李彦宏：今年绝大多数时候，全社会焦点都在大模型本身。但是我一直的观点都是，在基础模型之上要有千千万万的 AI 原生应用，大模型的价值才能被体现出来。媒体、社会、公众主要的兴奋点还在基础模型上，没有转到 AI 原生应用上，我多多少少有点着急。我们要去卷 AI 原生应用，把这个做出来了才有价值。为什么大家不去认真做 AI 原生应用，而去关心大模型进展？这个进展对大多数人来说不是机会。

个人解读：确实，我们不应该过于关注大模型本身，现在据不完全统计，百模大战中已有超过200个大模型出现，但是训练一个大模型是特别费时和费钱（GPU）的一件事。百模大战里那些各厂商训练出来的大模型，最直接的作用或许是利于融资，体现自己的实力，除了一些大厂之外，又有多少企业以自己的大模型为基础，在此之上创建起自己的业务生态，解决或提升了各业务场景下的需求，感觉大多数都是噱头居多。像李彦宏说的，真正能体现大模型的价值，是那些基于大模型上面的AI应用。在这里，我并不是说百模大战里的那些大模型都无用，感觉只是有点社会资源的浪费，大量的资源浪费在各种各样基础模型的训练上，甚至是跑分刷榜上。与其各企业都争着推出自己的大模型，不如多投些精力去研究在此之上的AI原生应用。2023年我们卷大模型，但是在2024年，我们应该卷Super Apps。

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李彦宏：可以卷，但是要卷对地方。任何新东西和大机会来的时候，大家肯定就是逐步地都能看到，会一拥而上，然后有一个大浪淘沙的过程，这个非常正常。如果人家出一个新的东西就把你做的事儿替代了，那就说明你做的事情没什么价值，至少没有独特价值。那就要改方向，要想别的办法做真正别人无法替代的事情。

个人解读：这个也是我关心的一个问题，因为现在的产品同质化严重，之前Open AI GPTs的出现，使很多企业几个月的积累和投入都付之流水，这都是很正常的。但这种风口和机会来临的时候，很多科技公司都是被迫不冲也的冲，所以确实很难。

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李彦宏：现在媒体和公众都在关注训练，训练完了之后，你要应用。应用是推理，你的推理成本是不是在同样效果之下比别人更低，或者同样成本之下，你的效果是不是比别人更好？这是将来竞争的主线。

个人解读：完全赞同。

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李彦宏：我现在把搜索的功能分成三部分。第一部分是「极致满足」，第二部分是「推荐激发」，第三部分是「多轮交互」。这三部分和大模型的能力都有结合的地方。

首先是极致满足。过去搜索是你问一个问题，它给你 10 个链接，你一个一个点开去看。但是以后对于你的问题，如果它有唯一答案的，我就可以直接给你生成唯一答案，这是典型的生成式人工智能要做的事情。

第二是推荐激发。当你问完一个问题，在我们已经能够用一个生成答案满足你需求的情况下，我们也要用这个大模型的能力，猜测你可能对什么样的内容感兴趣，然后给你推荐相应的内容。

也有一类型用户的需求不是具有唯一正确答案的，这种情况我们叫多轮交互。就是通过多轮的对话来澄清用户真实的需求是什么，再给他最终的答案。这个东西都是传统搜索引擎完全没有做过的事情，如果能够做成，搜索就真正变成了全新的产品。

个人解读：这一部分定义了新的搜索价值。现在通过在GPT上进行搜索，确实最能感觉到极致满足这点，后两点其实是对第一点极致满足的一个延伸。

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李彦宏：大模型最大的价值创造到底是全新的 Super App，还是对现有应用的改造，现在我觉得也没有定论。不仅在搜索领域，在很多领域都是这样。今天看 Microsoft 365 Copilot 一年营收 50 亿美元，比 OpenAI 全年的收入都大很多倍。仅就对现有产品的改造而言，就已经创造出来这么多新的价值。大家还是要多看大模型和自己现有业务的结合。可能一开始工程师会告诉你效果不好，这个东西对我们没价值。其实不是的，你要仔细去看、给模型提要求，最终经过几轮迭代之后效果就出来了。但是这一波生成式人工智能，我们看到更多是对现有业务的改造，创造出了大的价值。

个人解读：这也符合现状，因为很多企业的业务也好，产品也好，都已经很成熟了。如何对自身的业务或产品基于大模型去进行改造，使其发挥更大的价值，往往比去创造一个全新的Super App能更快的看到效果，风险更低。当然，也不排除妙鸭那种全新Super App的出现，但现阶段来看毕竟还是少数。

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李彦宏：什么叫战略？战略就是取舍，就是决定做什么，不做什么。决定做什么相对容易一点，决定不做什么难一点，尤其是过去已经在做的事。你决定说其实我的资源不应该再往这方面放，这个有点割肉，大家也会疼，也会有感情的问题。但是作为一个 CEO，你就是要做这些决策。一定要有所为，有所不为，一定要把不该做的东西去砍掉。

个人解读：这个没啥说的。。。今年互联网行业确实太难了，相信今后会更难。

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李彦宏：大厂会拿走大多数的红利，我说的大厂不单指互联网大厂。这并不表明创业公司没有机会，创业公司可能能够做出 3 个、5 个 Super App，或者做出几百个几千个非常有价值的垂类应用，可能性也非常大。

个人解读：这个也没啥说的，市场规律，创业公司有机会，有自己的优势，大厂也有自己的局限性。但往往大多数时候，做的好那些Super App，可能结局也是被大厂收购或占股。

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李彦宏：我认为将来真正的成功的 AI-Native 产品经理，很可能不是某一类人，而是各类人的综合。比如说今天我们见到的一些比较优秀的管培生，你看他学习的专业，有可能不是计算机科学，但他基础的素质、学习能力很强的。他有产品的感觉，有市场的感觉，同时又不怵技术。即使没学习过，新的论文发表了，他读完论文，也能明白这个论文讲了什么，大概用了什么方法，这种类型的人是最有可能成为成功的产品经理的。

学习能力才是最重要的。他不害怕这些技术，他会学，而且不满足对于现有技术的利用，而且要求技术——虽然你这个技术现在没有做到这一点，但我要求你给我做到这样，我才能够把我的产品做出来。这样的人我觉得会是成功的PM。

个人解读：放在哪里，这句话都是最实用的，学习能力才是最重要的。

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李彦宏：今天绝大多数的 Possibility（可能性）还没有被尝试过，创业者开发者都要尝试，不管这条路走通、没走通都是宝贵的经验和教训。即使没走通也知道没走通，如果走通就是一个大机会。我们今天的认知，跟我们一个月或者半年、一年之后的认知是非常不一样的。最重要的还是要去试。

个人解读：现在AI领域变化太快，我们的认知也在不停的变化，一定不要眼高手低，还是要去尝试，如果走通了就是一个大机会。

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注：文章部分内容来自于极客公园官方公众号整理的谈话资料。