大会（WAIC）是在2022年，那一次大会的主题和元宇宙相关，主办方传话给他，希望他讲一讲元宇宙。他回：我还是讲AI吧，我讲不了元宇宙。当时，他在演讲中提到自己对AI走势的判断：AI的技术发展路线发生了方向性改变，从过去的辨别式

  上述预判发生在2022年的夏天，5个月之后 ，ChatGPT发布，紧接着人工智能的又一波浪潮以前所未有的速度席卷全球。

  两年的时间恍若隔世，全世界都变了，人工智能可以说颠覆了绝大多数人的认知。李彦宏在今日的WAIC演讲中感慨。

  2023年国内出现百模大战，在李彦宏看来这造成社会资源的巨大浪费尤其是算力浪费，但是也使得我们追赶世界上最先进的技术模型能力得到建立。

  他说，去年10月宣布文心4.0发布的时候，提到文心4.0毫不逊色ChatGPT，大家不以为然，但现在国内很多闭源模型声称已经追平超越了ChatGPT。

  他还指出一些外行混淆了模型开源和代码开源两个概念。模型开源拿到一大堆参数，还是要做安全对齐，你不知道这些参数怎么来的，没办法做到众人拾柴火焰高。即便拿到对应源代码也不知道用了多少数据，用了多少比例数据训练这些参数。所以拿到这么多东西，并不能够让你站在巨人肩膀上去迭代和开发。

  今日的演讲中，他再次谈到大模型领域开源与闭源的路线之争。他认为，在同样参数规模之下，闭源模型能力比开源模型要更好。而如果开源想要能力追平闭源，那就需要有更大的参数，这就从另一方面代表着推理成本会更高，反应速度会更慢。

  很多人拿开源模型来改款，以为这样更好服务个性化应用。殊不知这样创作的孤本模型无法在基本模型获益，也没有很好的方法跟别人共享算力。李彦宏说。

  与此同时，他也承认开源大模型在学术研究、教学领域等特定场景下有存在的价值，但并不适用于大多数应用场景。当你处在一个激烈竞争市场环境当中的时候，你需要让自己业务的效率比你的同行更高，成本比你的同行更低。这样一个时间段商业化的闭源模型是最能打的。

  比起开源闭源路线，他认为更重要的还是应用的落地。他提到，现在业界的关注点都放在了基础模型身上，一天到晚到处跑分刷榜，谁又超越ChatGPT4，OpenAI又出来Sora……但事实上，没有应用，光有一个基础模型，不管是开源还是闭源都一文不值。

  他呼吁行业不要卷模型了，要去卷应用。 应用其实离大家并不遥远，基于基准模型应用在各行各业慢慢的开始逐步渗透。他援引文心一言的调用量数据，两个月前还在2亿，现在已经到了5亿，说明大模型背后代表了真实的需求，有人真的从大模型当中获益了 。

  他举个例子，在快递领域，让大模型帮助处理订单，做到了一张纸一句话寄快递而不再需要其他繁琐流程，时间从3分钟缩短19秒，而且90%以上的问题都是由大模型解决，效率提升很明显。在小说创作领域，网文作者有了AI的助力如虎添翼。而类似于代码生成的软件，在所有的领域也在逐步渗透。李彦宏透露，内部有30%左右的代码已经是用AI生成的，代码采用率超过44%。

  因此，李彦宏提出业界要避免掉入超级应用陷阱，认为一定要出现一个10亿DAU的APP才叫成功，这是移动时代的思维逻辑。AI时代，规律可能不是这样的，超级能干的应用比只看DAU的超级应用更重要，只要对产业、对应用场景能产生大的增益，整体价值就比移动网络要大多了。

  智能体是他最看好的AI发展趋势。他判断，未来在医疗、金融、教育、制造、交通、农业等等领域都会依照自己场景，自己特有经验规则数据等等做出各种各样智能体，将来有百万量级的智能体出现，形成庞大的生态。

  AI正在以前所未有的速度向各行各业渗透。很多人担心，人类是不是就没有工作机会了？李彦宏说自己听到的抱怨很多，建设性意见很少，很少有人去致力于发掘生成式AI带来的新的工作机会。

  他说，已经看到有一些全新的工作冒出来，比如提示词工程师。这样一个职业未来不用编程，但需要用很强的逻辑性把工作流说清楚，要用提示词对模型进行，随着智能体大量涌现，这种工作需求也会飙升。这些工作机会通常门槛并不高，你做得一般也能够养家糊口，做得好的上限可以年薪百万。