狂奔两百多天后，大模型战役进入了第二幕。
作为新一代基础设施，大模型本身并不直接产生价值，智能时代的未来不会仅仅是大模型本身，而将是大模型生态体系。业内共识是，在大模型之上开发出来的AI原生应用，才是下半场突围的关键。
目前，国内头部厂商的普遍做法，是以通用大模型为底座，在此基础上对原有产品进行重构，并通过服务平台连接B端企业，多方位打通开发、落地和变现，建立全链路生态体系。
但正如今天在通信领域、服务体系运营商仅有几家巨头，未来大模型生态体系也会屈指可数。要建立提供孵化、训练、应用开发、商业变现、社区构建等完整的大模型生态体系，并非一家之力能完成。
为了加快这一步伐，在百度世界大会上，百度智能云提出，为合作伙伴建设国内第一个大模型全链路生态支持体系。
领先一步很重要，但生态的和谐，更需要与众同行。从搭建业界首个大模型实训营、提供孵化支持的AI加速器、以及一站式交易的AI原生应用商店等，百度智能云生态体系，是国内AI走向繁荣的一个关键节点。
重构中的大模型应用
过去半年，国内有超过个大模型问世，从某种意义上说，大模型在第一阶段的较量，更多属于模型概念的普及、以及对标ChatGPT能力的追赶，而解决实际场景下的问题，大模型才能发挥真正的作用，这是大模型应用在中场竞争下关键性的角色所在。
以一家提供股权投资数据和赋能的公司产品迭代为例：这是一家位于上海、专注于一级市场量化投资的数据平台开发的公司，在股权财政大背景下，他们借助自身数据优势以及AI原生技术，引入大模型后，提供了大量基于股权投资链的数据及评分模型产品，受到了广泛下游市场用户的青睐，每个专题覆盖企业数量可以达到几百到几万家不等。
面对大量的产业链数据，他们过去多以堆人力的形式在前端进行录入和校验，而在后端，开发人员的响应速度也十分有限。如今通过大模型，最直观的改变是，C端从业者可以用对话、文档生成或是其他更便捷的方式对科创类数据进行高效利用，同时大模型也提升了公司内部员工对新闻等另类数据的加工效率，让辅助决策成为可能。
另一个故事发生在传统ERP行业中。对头部企业来说，要重构产品、革自己的命并非易事。
此前几年，企业纷纷浩浩荡荡地启动数字化转型，从OA系统、到CRM、ERP等等，中间累积了大量的数据。随着企业研发、生产、销售、人力等各项业务场景数字化深入，如何借助大模型的力量，发挥出数据的最大价值，用数据进行决策、分析正成为企业商业制胜的关键所在。
在今年三十周年活动上，金蝶发布了新一代企业管理产品金蝶云·苍穹GPT，正是其在大模型时代的一次重要尝试。
金蝶云·苍穹GPT使用了百度智能云千帆平台所提供的大模型推理、微调以及算力资源服务，聚焦到财务分析、人才推荐、供应链风险分析、自然语言生成报表等多个应用场景，从传统ERP模式中升级为EBC（企业后台统一服务）的优选平台，为企业提供了完备的数字化解决方案，对企业来说，有了更强大的业务创新能力与中台架构，其市场竞争力也能得到提升。
综合上述两个案例可以看到，如何借助大模型能力迈入AI智能时代？一条显而易见的道路是：AI原生应用。
以重构的方式打破原有的产品范式，将大模型的能力释放至千行百业中，与实际场景面对面了解需求，聚焦AI能够具体做什么、带来哪些方面的提升。
过去数月，这是除了模型层之外、所有大模型从业者在卷应用时的最核心问题。拥抱大模型后，MaaS成为了一种新的应用开发的范式。
而当许多厂商还停留在比拼模型能力、打磨技术和产品的第一或第二阶段时，就在百度世界现场，百度率先甩出了十余款AI原生应用，包括国内首个生成式商业智能产品百度GBI、百度网盘“云一朵”、如流、新百度地图等，可以说百度是模型和应用两手抓，在卷应用、重构产品这件事上，百度已经领先了一个身位。重构中的大模型应用
过去半年，国内有超过个大模型问世，从某种意义上说，大模型在第一阶段的较量，更多属于模型概念的普及、以及对标ChatGPT能力的追赶，而解决实际场景下的问题，大模型才能发挥真正的作用，这是大模型应用在中场竞争下关键性的角色所在。
以一家提供股权投资数据和赋能的公司产品迭代为例：这是一家位于上海、专注于一级市场量化投资的数据平台开发的公司，在股权财政大背景下，他们借助自身数据优势以及AI原生技术，引入大模型后，提供了大量基于股权投资链的数据及评分模型产品，受到了广泛下游市场用户的青睐，每个专题覆盖企业数量可以达到几百到几万家不等。
面对大量的产业链数据，他们过去多以堆人力的形式在前端进行录入和校验，而在后端，开发人员的响应速度也十分有限。如今通过大模型，最直观的改变是，C端从业者可以用对话、文档生成或是其他更便捷的方式对科创类数据进行高效利用，同时大模型也提升了公司内部员工对新闻等另类数据的加工效率，让辅助决策成为可能。
另一个故事发生在传统ERP行业中。对头部企业来说，要重构产品、革自己的命并非易事。
此前几年，企业纷纷浩浩荡荡地启动数字化转型，从OA系统、到CRM、ERP等等，中间累积了大量的数据。随着企业研发、生产、销售、人力等各项业务场景数字化深入，如何借助大模型的力量，发挥出数据的最大价值，用数据进行决策、分析正成为企业商业制胜的关键所在。
在今年三十周年活动上，金蝶发布了新一代企业管理产品金蝶云·苍穹GPT，正是其在大模型时代的一次重要尝试。
金蝶云·苍穹GPT使用了百度智能云千帆平台所提供的大模型推理、微调以及算力资源服务，聚焦到财务分析、人才推荐、供应链风险分析、自然语言生成报表等多个应用场景，从传统ERP模式中升级为EBC（企业后台统一服务）的优选平台，为企业提供了完备的数字化解决方案，对企业来说，有了更强大的业务创新能力与中台架构，其市场竞争力也能得到提升。
综合上述两个案例可以看到，如何借助大模型能力迈入AI智能时代？一条显而易见的道路是：AI原生应用。
以重构的方式打破原有的产品范式，将大模型的能力释放至千行百业中，与实际场景面对面了解需求，聚焦AI能够具体做什么、带来哪些方面的提升。
过去数月，这是除了模型层之外、所有大模型从业者在卷应用时的最核心问题。拥抱大模型后，MaaS成为了一种新的应用开发的范式。
而当许多厂商还停留在比拼模型能力、打磨技术和产品的第一或第二阶段时，就在百度世界现场，百度率先甩出了十余款AI原生应用，包括国内首个生成式商业智能产品百度GBI、百度网盘“云一朵”、如流、新百度地图等，可以说百度是模型和应用两手抓，在卷应用、重构产品这件事上，百度已经领先了一个身位。
应用在前，大模型在后
大模型的重要性在于，它通过一个基础大模型来完成多场景任务，作为底座能够诞生无数AI原生应用。但想要缔造持续健康的大模型应用生态，仅依靠百度自己“卷”自己是难以实现的。
随着大模型底座能力不断提升，新的AI原生应用也逐渐迎来爆发期。百度智能云千帆大模型平台推出仅半年，平台上就涌现了智能创作、问诊咨询、电商、短视频、游戏、情感陪伴，智能鼠标等多样化的应用。截至目前，千帆平台已累计为超过家客户提供服务，大模型调用量高速攀升。
可以看到，企业和开发者的焦点已然发生转变。那么在大模型应用的竞技场上，企业们最关心的是什么？
据AI科技评论观察，大模型应用的落地有两堵围墙：
其一，许多企业虽然希望借助AI原生应用来解决过往业务中的难题，但由于信息的快速迭代和交互壁垒，他们并没有很好的路径得以了解、触达到已经诞生的大模型应用。
其二，在应用的供应侧，企业和开发者完成AI原生应用的创新后，如何在可控的营销成本下，精准地寻找到它的目标客户也是一大难题。闭塞的交易链路不仅阻碍了产品应用的商业化变现，苦于没有用户买单，加上缺乏市场反馈，也不利于应用接下来的迭代升级。
在这一背景下，百度智能云推出千帆AI原生应用商店，率先打出了大模型应用“AppStore”的概念，它要解决的核心是连接供应和需求双方，打通交易链条，将所有优质的AI原生应用集成在一个平台上，让用户更精准地找到目标应用。
五大领域多款AI原生应用
目前在百度智能云千帆AI原生应用商店上，我们可以看到，除了百度自己重构后的AI原生应用，还入驻了许多其他基于千帆平台创新的AI原生应用，覆盖智能办公、营销服务、行业智能、生产提效、分析决策五大领域，为多样化需求的用户提供了可以灵活选择的大模型应用采购模式。
更重要的是，AI原生应用的商业链路也得到了打通。
通过在千帆AI原生应用商店上发布，让应用找到相应的客户来试用和买单，甚至借助百度的销售资源引流和获客。而在经过客户使用之后，企业也可以在较短时间内拿到市场第一手反馈，从而对原先的应用进行优化和不断迭代，更好地形成闭环和正循环。
作为业内首发布AI原生应用商店的平台，百度智能云出手速度之快，聚焦商业企业和开发者的商业变现痛点，更快地抢占用户心智，让应用商店更繁荣、使用更便捷，满足用户诉求。
打造全链路生态支持体系
通过建一座大模型应用商店，搭建交易平台、瞄准商业化，百度