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百度發布金融行業大模型,沈抖:產業從提示詞優化走向智能體構建

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圖片系AI生成

6月6日消息,在2025智能經濟論壇上,百度集團執行副總裁、百度智能云事業群總裁沈抖宣布,目前已有65%的央企選擇與百度智能云開展深度合作,同時百度智能云發布千帆慧金金融大模型,并推出了覆蓋能源、交通、汽車、醫療、環境等領域的精選行業場景智能體家族。

百度摸索行業大模型,金融領域做試點

行業大模型是指基于通用大模型技術底座,在落地到特定行業時,針對特定行業需求和應用場景融入大量行業特定的數據和知識,從而在專業領域內表現出更高的準確性和實用性。

一個關鍵的問題是,行業大模型由誰來構建?

如果是垂直行業頭部廠商,領域內其他廠商可能心存顧慮,擔心自己的核心數據安全,以及是否會越來越落后于頭部廠商;如果是通用大模型廠商,核心數據從哪來,行業知識是否足夠,行業廠商能否認可,同樣是問題。

百度智能云以自己積累較多的金融領域為試點,探索行業大模型的可行性。沈抖表示,基礎模型能力再強,直接放到具體的行業場景中,效果往往不達預期。

拿金融行業來說,金融對大模型的要求非常高,知識面廣、時效性強,而且對大模型的準確性和幻覺率要求更嚴格。通用模型因為缺乏專門金融語料的訓練,很難精準回答,容易出現幻覺。

更重要的是,真正有價值的金融數據,大多掌握在機構內部。企業想基于這些數據做精調,面臨兩個難題:一是效果好的基座模型,往往參數規模都是千億級,訓練一輪成本高、周期長;二是部署大參數模型需要大量算力,成本也很高。


他認為,大模型廠商基于金融專業語料打造“懂業務、夠專業”的行業大模型,在同等參數規模下,直接調用,效果遠超通用模型。企業還可以基于行業模型,進一步定制專有模型和企業應用,提高效果、降低成本。

因此百度智能云以金融行業為試點,推出千帆金融行業大模型“千帆慧金”。在通用模型的基礎上,對研報、財報、專業書籍等海量金融數據做了深度清洗和挖掘,整理出數百億tokens的高質量金融領域語料,同時做了包括指令對齊、知識增強、訓練、推理策略等一系列優化。

在它的基礎上,針對行業復雜計算任務,百度智能云系統優化了模型思維鏈,進一步研發了千帆慧金金融推理增強大模型。每個模型都提供大、小兩個版本,8B版本小參數模型,響應快、易部署,適用于意圖識別、指標抽取等對速度要求高、任務相對明確的場景;70B大參數版本更適合處理投研輔助、策略分析等復雜推理和多輪任務規劃問題。

這兩個模型都支持最長32K的上下文輸入,可以覆蓋金融行業絕大多數場景。在金融領域的多個數據集評測中,以百億參數規模實現了超過千億參數通用模型的效果。

智能體,大模型下一個戰場

沈抖表示,AI產品體驗不斷優化,正在從“能用”走向“好用”。越來越多的領先企業堅定攻關大模型,并且重點已經從最初的提示詞優化,走向了更系統化的智能體應用構建。

從行業視角觀察,2025年被認為是Agent元年,可能并不是真正意義上智能體大爆發的元年,而是更多企業的投入重心轉為智能體領域。

這也與行業對大模型的認知加深有關,當面對復雜任務和多樣化的應用場景時,單純依靠提示詞已難以充分發揮大模型的潛力,例如一些需要模型自主決策、持續交互以及調用外部工具的場景中,提示詞優化難以實現任務,促使行業開始尋求更具自主性和智能性的解決方案。

咨詢機構IDC預計,2025年生成式AI在企業的落地仍將優先聚集在辦公助手等提升生產力的場景,其次是行業垂直業務場景。金融、能源、零售、制造是最值得關注的傳統行業。從另一個角度,智能體將是大模型應用的重要方向,流程自動化,RPA,CRM,數字員工將優先受益于智能體升級。

以能源電力領域為例,百度智能云聯合國家電網打造了“營銷供電方案智能體”,用戶通過國網App提交需求后,智能體可自動識別意圖、拆解任務,調用專家模型和多種工具核驗信息、填報工單,并生成多套供電方案,支持動態優化與智能推薦。

在交通領域,百度發布了“公路應急指揮智能體”,已在河北京雄高速落地使用,能高效識別如異常停車等突發事件,并快速生成處置預案,顯著縮短應急響應時間。該智能體通過大小模型協作,有效彌補了傳統小模型在連續狀態識別方面的短板,預警準確率提升至95%以上,體現了AI在復雜應急場景中的實戰價值。

沈抖表示,百度智能體已經針對行業場景做了深度優化,內置了特定的大、小模型、行業知識、行業標準流程和常用工具,對于同行業的客戶具備一定的通用性,百度智能云精選“行業場景智能體家族”已在千帆平臺全面上線。

“客戶、伙伴只需要對它們做一些輕量定制,就可以把這些能力快速嵌入到自己的業務系統。在我們和很多客戶的實踐中,‘輕量定制行業智能體’,正在成為大模型產業落地的最快路徑。”沈抖說。

此外他提到,也有不少客戶希望進一步打造更貼合自身業務的智能體,從輕量定制走向系統化構建,此時需要考慮的三個關鍵問題是:怎么開發、選什么模型、用什么算力。

在開發層面,百度智能云千帆平臺可提供企業級智能體工廠,客戶在千帆上課直接使用百度提供的成熟智能體,未來百度智能云計劃通過A2A等協議,供客戶調用更多來自百度集團內部、上下游合作伙伴的第三方智能體;企業也可開發自己的智能體,通過MCP協議連接企業內外部的服務。

沈抖說,千帆不僅可以跑在公有云上,也支持私有化部署。即使是私有化部署,也不會“鎖死”在某個版本。千帆的“私有化”本質是“私有化訂閱”嗎,每當模型或平臺有重大升級,百度將新的更新推送到客戶業務系統。

模型層面,4月份百度發布了兩款旗艦模型:文心4.5 Turbo和對應的推理模型X1 Turbo。文心 4.5 Turbo的多模態理解效果提升超過30%,在多個測試集上追平甚至部分超越了OpenAI的最新模型GPT 4.1,而價格只是GPT 4.1的6%,DS V3調用價格的40%。

算力層面,沈抖著重介紹了昆侖芯P800,采用了完全由昆侖芯自研的XPU-P架構,顯存遠超同類芯片,CUDA上能跑的大模型,P800都可以跑,而且遷移成本非常低。

沈抖透露,2月百度點亮了P800的萬卡集群,4月點亮了3萬卡集群,在這么大的規模上采用昆侖芯P800和海光CPU的全國產方案,屬于國內首個。目前國家電網、中國鋼研、招商銀行,以及北大、同濟等高校和互聯網企業,已經開始規模部署P800。

在昆侖芯之外,百舸還適配多款主流芯片,向下兼容各種芯片、屏蔽底層差異,向上也適配了各種主流的大模型框架,支持包括DeepSeek在內的國產開源模型的訓練和推理。

使用百舸+昆侖芯的方案,單卡吞吐性能相比國內主流芯片方案可以高出90%;大規模高并發模型推理速度可以提升40%以上。以百度和長安汽車共建的長安汽車智算中心為例,依托百舸平臺和客戶自研的“星環平臺”,集群平均算力使用率可以達到90%以上,綜合資源利用率提升50%。(本文首發于鈦媒體APP,作者 | 張帥,編輯 | 蓋虹達)

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