谈谈百度的「熵减」策略 (opens in new tab)

这一轮国内 AI 大潮的演进，很难再用「技术突破」或「产品创新」来简单概括。如果换一个更贴切的描述，倒是更像在焦虑驱动下展开的系统性扩张。春节期间的红包混战、几家巨头大模型定位的频繁摇摆、到现在的全行业「龙虾」热，看起来是热闹的创新繁荣，如果把这些现象放在同一张坐标系里观察，会发现一个更深层的特征：在不确定性之中不断试探与外延，这其实上是一种典型的「熵增」过程。 这种熵增并不只体现在技术层面。模型参数持续刷新，能力指标不断被抬高，但用户的真实感知并没有同步提升；产品形态快速迭代，却缺乏稳定结构；内容生成能力显著增强，信息污染问题却愈发突出。随着前几天「315 曝光 GEO」事件的出现，用户对大模型内容的信任似乎开始出现裂痕。行业正在从「谁更强」的竞赛，悄然转向「谁更可靠」的比拼。 这样的背景下，百度的路径转变倒是显得有些反直觉。不再一味地强化参数竞争，在叙事上也不再不断切换，选择了一种更为克制的方向： 全栈优势。其中全栈优势下，又主打应用驱动。这种聚集式创新，可以理解为一种「 熵减 」策略，即在系统复杂度不断上升的情况下，有意识地降低不确定性、压缩噪音、强化结构。 这种取向首先体...