大模型對百度的重構，十分迅捷地滲入到了商業腹地。
怎麽說？就看現在的互聯網廣告投放模式，那真是大大變樣。
比如想整個營銷方案，隻要把需求 " 說 " 給大模型聽，idea 就能自動生成。
投放廣告全流程，也都能通過跟 AI 的對話直接搞定。
而如果我們揭開全新表象再往底層技術探索，就會發現：
百度商業營銷的底層技術引擎，已經被大模型重構。
驅動以上基于自然語言交互的營銷新範式的，正是百度全新 AI 商業引擎——揚楫。
何爲揚楫？
用百度自己的話說，這是百度營銷的新一代 " 根技術 "：
揚楫相當于百度營銷這艘船上的發動機。
未來新的産品形态、新的交互形式，落地實現都是基于這一 AI 商業引擎的發展。
如此看來，百度這波是實實在在自己颠覆了自己。
但問題是，怎麽颠覆的？
開箱揚楫
重構的核心，自然是大模型。
" 年初到現在，我們推出了很多産品，它們共同構建了一艘航行在商業大海的大船。"百度商業研發部總監 & 商業 AIGC 平台負責人劉林介紹道，揚楫，其實相當于這條 AI Native 巨輪上的發動機。
而如果展開來說，揚楫相較于傳統的商業引擎，是用生成式 AI 全面重構了定向、創意、機制、模型、架構幾大關鍵環節。
通過這幾方面方面取得核心突破，在定向效率、分配效率、投放效果、建模效率上均有顯著提升，推動漏鬥扁平化，大幅提升了上下遊的一緻性和漏鬥效率的天花闆，實現效率效果全局最優。
第一重核心變化，來看生成式定向。
商業定向指的是對廣告受衆的篩選過程，也就是給不同的人推薦不同的廣告。
在過去，從技術的角度來說，商業引擎采用的策略是 " 度量式定向 "。簡單理解，就是通過深度學習将用戶和廣告映射到同空間的向量，通過度量用戶和廣告向量之間的距離來找出用戶 " 可能最想看 " 的那個廣告。
不難看出，這種方式多少有點簡單粗暴，區分度不足，召回效率天花闆有限，同時爲了彌補有效性的不足，往往需要很高的召回量，下遊需要層層篩選這些結果，而漏鬥各層的優化目标及特征不盡相同，導緻整體檢索效率有損。
大模型的引入，有效地壓縮了這樣層層累加折損效率的 " 漏鬥 "：
基于大模型的理解能力、推理能力和生成能力，從最上遊開始，揚楫就能夠根據提示詞定向生成 " 用戶更想點擊 " 的廣告，大大提升召回廣告的有效性。
百度商業研發首席架構師李雙龍向我們透露，生成式定向的目标是能将廣告召回的有效性提升 10 倍以上，召回結果的數量減少 90%。
第二重核心變化，也就是與生成式定向緊密關聯的生成式創意。
目前，揚楫已經借助大模型的理解、總結、提取、推理、檢索、生成各項能力，實現用生成式大模型重構創意文案的功能。
同時，揚楫能基于客戶和用戶的需求表達、落地頁内容通過大模型自動生成和優選出最合适的創意
基于文心大模型，揚楫自研了面向廣告營銷文案的生成大模型，建立了面向營銷文案生成的三階段訓練範式，實現了對通用大模型底座的商業知識和多重反饋的增強，顯著提升了廣告營銷文案的生成質量和轉化效率。
根據百度營銷披露的當前成績，生成式創意已覆蓋的超過 18 萬客戶，覆蓋部分點擊提升了 10%，轉化提升了接近 9%。
舉個例子。
百度營銷前段時間發布的AIGC 營銷創意生産平台擎舵，B 端企業主通過其創意生成能力，可以實現 2 分鍾生成 100 條營銷創意文案，一鍵生成營銷海報，5 分鍾制作一支完整的數字人口播視頻。
在這些創意物料的投放過程中，揚楫會發揮重要作用，将營銷廣告精準傳遞到用戶，實現高效精準的需求滿足，大幅提升營銷效率。
此外，揚楫還構建了新一代智能廣告拍賣框架。
拍賣機制，是指通過分配函數和計費函數的設計，來影響平台的廣告位資源以及參與各方的利益分配。
傳統拍賣機制主要基于經濟學方法實現，存在的問題是，實際複雜的拍賣過程往往不能符合經濟學的原理假設，導緻簡化建模推導出來的規則實際并非最優解。
大模型的引入，使得繞開經濟學方法、直接依靠深度神經網絡表達拍賣機制成爲可能。
目前，端到端拍賣已經在揚楫落地，實現了數據驅動的全局最優廣告分配和計費，顯著提升了系統的廣告分配效率。
除上述提到的三點外，揚楫帶來的核心變化，還包括兩個基礎技術 " 底座 "。
第一個底座是點擊轉化預測模型，模型技術範式實現從 Sparse 記憶到 Dense 推理的革新，通過網絡推理來逐步取代海量人工精細化的特征組合設計、煙囪式的場景化建模等，實現模型泛化能力的大幅突破。
第二個底座是工程架構，一方面實現整體檢索架構的扁平化重構，同時也基于強大的推理性能優化、強大的算子并行能力來實現生成式大模型在線規模化部署。
不過，縱使面對這麽多 " 被颠覆 "，劉林還是堅持認爲，一些核心的東西需要去延續。比如整個優化的方法、整個對于業務的理解、行業的洞察等等。
我還是把這（不會改變或被颠覆的核心）稱之爲專業能力。
揚楫是如何煉成的
不難看出，商業引擎揚楫帶來的影響才剛剛開始，并會進一步影響技術範式。
更值得關注的一點是，揚楫并非從 0 起步。
朝更根本處探尋，百度能動作如此之快地憑借揚楫對營銷業務 " 動刀 "，離不開背後長期的技術積累和成熟的基礎設施。
更具體一點可以追溯到今年 3 月，百度創始人、董事長兼首席執行官李彥宏的一次明确表達：
進入 AI 時代，IT 的技術棧發生了根本性變化，從過去的 " 芯片層，操作系統層和應用層 "，轉變爲現在的芯片、框架、模型、應用四層。
百度是全球爲數不多、在這四層進行全棧布局的人工智能公司。
現在，揚楫就是這套打法的實踐——
芯片層：自研的昆侖芯片
框架層：開源、靈活的飛槳深度學習框架
模型層：自研的預訓練文心大模型
應用層：揚楫支撐的系列 AI Native 産品，如輕舸、擎舵、觀星盤、智能商家經營平台等
有這樣的基礎設施支撐和應用産品矩陣，就不難理解爲什麽百度選擇在這個節點打造和推出揚楫——
大模型技術絕非概念和一時熱鬧，而是天時地利人和加持下的厚積薄發。
時代潮流的推動，公司上下的決心，積累且推進研發的技術……
不過，哪怕擁有諸多便利因素，仍有些問題擺在眼前，需要百度花時間去攻克。
其中最基礎也是最重要的，想實現廣告主 " 說人話 " 和百度的營銷系統的絲滑無縫連接，靠的是揚楫具備的大模型能力。
而讓大模型跑起來，最需要的就是算力。但全球大模型熱的背景下，AI 算力供應緊張是有目共睹的。
除了算力這樣的外部影響條件，本身還有 " 待在舒适圈 " 的慣性思維存在——
再過一些年回顧，一定會發現這是一個非常大的變化。隻是現在大家還沒有太多地去思考這個問題。
至此，我們勾勒出揚楫煉成的秘籍。
大模型重構商業營銷
大模型正重構包括商業在内的一切領域。
從技術的視角來觀察，敢于擁抱變革、善于應對挑戰的公司往往身先士卒，也更有概率分取第一杯羹。
百度作爲這一技術領域最受關注的公司之一，也釋放了這樣一種信号：
在互聯網營銷領域，新技術正在改變原有的評價标準，而新的機會也正在其中顯現。
對于整個行業而言，技術變革不僅僅改變了原有的評價标準，需求的充分表達和經營的精準管理這兩大營銷要素，正在大模型時代被更高效地鏈接到一起。
廣告營銷的門檻、成本正因此而降低，同時更加精準的個性化廣告正在成爲可能。技術漏鬥的扁平化正在帶來人機協作的新範式。
在此之中，一方面，能否充分利用大模型的能力，成爲能否在商業大海中遨遊的新的評判指标。
另一方面，對業務的深入理解，對行業的深刻洞察，将成爲核心受到關注的專業價值。
于是，問題也已經明确——
未來已來，身處其中的你，準備好了嗎？
— 完 —
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科技前沿進展日日相見 ~
