前不久，Meta创始人扎克伯格用“上亿美元”的超级年薪，在硅谷发起新一轮的烧钱大战。
另一头，OpenAI给员工的股票激励，竟然达到了公司年收入的114%，相当离谱。
去年一年，全球AI研发投入激增40%，大模型参数突破10万亿量级，全球AI算力需求增长300%。
但即便这些巨头疯狂投入，很多人似乎还是感觉到：AI似乎也就是那么一回事，万亿的投入，并没有变成现实中触手可及的生产力。
前两天，2025世界人工智能大会（WAIC）在上海举行。
我们发现，在这场聚集了12位图灵奖、诺贝尔奖得主，以及80余位中外院士的高层次会议上，表现最亮眼的，竟然是中国企业。
比如百度旗下的“萝卜快跑”，作为本次会展的接驳车，很多国外嘉宾都啧啧称奇，从进场就感受到了中国AI的应用能力。
此外，萝卜快跑已获上海智能网联汽车示范运营牌照，目前在上海浦东新区的金桥、花木、世博等片区提供L4级自动驾驶网约车服务。
还有如真人般灵动的NOVA数字人，面对往来嘉宾的刁钻提问，应答如流。
“看得见，摸得着，这些产品是老百姓真正用得上的。”
展台前很多嘉宾的感叹，悄然揭开了AI竞赛的下半场——相较于技术无休止的竞赛，市场更在乎如何用好这些技术。
在WAIC大会上，被誉为“AI之父”的辛顿说了这样一段话：
“人类面临的重要挑战是，如何让人工智能既拥有超凡智慧，又甘于辅助人类，这值得全球通力合作。”
在他看来，辅助人类在当下可能要比“拥有超凡智慧”更加重要。
也就是说，在AI技术越发繁荣的土壤上，未来的应用落地能力，将会成为各大人工智能企业的分水岭——谁能把技术转化为普惠工具，谁才能创造更好的未来。
在这一点上，中国企业恰恰是强项。
就拿AI无人驾驶来说，前不久特斯拉Robotaxi刚刚上路测试，掀起了一阵短暂的国外资本狂欢，为什么说是短暂？
因为大家回过神来发现，中国的无人驾驶出租车，早在几年前就开始大面积推开。
百度的萝卜快跑已经在武汉等城市运行了近3年。
当特斯拉宣布路测的时候，萝卜快跑已经开始进军香港和中东，接连落地迪拜、阿布扎⽐等地，并成为本届WAIC⼤会的接驳⻋。
7⽉16⽇，萝⼘快跑还宣布与全球最⼤的移动出⾏服务平台Uber建⽴战略合作伙伴关系，计划将数千辆⽆⼈驾驶汽⻋接⼊Uber全球出⾏⽹络。
萝⼘快跑好不好用？
根据⾹港特别⾏政区运输署的评估，其在不同道路场景中表现稳定，安全⾏驶⾥程已超15000公⾥。
从全球范围看，萝⼘快跑L4级⾃动驾驶安全测试⾥程累计已超1.7亿公⾥，目前还没有一家企业能达到这个公里数。
更难得的是，萝⼘快跑的⻋辆出险率仅为⼈类驾驶员的1/14，安全性⾼于⼈类驾驶员10倍以上，目前还没有发⽣过重⼤安全事故。
当AI巨头还在寻找技术的落地场景时，百度已让自动驾驶成为“世界通用语言”。
无人驾驶的技术突破，是百度AI在应用上的落地，此次在WAIC上亮相的另一个标杆级AI应用——NOVA数字人，同样彰显了百度AI在数字领域的柔性渗透。
技术革命的本质，是让工具理解人性而非让人适应机器。
一直以来，传统数字人困于表情错位和音画不同步，展现形式也有点像“五毛特效”。
这是因为语音、视觉、文本这三条技术链往往各自为政，而用户对数字主播的期待却是抑扬顿挫、灵活应变，毕竟如果AI技术无法像人类那样传递情绪与灵魂，购买欲便无从激发。
而NOVA就解决了这些痛点，文心大模型4.5Turbo在生成剧本的同时，会同步标注表情/动作/语调标签，实现数字人表情节奏的精准拿捏，拟真细节拉满。
一个鲜活的案例就是，罗永浩与NOVA数字人的首播，就创下5500万的GMV。
助播数字人在6小时内完成了8300个动作，无论是眼神交流、还是插话抢白，都如真人般自然，没有出现一次失误。
对无数中小商家来说，这样的“数字人”就有了实用性：数百元的投入，即可克隆“个人版罗永浩”，带货成本大大减轻。
从行业角度看，NOVA的赋能，也让直播电商从“达人驱动”正式转向“技术驱动”。
毕竟克隆一个主播容易，但要复制千万商家的增长机会，才是真正的技术革命。
本次WAIC，类似的突破性落地应用还有很多，比如生产力工具“文心快码”，能帮开发者⼀键⽣成完整代码，哪怕是零开发经验⼩⽩，也可以通过⾃然语⾔轻松做⽹站、⼩游戏，实现“会说话就能编程”。
还有针对产业领域的智能云千帆平台，⽀持多模态能⼒与零/低/全代码开发，能⼤幅降低⼤模型应⽤⻔槛，让金融、能源领域模型推理提效。
让每个人都能平等用上AI，让AI既超凡又甘于助人，百度最先实现了辛顿对于AI的未来期望。
其实说到辛顿，还得提一个小故事。
鲜少人知道，在AI还处于摇篮状态的时候，百度就开始接触了辛顿。
2012年，辛顿和他的学生在ImageNet图像识别大赛中，获得了第一名的成绩，没过多久，百度方面就与辛顿取得联系，并直接提出邀约——1200万美元，合约期三年！
那一年，百度开始大规模采购和建立GPU运算集群，开发了世界上第一个支持GPU&CPU的并行深度学习平台，迫切需要人才和技术。
为了拿下辛顿，百度不停提价：2500万美元、3000万美元、3500万美元、4400万美元……
可惜，辛顿爽约了百度，并暂停了竞价。
尽管没能如愿签下辛顿，但那一次的技术拍卖，成为了百度在技术前瞻布局道路上，一个被外人熟知的脚注，也彰显了百度多年以来坚守技术驱动的战略决心。
从2013年到现在，百度花了10多年的时间，全栈布局了AI技术普惠的各个架构。
在算力层面，百度在今年成功点亮了昆仑芯三万卡集群，相比于其他厂商高度依赖英伟达，百度采用的是昆仑芯三代P800全自研卡群，可同时承载多个千亿参数⼤模型的全量训练，⽀持1000个客户同时做百亿参数的⼤模型精调。
强大的算力，让昆仑芯成为中国⾸家通过信息通信研究院《⾯向⼤规模智算服务集群的稳定运⾏能⼒要求》测评的国产万卡级别集群。
有了自主可控的算力硬件，还要有先进的技术框架。
在框架层面，百度⻜桨集成了深度学习核⼼训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件于⼀体，是中国⾸个⾃主研发、功能丰富、开源开放的产业级深度学习平台，系统性解决了当前⼤模型产业⾯临的训练成本⾼、推理效率低、硬件适配难等核⼼痛点。
⽂⼼4.5Turbo在⻜桨平台的基础上，训练吞吐达到⽂⼼4.5的5.4倍，推理吞吐达到8倍。
目前，⻜桨已经和超过40家芯⽚⼚商单位开展合作，适配超过60个芯⽚系列，开发者只需编写⼀份代码，就可以让程序在不同芯⽚上顺畅运⾏，轻松实现业务的跨芯⽚迁移。
值得一提的是，目前⻜桨是中国市场上唯⼀可与全球两⼤主流深度学习框架美国TensorFlow、PyTorch正⾯交锋的深度学习框架。
这也意味着中国在算力之外，也打造了⾃主可控的⼈⼯智能操作系统。
有了好的算力和框架，那么接下来的模型层、应用层的开发也是水到渠成的事情。
今年4月，⽂⼼⼤模型4.5 Turbo及深度思考模型文心X1 Turbo发布，在多个基准测试集中，与GPT的效果在伯仲之间。
而百度的杀招在于：价格比起GPT便宜80%，每百万token的输⼊价格仅为0.8元，输出价格3.2元。
实现性能提升的同时，价格“打骨折”，让普通用户也能低成本地使用高阶AI模型。
值得一提的是，文心大模型X1 Turbo在中国信通院大模型推理能力评估中，获当前最高评级。6月30日，文心大模型4.5系列10款模型正式开源。根据IDC最新报告显示，文心大模型在8大维度调研中独占7项满分，综合实力最强。
也正是在高阶模型的加持下，百度才开发出NOVA数字人、萝卜快跑、秒哒这些领先业界的应用。
“算力-框架-模型-应用”，凭借四层一体的布局，百度被《时代》周刊评价为：全球少有的在AI上实现全栈布局的公司。
去年11月，李彦宏提出：百度不是要推出⼀个“超级应⽤”，而是要打造数百万级“超级有⽤”的应⽤。
AI的价值，不是比谁造出最贵跑车，而是看谁能把汽车开进百姓家。
从2013年决心押注AI开始，此后十二年，百度已经累计投入1700亿研发资金，自动驾驶专利数登顶全球第一，技术投入周期超行业均值2倍。
当业界追逐吸睛的技术亮点时，百度的价值锚点是“有用至上”，让普通人成为程序员，让AI改变生活的愿景落地。
“有用”才是硬道理！
如今，中美AI格局已经发生了巨大的变化，美国那边，依然在堆算力，堆模型。
但中国已经率先感受到AI应用对工作和生活的巨大改变：无人驾驶出租车在街头疾驰而过，人形机器人在舞台上跳舞，AI已不再是“纸上谈兵”。
今年的5月7日，纽约时报在一则报道中指出：“中国远远落后于美国的时代已经终结……我们必须摒弃美国永远领先的思维定式。”
在很多科技领域，美国主导了行业的话语权，但在AI领域，百度却重新定义了行业的价值和方向。
在技术领域，百度强调场景优先，而不是堆砌参数。
Robotaxi才刚刚上路，萝卜快跑已经攻克武汉的复杂交通，在香港的右舵窄巷穿梭自如。
AI不是无情物，落地实践更重要。
在产业赋能的路径创新上，百度没有一味跟随谷歌等巨头埋头做模型，而是更加注重激活AI技术的长尾效应。
通过文心快码、文库AI等应用，让小白创业者迅速搭建属于自己的网页，让烦于教案的老师一键生成优质的课纲。
技术平权，百度要做的，是“街头巷尾的生产力”。
随着AI竞争进入落地阶段，百度的这条路径，也让中国在AI领域扮演的角色得到升维。
如果说美国的竞争力在于技术输出，那么今天的中国不仅仅是在输出技术，更是在输出一种模式——既超凡又甘于助人。
自动驾驶率先在中东落地、数字人技术向全球开放（10月NOVA全球开源）。
百度正在把互联网的开源精神，平移到AI领域，为更多国家，更多普通人提供“高性价比的AI方案”，让技术鸿沟化为应用跳板。
让香港的盲人独自出行、让大山里的学生无师自通、让果农的产品直连全球。
这些鲜活的“有用瞬间”，或许正是技术革命的终极意义：
不是替代人类，而是让每个普通人都能站在科技的肩膀上，触摸更辽阔的世界。
这才是AI竞赛的真正终点。
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