小應是百川智能推出的首款應用，定位AI助手。相比其他助手，百小應不是隻在原來語音交互或圖片識別、語音播報領域有進步，王小川認爲百川智能提出了更爲重要的概念：懂搜索，會提問。不過，王小川也坦言，這次發佈的應用距離超級應用還是有段距離的。
對於日前火熱的大模型價格戰，王小川表示這是大廠的射程範圍，是僅限於雲廠商的動作，創業公司就不跟着湊熱鬧了。
“我覺得，首先大家實在太看好這個時代的前景了，不願意失去任何機會，寧願0價格也要捲進來入場。這側面反映了大家對AI時代有足夠的憧憬。另外，降價是僅限於雲服務廠商的動作，對於創業公司而言，已經走出了射程。”
王小川表示，百川智能不會摻和到價格戰當中，因爲To B不是公司的主要商業模式。
以下爲本站科技等媒體對話百川智能創始人、CEO 王小川部分內容（經整理）：
1、超級應用：解決用戶痛點 考慮收入還爲時尚早
提問：現在其實市面上應用已經蠻多了，尤其很多大廠有的去年就發出來的，你們現在發，會不會有點晚了？
王小川：我正好覺得相反，發早了。大家發應用的時候，今天在模型應用裡面還需要更多時間的打磨。
市場出來一個模型，如果說今天是一個百萬級的DAU，其實遠遠夠不上一個超級應用。我認爲大家之前發的各種應用只是模型的展現，我們認爲對我們來講有足夠的經驗，像之前做輸入法、搜索引擎、瀏覽器，我們深刻知道一個應用到什麼度才能變成一個被廣泛使用的產品，現在各家都沒到。
我認爲這次發佈的“百小應”離我們心中要的形象還有距離，但是在這個行業中，我們也需要有一個機會把它發上去，讓行業端有基礎的瞭解，也能讓團隊轉起來。這是第一個問題我的回答，不是我們早不早的問題，是整個行業都還沒有到成熟的狀態。
提問：超級應用的預期？
王小川：剛纔進來第一句話說未來叫超級模型加超級應用，現在既不是超級模型，也不是超級應用。如果順利的話在今年內會有大的升級變化，如果到超級應用的時候我認爲使用人數在剛需滿足，再到人數上應該還會有幾個數量級的提升，這兩個數量的提升，我認爲不光是我們自己，而是行業今天各家的情況，從超級應用角度考慮，現在都沒有到，但是我們自己心中有這個畫面感，尤其經過從去年4月份工作到今年5月份這一年的時間，團隊本身有足夠的手感，本來之前做語言AI，也做過超級應用，這次對未來長什麼樣子有一個期盼。
發了這個模型之後，節奏感上，可以真正走向“雙輪驅動”的模式，朝前邁進的時候會有里程碑，總得有這個“1”邁出去，使大家已經有經驗和今天在試水中，能把兩種信息都融匯在一起，能使這個團隊走得更健康一些。
提問：剛纔提到超級應用，提到100萬DAU這個數據，是不是這個能定義爲超級應用？
王小川：不是，我覺得超級應用應該還得再提升兩個數量級才叫超級應用。這兩個數量級從100萬變成1億，如果上浮下浮3.3倍，總得到三千萬到三億之間我覺得這個叫做超級應用。
提問：現在有嗎？
王小川：現在100萬大家就覺得挺嗨的，肯定是沒有。
提問：超級應用的突破點？
王小川：我覺得超級應用首先它能突破的點是在職業裡面，把這個職業裡的數據密度，把職業裡的思維度加進去。今天我們做了一些基本功課，我們看到能訪問能搜索，在做一些組件級的工作，如果多講的話，會知道我們的方向在哪個裡面。
提問：“百小應”有沒有更具體的場景，我們會有一些針對性的場景嗎？
王小川：今天大家用起來，往職場打這個也不是一個新概念，GPT發佈的時候發現工作日白天的東西會多很多，所以白天使用會多。但我認爲在今天這個階段裡面往行業裡打，下一個階段是作爲職業角色，再往下走需要多個職業角色每個角色覆蓋更多的場景，今天不是服務場景就完了，服務直接場景這件事情在我看來是沒有任何信息量的一句話。因此今天大家用起來之後，我們認爲自然而然職業場景就會變多。剛纔舉的例子，一個是職業場景會用到，再往下我還是認爲未來是在，我剛纔提的三個詞：創造、健康快樂，因此我們認爲創造這件事情跟職場裡你的工作可能相關，往健康快樂走我覺得這是更大的應用方向。
提問：關於今天發佈“百小應”的商業化的問題，現在市面上已有的產品，像ChatGPT、文心一言都有收費版本，“百小應”用的是哪個模型，會不會未來走類似的商業化變現路徑？
王小川：不僅有其他的考慮，而且提的兩個都不在我們考慮當中。包括您剛纔提到的文心一言，我覺得它還沒有百度的文庫收入多，我寫個東西賣給你這個收入會多很多。今天API收入和模型本身的收入，都不叫成功實踐，不是我們要追趕和類比的情況，我們認爲這兩個東西今天不是最性感的商業模式。文心一言也好，ChatGPT也好，都不是。
提問：在您看來最性感的商業模式是什麼？
王小川：你有超級應用，解決用戶的痛點，收入來講，我持毫無疑問樂觀的狀態，但現在就收錢這件事情好像意義確實不大。
提問：剛纔聊了很多關於超級應用的東西，您覺得ChatGPT算超級應用嗎？
王小川：我覺得還不到。
提問：你覺得鴻溝是什麼？
王小川：我覺得ChatGPT如果OpenAI足夠用心，超級應用它能做，以它現在的技術是有機會的，但是由於這個公司自己的基因，沒有往產品方向投入太多精力。
2、大模型價格戰：百川智能不跟進
提問：怎麼看巨頭的大降價，這個場景在之前的商戰中熟悉嗎，百川怎麼應對？
王小川：我幫他們想一下，大家實在太看好這個時代的前景，不願意失去任何機會，寧願0價格也要進來入場，我覺得側面反映了大家對這個時代AI能力有足夠的憧憬。
第二降價我認爲核心要看你的商業模式是什麼，如果你是做ToB服務的時候，你降價最後賣的不是模型本身，賣的是整套雲服務，所以雲廠商是比較偏傳統的服務模式，進到一個新的戰場。所以降價僅限於雲服務廠商的動作。這個事情也挺熟的，像之前四小龍做ToB的時候大家也變成這樣，有限場景打價格戰，實際上對創業公司而言，已經走出他們的射程。今天大家爲什麼會特別重視降價，對這個比較敏感，在我們來看不是參與價格戰，而是不把這樣一種商業模式當成你的重點位置，如果商業模式建立的是API公開的服務理念，這樣情況下，這不是一個創業公司本身該乾的，也不在我們雙輪驅動的理念裡。
所以第一，我認爲這個降價大家太看好未來。第二，確實很熟悉。我認爲這波降價跟之前的滴滴美團還不一樣，因爲那會兒的價格戰或補貼背後帶有網絡效應，是雙邊的網絡，那個商業模式在改變生產關係，司機和乘客的關係，外賣員和用戶之間的關係。所以那個是建立雙邊網絡效應，而這次降價是B端更像四小龍的降價方法，而不是像滴滴美團這樣的價格競爭，我覺得這並不像C端，這次不是生產關係改變，而是直接做生產力供給，將AI直接供給生產力.
我覺得這件事情對我們而言，就是別摻和進去。
提問：B端開發者通過降價之後的通用大模型去開發一些新的應用，在應用端的競爭會有明顯的加劇嗎？
王小川：現在兩個公司都不能這麼去競爭。一個是別在大廠射程範圍內。第二個是，在今天這個情況下，大家快速地想拿這個模型去賺錢，會有些小的應用會起來，但是不在我們主要的方向裡，我們現在並不要跟這些更小的創業公司做競爭，各有各的生態位，因爲他們也不是做超級應用，他們可能想做某個垂直行業的小應用。
吃瓜看熱鬧，跟大家的心境是一樣的。
提問：剛纔川總提到未來百川新的模型發佈節奏延長到每個季度，在百川看來無論是國內還是國外的公司，大模型技術方面是否遇到更大的挑戰或瓶頸，前沿的探索是不是變得更難了？
王小川：我們去年提了一個概念，理想慢一步，落地快三步，這是針對美國的提法。其實在模型探索當中，從0到1的突破，美國從資金的儲備也好，還有他們科學家的文化也好，是比國內會強很多。所以在探索的道路里確實成本會很高，可以簡單講，每一次重大的技術突破都是美國引領的，因此在這裡面他們做到了，我們再去跟，在模型上有GPT4、GPT4o的發明之後我們再去跟，能使得我們能大大降低國內成本的投入，這樣能把精力更多放到往下怎麼能把用戶端做好。所以在國內的區別是要需要做平衡。
我的基本判斷，用同一代模型，百川更有機會把超級應用做出來，如果模型跨代這是一回事，但是同一代模型裡面是我們的競爭優勢。我們之前已經選擇了自己的賽道，下次可能會講一點如何能從今天的模型裡面就能夠更接近這樣的超級應用，在模型有一定提升之後才能做出來，所以我們有自己應用端的儲備，這是我認爲跟在美國背後從應用上往前走的中國的做法。
模型的瓶頸，我聽到的說法，至少在我心裡Sora和GPT4o不代表最大的突破，傳說中的GPT5也許在美國聽到有一些delay的東西，但是到年底才能看得出來。
提問：您又提到相比於多模態可能百川更關注於文本能力。
王小川：我覺得更多是智力本身，我的意思是多模態沒有智力。
提問：如果長文本捲到無限長以後，還有什麼方向可以發展？
王小川：還有推理能力，做數學題，或者它中間能有更多的思考，今天的模型自洽性都不夠，模型思考的嚴謹性，有足夠好的邏輯，都是更加重要的事。我倒不覺得模型長是它唯一的事情，現在國內也知道模型長文本很重要，但是它只是做大的必要條件，也不是充分條件。在充分條件裡面我認爲模型本身往下更要強調內在的自洽性和它的推理能力，這兩件事情並不是靠長窗口去解決的。
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