近期，一款名为Manus的AI智能体产品在网络上引发了巨大轰动，其邀请码价格甚至飙升至10万元的天文数字。然而，这款被誉为“全球首款通用AI智能体”的产品，却在亮相仅仅一天后就陷入了争议。据揭露，Manus的核心功能实际上依赖于外部API调用，并未拥有自主研发的大模型，而是借助了其他公司的大模型技术。这一消息让人们开始重新审视AI智能体的真实价值。
事实上，百度创始人李彦宏曾指出，单纯追求大模型的规模并无实际意义，真正的关键在于AI应用的发展。当前市场上的许多AI应用，如某些智能客服系统，虽然打着智能的旗号，但实际上只能机械地回答问题，无法真正解决用户的问题，最终仍需人工客服介入。这样的AI产品，与真正意义上的智能AI相去甚远。
李彦宏在人民网署名文章中的观点，或许能为我们揭示AI应用爆发的关键所在。他指出：“没有数以亿计的运营公里数，无人驾驶就不可能比有人驾驶安全十倍。”这句话意味着，AI应用的成熟并非一蹴而就，而是需要在实际应用中不断积累数据、优化算法。当前AI应用匮乏的问题，实际上反映了大模型能力尚未完全开发的现状。
大模型能力的开发，与算力息息相关。然而，近期DeepSeek的开源大模型及其利用有限算力研发高水平大模型的算法，却给美国科技圈带来了巨大震撼。这一成功路径让人们开始质疑，软银和苹果等公司在人工智能基础设施上的巨额投资是否值得。不过，这并不意味着算力不再重要。相反，为了推动下一代大模型的发展，我们仍然需要更多的算力支持。
在WGS峰会上，李彦宏再次强调了算力的重要性。他指出，企业仍需对半导体、数据中心和云基础设施进行持续投入，以打造更优秀、更智能的下一代AI模型。这一观点得到了业界的广泛认同。
百度在AI算力方面取得了显著进展。今年2月，百度宣布成功点亮昆仑芯三代万卡集群，这是国内首个正式点亮的自研万卡集群。昆仑万卡集群的点亮将大幅提升百度的AI算力水平，为国内企业开发更智能、更高效的AI模型提供有力支持。这一成果不仅有助于推动AI技术的普及和应用，更为中国AI产业的发展注入了新的活力。
