【ITBEAR】8月23日消息，百度近日发布了2024年第二季度财报，显示该季度总营收达到339亿元，与去年同期基本持平；核心营收为267亿元，同比增长1%；核心经营利润则实现了23%的增长，达到56亿元。
本季度财报中，大模型的表现尤为引人注目。百度在6月份推出了文心大模型4.0 Turbo，并且近期对两款旗舰模型——文心大模型3.5和4.0进行了价格下调，同时还免费开放了ERNIE Speed、ERNIE Lite、ERNIE Tiny三款模型，进一步推动了模型的普及和应用。
据ITBEAR了解，文心大模型的日均调用量已超过6亿次，日均处理的Tokens文本量约达到1万亿。相比23年第四季度公布的日均调用量5000万次，半年内实现了超过10倍的增长。百度创始人李彦宏表示，目前已有18%的百度搜索结果是由AI生成的。同时，智能体在百度生态中的分发量也有所增加，7月的日均分发次数超过800万次，是5月的两倍。目前平台上已有超过1万个智能体在运行。
此外，百度智能云在本季度也表现出色，营收达到51亿元，同比增长14%，并实现盈利（Non-GAAP）。AI贡献的收入占比也进一步提升至9%，上一季度为6.9%。据此计算，本季度AI贡献的收入约为4.59亿元。
在技术路线方面，大语言模型主要分为Encoder-Decoder（或Encoder-Only）和Decoder-Only两大类。Encoder-Decoder或Encoder-Only的训练方式主要为Masked语言模型，代表性模型有ELMo、BERT等；而Decoder-Only的训练方式主要为自回归语言模型，代表模型包括GPT-3、OPT等。近年来，Encoder-Decoder类型的技术路线发展较为活跃，因其具有更强的序列学习和生成能力，在机器翻译、文摘生成等任务上具有更好的应用前景。相比之下，Encoder-Only模型结构简单，训练和推理速度更快，在一些简单分类或标注任务上也具有优势。
在全球大语言模型的竞技场中，ChatGPT与Google的Gopher、LaMDA以及meta的Llama等构成了国际标杆，而国内则由百度的“文心一言”、360的大语言模型等引领潮流。尽管ChatGPT在对话和文本生成能力上暂居优势，但Google等国外企业因战略和技术理念选择了不同的发展路径，导致其暂时落后。随着新技术的不断涌现，赶超ChatGPT并非不可能。相对而言，百度等国内企业在数据集、计算能力和工程化方面存在短板，短期内难以实现对国外模型的迎头赶上，这更多地需要国内AI产业全链条的协同进步。
在大语言模型的商业化探索方面，中国的大型语言模型表现出显著的活力和创新。百度的文心一言已在智能办公、旅行服务等多个领域实现应用，技术迭代迅速且用户规模庞大。讯飞星火在智能办公上优势明显，其推出的130亿参数的大模型在输出效率、语义理解准确率等方面均有所提升。阿里巴巴的通义千问则以其开源策略和高性能在中文大模型领域占据一席之地。整体来看，中国的LLMs正通过技术创新、行业合作等多维度努力，加速推动AI技术的商业化落地和产业智能化转型。
