Operator
大家好，感谢各位参加百度2023年第四季度及全年财报电话会议。目前所有参会者均处于只听模式。管理层发言结束后将进行问答环节。本次会议正在录音中。[接线员提示]现在有请今天会议的主持人、百度投资者关系总监林娟女士。
Juan Lin
大家好，欢迎参加百度2023年第四季度及全年财报电话会议。百度今日早些时候已发布财报，您可以在我们的网站以及新闻通讯服务上找到副本。今天参加电话会议的有：我们的联合创始人兼首席执行官李彦宏先生；首席财务官罗戎先生；以及负责百度智能云事业群组（ACG）的高级副总裁沈抖先生。管理层发言结束后，我们将进行问答环节。请注意，今天的讨论将包含根据美国《1995年私人证券诉讼改革法案》安全港条款所作的前瞻性陈述。前瞻性陈述受风险和不确定性影响，可能导致实际结果与当前预期存在差异。有关这些风险和不确定性的详细讨论，请参阅我们最新的年度报告以及提交给美国证券交易委员会和香港证券交易所的其他文件。除适用法律要求外，百度不承担更新任何前瞻性陈述的义务。我们的财报新闻稿和本次电话会议包含对某些未经审计的非公认会计准则财务指标的讨论。我们的新闻稿包含未经审计的非公认会计准则指标与最接近的未经审计公认会计准则指标之间的调节表，可在我们的投资者关系网站ir.baidu.com上查阅。提醒一下，本次会议正在录音中。此外，本次电话会议的网播将在百度投资者关系网站上提供。现在有请我们的首席执行官李彦宏先生。
Robin Li
大家好。当我们以稳健的业绩结束2023年时，百度全年总收入同比增长约8%，非GAAP营业利润率从22%提升至24%。这一改善凸显了我们核心业务的韧性，为我们在文心一言和文心大模型领域的探索奠定了坚实基础。 2023年是生成式AI和基础模型的一年。这是一场将重新设计流程并为经济各领域带来真正复兴的重大技术变革。百度已做好充分准备，将从这场开创性的经济革命中获益良多。我们从讨论生成式AI和基础模型的机遇，转向大规模推进文心一言和文心大模型的实践。 作为AI领域的先行者，百度可能已成为全球首家推出GPT模型的上市公司，我们的文心4.0作为中国最强大的基础模型傲然屹立。文心大模型持续获得市场认可，多家知名公司的文心API调用就是明证。 值得注意的是，三星在其Galaxy S24 5G销售中使用文心API。荣耀在其Magic 8.0中使用文心API，汽车之家使用文心API驱动多个AITC应用。这些合作进一步巩固了我们在生成式AI领域的领导地位。 此外，我们持续提升文心的效率。例如，文心3.5的推理成本仅为2023年3月版本的约1%。随着推理成本降低，文心将越来越容易被用户和企业所使用。我们能够做到这一点，主要得益于我们独特的四层AI架构和强大的端到端优化能力。 另外，我们正在提供更小尺寸的模型。这些小模型可以在性能和效率之间取得平衡，更好地满足客户的各种需求。 自2023年第二季度以来，我们积极利用文心革新我们的产品和服务，创造AI原生体验。我们相信实际应用对于释放文心和文心一言的全部商业潜力至关重要。最近，我们开始从文心和文心一言产生增量收入。第四季度，我们获得了数亿元人民币的收入，主要来自广告技术改进以及帮助企业构建自己的模型。我将在业务回顾部分提供更详细的解释。 展望2024年，我们相信这一增量收入将增长至数十亿元人民币，主要来自广告和AI云建设。虽然我们刚开始商业化生成式AI和基础模型，但我们看到了这项突破性技术的巨大变现潜力。我们将文心视为未来的基础系统，作为第三方和百度开发的数百万AI原生应用的基础。这种范式将使我们能够围绕文心创建一个生态系统，开辟新的收入来源。 现在来看百度原生AI应用的关键亮点。配备AI助手后，百度文库已成为用户创建各种格式内容的平台，帮助他们表达想法。除了总结、创建和扩展内容外，用户特别欣赏百度文库帮助他们自动将灵感转化为PPT的功能。 我们一直在持续改进和丰富其AI功能。例如，我们最近引入了新功能，如用于组织信息的思维导图。我们正在使用文心重构百度搜索。上季度，我们讨论了如何使用文心生成搜索结果，改善搜索体验。第四季度，百度搜索引入了类似信息流的内容，与生成的搜索结果一起大规模展示，为用户提供有用且相关的内容供探索。 第四季度，我们还开始通过多轮对话处理某些搜索查询，以更深入地理解用户意图。总体而言，生成式AI驱动的搜索补充了传统搜索，通过服务更广泛的信息需求和回答内容创作相关问题，扩大了百度搜索的总可寻址市场。 我们积极鼓励服务行业的中小企业在百度搜索上构建AI聊天机器人作为新的落地页。AI聊天机器人使他们能够更好地服务我们引导给他们的潜在买家，推动我们平台上的交易。同时，我们的AI聊天机器人可以帮助商家提高生产力。目前，约有4,000家商家正在使用我们的AI聊天机器人，特别是在医疗、教育、旅游、法律、B2B和汽车领域，这些领域的用户通常在做出购买决策前与商家互动以了解其产品。 我们相信，生成式AI驱动的搜索将有助于增加用户在百度的使用意图，巩固我们作为用户寻求信息和服务的首要入口的地位。我们还在扩展文心的应用范围，使企业能够轻松开发基于文心的AI原生应用。 12月，我们在公有云上推出了应用构建器，这是一套全面的工具，支持企业从零开始快速构建AI原生应用。该工具使企业能够整合各种能力，如组织未读消息以确定优先级、创建草稿、总结会议记录以及促进生成式AI驱动的数据分析。 此外，我们提供了多个现成模板，如AI智能体，使企业能够快速创建应用以验证其想法。这些进展在很大程度上基于我们自己在开发AI原生应用方面的开创性经验。 除了应用开发工具外，企业选择与我们合作，因为我们拥有最强大、最高效的基础模型，以及运行应用最具成本效益的云平台。12月，约有26,000家企业每月通过API积极使用文心，环比增长150%。文心现在每天处理超过5,000万次查询，环比增长190%，第三方调用量显著上升。 随着托管在我们公有云上的AI原生应用数量持续增加，我们准备通过整合用户和客户的反馈来加速提升模型性能。这将进一步拉大文心与国内同行的差距。此外，随着越来越多基于文心的AI原生应用变得流行，文心也将同样成功，并支持围绕其构建的强大生态系统，推动我们多年的增长。 总之，我们发现自己正处于生成式AI和信息模型的巨大机遇之中。通过文心和文心一言，我们已经开始产生增量收入。2024年，我们预计AI收入贡献将变得更加重要，而我们的核心业务将保持韧性。此外，我们正准备服务于文心发展的下一波浪潮。未来，我们相信将有数百万个基于文心的AI原生应用，其中大部分由我们的云客户开发。不断扩展的文心生态系统将为百度解锁众多变现潜力。 现在让我回顾一下2023年第四季度各业务的关键亮点。移动生态系统在收入、利润率和现金流方面表现稳健。第四季度，百度核心在线营销收入同比增长6%，由旅游、医疗、商业服务等垂直领域推动。 第四季度，由于广告技术改进，我们产生了数亿元人民币的增量广告收入。我们继续使用文心增强我们的变现系统，包括本季度的定向能力和竞价系统。从1月开始，我们的变现系统已能够为搜索查询生成实时文本广告。展示了在定向和广告创建方面的重大技术改进。截至目前，我们的新营销平台已吸引了约10,000家广告主。 一家医美行业的广告主在第四季度开始采用我们的新营销平台。借助AI助手，广告主可以通过自然语言全面阐述其需求，并通过多轮对话进一步澄清和解释。这种对话体验通过生成相关广告内容，帮助构建优化的搜索和信息流广告活动。我们的平台还帮助他们触达高度定向的受众，同时动态分配预算以推动转化。 该广告主在使用这个增强平台和能力后，转化率提高了22%，销售线索获取成本降低了5%。目前，只有我们整个广告主基础的一小部分采用了这个新营销平台，这意味着未来有巨大的增长机会。所有这些举措都帮助广告主提高了转化率，导致他们在本季度增加了在我们平台上的广告预算。我们预计2024年及以后，生成式AI和基础模型将继续推动广告收入增长。 在增强广告技术的同时，我们还在第四季度推出了品牌AI聊天机器人，这是一款基于文心一言的创新广告产品。AI聊天机器人进一步丰富了我们的广告产品组合。它可以增强用户参与度和客户调查，同时也能吸引客户注意力并激发客户需求。 自去年10月以来，中国飞鹤（本地婴儿配方奶粉公司）采用了AI聊天机器人来推广其品牌。该AI聊天机器人使飞鹤能够与客户进行多轮互动，提高品牌知名度并获得对其潜在消费者的宝贵洞察。这些深刻的洞察也帮助飞鹤了解客户对品牌和产品的看法，从而制定增强的营销策略。品牌AI聊天机器人引起了品牌广告主的极大兴趣，我们预计未来会有更多广告主采用AI聊天机器人。 正如我之前提到的，我们正在使用文心构建我们的应用。随着我们AI原生产品组合的持续增强，我们相信越来越多的用户将来到百度平台。这反过来将帮助我们在用户参与度和在线广告收入方面获得更多市场份额。展望2024年，移动生态系统应继续产生稳定的利润和现金流。 AI云收入同比增长11%至57亿元人民币，第四季度盈利能力持续改善。生成式AI和基础模型的收入占我们第四季度AI云收入的4.8%。模型构建需求的增加以及推理分发的增长在这一加速收入增长中发挥了重要作用。 我们看到越来越多的企业，特别是科技公司，转向我们的公有云来构建他们的模型。此外，百度核心其他业务集团（如移动生态系统集团和智能驾驶集团）产生的AI云收入在第四季度约为27亿元人民币。在第四季度内部云收入中，生成式AI和基础模型约占14%。综合来看，第四季度内外AI云总收入为84亿元人民币，其中生成式AI和基础模型贡献约6.56亿元人民币。 生成式AI和大语言模型已成为许多企业的关键考虑因素，推动云行业从通用计算向AI计算转变。这种演变正在重塑云行业的竞争格局，加强我们在AI领域的领先地位并扩大我们的总可寻址市场。企业选择我们，得益于我们在中国拥有最强大、最具成本效益的AI基础设施，适用于模型训练和推理。这得益于我们独特的四层AI基础设施带来的持续效率提升以及多年来在文心方面的经验。 上季度，我们解释说，在我们AI基础设施上，98%的大语言模型训练时间是有效的。此外，我们的GPU网络在大语言模型训练中的利用率达到95%。这两项指标都设定了行业基准。在我们的千帆平台上，我们提供模型构建器和应用构建器，这两套工具帮助企业轻松构建模型和开发应用。截至目前，企业已在我们的千帆平台上构建了约10,000个模型。自推出以来，应用构建器已促进了数千个AI原生应用的创建。随着越来越多的应用在我们的千帆平台上构建，我们未来将有更大的收入潜力。 展望2024年，AI云应保持强劲的收入增长，并在非GAAP运营层面产生利润。 我们的智能驾驶业务继续专注于实现Apollo Go的新盈亏平衡。在武汉，Apollo Go最大的运营城市，第四季度约45%的订单由完全无人驾驶车辆提供。这一指标在1月份超过了50%。这一增长是因为我们在高峰时段加强了复杂交通条件区域的运营，并在过去几个月进一步扩大了运营区域。这一发展源于我们通过安全运营Apollo Go在公共道路上持续改进技术的努力。 在中国，Apollo Go第四季度提供了约83.9万次公开乘车，同比增长49%。1月初，Apollo Go提供的累计乘车次数超过500万次。从运营中收集的大量数据将进一步帮助我们提高安全运营的效率。 展望2024年，我们将继续专注于接近Apollo Go的单位经济盈亏平衡目标，并管理我们的成本和费用以减少智能驾驶业务的亏损。达到单位经济盈亏平衡后，我们计划迅速将我们在武汉的成功运营复制到其他地区。 总之，我们正面临生成式AI和基础模型的巨大机遇。我们将继续投资于这些机遇。同时，我们将努力优化各业务线的成本和费用结构，提高运营效率。接下来，让我把电话交给荣总来介绍财务业绩。
Rong Luo
谢谢，Robin。现在让我详细介绍一下我们2023年第四季度及全年的财务业绩。我们以稳健的财务业绩结束了2023年。第四季度总收入为人民币350亿元，同比增长6%。2023年全年总收入为人民币1346亿元，同比增长9%。百度核心业务第四季度收入为人民币275亿元，同比增长7%。2023年，百度核心业务实现收入人民币1035亿元，同比增长8%。百度核心在线营销收入第四季度同比增长6%至人民币192亿元，占百度核心总收入的7%。2023年百度核心在线营销收入同比增长8%。百度核心非在线营销收入为人民币83亿元，同比增长9%。2023年全年，我们的在线营销业务同比增长9%。在线营销业务的增长主要受AI云业务推动。第四季度IT业务收入为人民币77亿元，同比增长2%。2023年IT业务收入为人民币319亿元，同比增长10%。第四季度营收成本为人民币174亿元，同比增长3%，主要由于AI云业务相关成本增加，部分被内容成本下降所抵消。2023年营收成本为人民币650亿元，同比增长2%，主要由于流量获取成本增加，部分被内容成本和AI云业务相关成本下降所抵消。第四季度运营费用为人民币121亿元，同比增长5%，主要由于支持生成式AI研发改进的服务器折旧费用和服务器托管费用增加，以及渠道支出和促销营销费用增加。2023年运营费用为人民币477亿元，同比增长9%，主要由于渠道支出和促销营销费用增加，以及支持生成式AI研发改进的服务器折旧费用和服务器托管费用增加。第四季度运营收入为人民币54亿元。百度核心运营收入为人民币47亿元，百度核心运营利润率为17%。2023年运营收入为人民币219亿元。百度核心运营收入为人民币188亿元，百度核心运营利润率为18%。第四季度非GAAP运营收入为人民币71亿元。非GAAP百度核心运营收入为人民币62亿元，非GAAP百度核心运营利润率为23%。2023年非GAAP运营收入为人民币284亿元。非GAAP百度核心运营收入为人民币247亿元，非GAAP百度核心运营利润率为24%。第四季度其他净亏损总额为人民币25亿元，而去年同期其他净收入总额为人民币18亿元，主要由于优先股条款修改导致权益法投资损失增加。所得税收益为人民币9600万元。2023年其他净收入总额为人民币33亿元，而去年其他净亏损总额为人民币58亿元，主要由于今年长期投资公允价值收益人民币19.8亿元，而去年公允价值损失为人民币39亿元，以及长期投资减值减少人民币22亿元。所得税费用为人民币36亿元。第四季度归属于百度的净利润为人民币26亿元，稀释后每ADS收益为人民币6.77元。归属于百度核心的净利润为人民币24亿元，百度核心净利润率为9%。非GAAP归属于百度的净利润为人民币78亿元，非GAAP稀释后每ADS收益为人民币21.86元。非GAAP归属于百度核心的净利润为人民币75亿元，非GAAP百度核心净利润率为27%。2023年归属于百度的净利润为人民币203亿元，稀释后每ADS收益为人民币55.08元。归属于百度核心的净利润为人民币194亿元，百度核心净利润率为19%。非GAAP归属于百度的净利润为人民币287亿元，非GAAP稀释后每ADS收益为人民币80.85元。非GAAP归属于百度核心的净利润为人民币274亿元，非GAAP百度核心净利润率为26%。截至2023年12月31日，现金、现金等价物、受限制现金和短期投资为人民币2054亿元，不包括IT业务的现金、现金等价物、受限制现金和短期投资为人民币2000亿元。2023年自由现金流为人民币254亿元，不包括IT业务的自由现金流为人民币221亿元。截至2023年12月31日，百度核心拥有约35,000名员工。现在，主持人，让我们开始问答环节。
Operator
谢谢。我们现在开始问答环节。[接线员指示] 今天第一个问题来自花旗银行的Alicia Yap。请提问。
Alicia Yap
您好，谢谢。晚上好，管理层。感谢回答我的问题。我的问题是关于前景展望。管理层如何看待2024年中国的宏观经济环境？管理层对百度整体2024年的增长前景有何看法？另外，2024年百度总收入中AI相关收入将贡献多大比例？谢谢。
Robin Li
你好，Alicia，我是Robin。在讨论前景之前，我们先简要回顾一下去年。我们面临了非常具有挑战性的宏观经济环境，但我们的业务表现非常稳健。我们在生成式AI方面进行了非常积极的投资，但我们的非GAAP运营利润率同比扩大，收入实现了稳健增长。更重要的是，我们开始从生成式AI和基础模型中产生增量收入。对于今年，我们注意到中央和地方政府都在努力促进经济增长。在为期八天的春节假期期间，我们看到消费增长，特别是旅游行业。但我们仍然在充满不确定性的宏观环境中运营。我们正在密切关注重大的经济刺激计划，我们认为这对于实现今年的目标至关重要。但尽管如此，我们看到了很多机会。我们的核心业务保持稳健，生成式AI和基础模型的增量收入将在2024年增加到数十亿元人民币。这将有助于我们总收入的增长。更具体地说，得益于我们在LLM和生成式AI方面的领先地位，企业越来越多地在百度云上构建模型和开发应用程序。对于我们的移动生态系统，我们已经积累了庞大的用户基础，并且我们通过AI创新不断改进产品并增强变现能力。因此，当我们结合云和移动业务时，我认为我们将能够维持长期增长，我们预计这一增长将快于中国的GDP增长。谢谢。
Alicia Yap
谢谢。
Operator
好的。今天下一个问题将来自摩根大通的Alex Yao。你好，Alex，你的线路已接通。你静音了吗？
Alex Yao
是的。抱歉，我刚才静音了。晚上好，管理层。感谢回答我的问题。我有几个关于成本结构和利润率趋势的问题。首先，我们在成本削减和优化方面还有多少空间？我们应该如何看待AI相关投资？过去你们讨论过芯片投资和AI收入贡献之间会有滞后？如果我们打算扩大业务，我们应该如何看待2024年的利润率趋势？
Rong Luo
Alex，非常感谢您的问题。我是Julius。我认为，除了对生成式AI业务的投资外，我们的传统业务在成本和费用管理方面仍有空间。展望2024年，我们将继续专注于核心业务，同时准备减少对非战略性业务的资源分配。此外，我们正通过减少管理层级、简化执行流程和扁平化组织结构，持续提升整体组织效率。因此，进入今年，我们坚定致力于持续优化运营，确保拥有更具生产力的人力资源团队。通过这些计划措施，我们的目标是保持百度核心业务的稳健盈利，移动生态系统继续贡献强劲利润率并产生强劲现金流，同时AI云业务保持盈利。尽管我们在AI领域进行投资，但仍成功维持了稳健的营业利润率。如果您还记得，从2023年开始，我们开始投资生成式AI和大语言模型。这项投资主要反映在我们的[听不清]中，主要涉及购买用于模型训练和服务的芯片和服务器。如您所知，资本支出将在数年内折旧，因此尽管2023年百度的资本支出同比增长58%，我们的非GAAP营业利润率仍实现了2个百分点的同比增长。展望未来，在发展新AI业务的过程中，我们不可避免地会进行新的投资。然而，这些投资预计不会对我们的利润率或利润产生重大影响。在市场发展的早期阶段，我们也不会过度优先考虑AI云业务的利润率。我们相信，从长远来看，这项业务有望带来更好的利润率。此外，AI原生2C产品可能会有一些促销活动，但我们会谨慎管理并密切监控，以平衡投资与增长。我们很高兴看到，对新举措的投资已开始产生早期成果。正如Robin刚才提到的，广告技术改进带来的增量收入在第四季度已达到数亿人民币，而生成式AI和基础模型带来的AI云增量收入也贡献了AI云总收入的4.8%。我认为所有这些有前景的营收成果都增强了我们对业务战略的信心。因此，未来我们将坚定不移地致力于生成式AI和大语言模型应用的发展。谢谢您，Alex。
Operator
我们的下一个问题来自摩根士丹利的Gary Yu。请提问。
Gary Yu
您好，晚上好。感谢您回答我的问题。我有一个关于AI贡献的问题。关于AI相关收入贡献，您能否量化或证明百度将产生的广告收入纯粹是来自AIGC的增量贡献，而不是蚕食现有的搜索业务？如果AI纯粹是增量贡献，我们是否应该预期其增长会快于平均水平？排除AI因素，我们应该如何看待2024年的核心增长率？谢谢。
Robin Li
您好，Gary，我是Robin。我们是中国最大的搜索引擎。我们拥有近7亿月活跃用户，在中国互联网和移动用户中建立了非常强大的品牌影响力。他们依赖我们获取全面可靠的信息。因此我们拥有强大而稳定的基础收入和利润。但我们也对宏观经济非常敏感，因为我们的广告业务覆盖了非常广泛的垂直领域。我之前提到过，宏观经济环境仍存在不确定性。但生成式AI和大语言模型正在货币化和用户参与度方面释放新的机遇。我认为在货币化方面量化增量收入相对更容易。我之前提到过，生成式AI已经帮助提高了广告ECPM。我们升级的货币化系统使我们能够提升定向能力，从而生成和展示更相关的广告。我们在第四季度从这类举措中获得了数亿元的收入。今年增量收入将增长到数十亿元。用户参与度方面较难量化，生成式AI正在帮助我们改善用户体验。我们在搜索和One Pool中已经看到了初步成果，未来我们将继续推出新功能。这些举措将帮助我们随着时间的推移提高用户心智份额和使用时长，并带来更大的潜力。因此我认为纯粹增量收入将来自货币化和用户参与度两方面。谢谢。
Operator
我们今天的下一个问题来自高盛的林肯·孔。请提问。
Lincoln Kong
您好，感谢管理层回答我的问题。我的问题是关于云业务的。我们应该如何看待由生成式AI驱动的增量收入增长，生成式AI云的产品组合是怎样的？具体有哪些产品是主要的增长驱动力？展望2024年，我们应该如何预期今年整体AI云收入增长，以及今年的利润率趋势会是怎样的？谢谢。
Rong Luo
感谢您的提问。我是Julius。正如Robin刚才提到的，我们来自生成式AI和基础模型相关业务的总收入，包括内部和外部收入，在第四季度已经达到6.56亿元人民币，这个数字在2024年全年应该会增长到数十亿元人民币。我们看到企业对使用生成式AI和大语言模型开发新应用和功能的兴趣日益增长。为了实现这一目标，他们正在积极构建模型来支持其产品和解决方案。这就是我们从外部客户那里获得大部分收入的方式。 与此同时，我们看到来自外部客户的模型推理收入显著增长。虽然推理收入目前仍然较小，但我们相信从长远来看，它将成为重要且可持续的收入驱动力。我们认为内部客户产生的收入也相当重要，因为其中很大一部分是用于模型推理的。 百度是首家使用生成式AI和大语言模型重构所有业务和产品的公司。随着由生成式AI和大语言模型支持的产品和功能数量持续增加，来自内部客户的ERNIE API成本一直在快速增长，并已达到相当大的规模。这样的发展证明ERNIE和ERNIE Bot能够很好地提升实际应用中的生产力和效率。我们也相信未来会有越来越多的外部客户使用ERNIE开发自己的应用程序，并推动我们的外部收入增长。 关于您对我们产品组合的问题，我们拥有中国最强大的AI基础设施，用于模型训练和推理。这一基础设施帮助我们的客户以成本效益的方式构建和运行模型。此外，正如Robin之前提到的，我们的模型提供多种模型以及一整套工具，包括模型构建器和应用构建器，用于模型构建和应用开发。除此之外，我们还开发了自己的AI原生解决方案，例如GBI，即生成式商业智能。这些应用正在帮助企业提高生产力和效率。 除了与AI相关的增量机会外，生成式AI和基础模型也为我们的传统云业务带来了新的机遇。首先，我们继续在CPU为中心的云服务方面赢得客户和项目，因为我们的AI基础设施和CPU为中心的云服务得到了高度认可，特别是在互联网、科技和教育领域。其次，生成式AI和基础模型使我们能够比以前更高效地为客户构建AI解决方案，促进传统行业的数字化和智能化转型。这两个因素都在推动我们的云收入增长。总体而言，我们应该会看到2024年云收入增长将加速超过去年。 此外，我们对维持AI云的盈利能力相当有信心。对于企业云，我们应该能够持续改善传统云业务的毛利率。至于生成式AI和大语言模型业务，市场仍处于非常早期的发展阶段。因此，我们应该采取相当动态的定价策略，以快速教育市场并扩大我们在更多企业客户中的渗透率。我们相信从长远来看，新业务的标准化利润率应该高于传统云业务。谢谢。
Operator
今天的下一个问题将来自杰富瑞的Thomas Chong。请提问。
Thomas Chong
大家好，晚上好。感谢管理层回答我的问题。我想问一下我们AI 2C产品开发的进展如何？流量增长情况怎样？关于新的生成式搜索，有哪些关键指标可以分享？AI如何提升搜索流量和用户停留时间？我们何时能看到流量或超级应用的曝光度提升？谢谢。
Robin Li
是的，我们正在使用生成式AI重构所有的2C产品。我认为生成式AI和基础模型正在让我们的所有产品变得更加强大。过去几个月，我们在这方面取得了显著进展，初步用户反馈令人鼓舞。 对于搜索而言，生成式AI的引入使百度能够回答更广泛的问题，包括更复杂、开放式和比较性的查询。通过文心一言，我们可以以更具互动性的方式提供直接清晰的答案。过去几个月，越来越多的搜索结果是由文心一言生成的，而不仅仅是提供一些内容和链接。 因此，用户更频繁地使用百度并提出新的问题。例如，越来越多的用户来到百度进行内容创作，无论是文本还是图像。在春节期间，百度帮助用户创建新年祝福信息并为亲人生成个性化电子贺卡。这不是搜索引擎的典型用例，但我们看到大量用户依赖百度满足这类需求。 展望未来，我们将越来越多地使用文心一言生成搜索查询的答案，然后通过多轮对话澄清用户意图，从而通过自然语言解决复杂的用户需求。虽然这些举措已经提升了搜索体验，但我们仍处于使用文心一言重构百度搜索的早期阶段。 我们将继续根据用户反馈测试和迭代生成式AI功能。我们将遵循典型的测试和微调新体验的流程，然后才进行更大规模的推广。总体而言，我们相信生成式AI将补充传统搜索，最终提高用户在百度的留存率、参与度和停留时间。 除了搜索之外，文心一言作为副驾驶，使文库从一个供用户查找表格和文档的应用，转变为用户一站式创建各种格式内容的平台。今年以来，我认为大约18%的新付费用户是被文库的生成式AI功能吸引的。 我想强调，我们仍处于使用文心一言重构我们的应用和构建新应用的早期阶段。同时，我们正在吸引并帮助企业基于文心一言构建应用。我们相信文心一言的成功取决于其广泛而活跃的采用，无论是通过百度应用还是第三方应用。谢谢。
Operator
我们今天的下一个问题来自瑞穗证券的James Lee。请提问。
James Lee
好的。感谢回答我的问题。你们能否谈谈ERNIE在2024年的技术路线图？是否包括多模态功能，可能类似于Sora，或者可能开放AI商店，或者推出AI引擎？有什么里程碑或关键指标可以分享吗？这个问题的第二部分是关于运行生成式AI的成本，我们应该如何看待未来管理推理成本的利弊？显然，你们提到了一些提高效率的方法。还有没有其他优化这个过程的杠杆？谢谢。
Robin Li
是的，我们手头的芯片应该能够让我们将EB4提升到新的水平。正如我之前提到的，我们将采取应用驱动的方法来强化ERNIE，我们的用户和客户会告诉我们模型应该在哪些方面改进和调整。这可能包括构建多模态、增强代理能力、提高可靠性等等。重要的是要注意，我们专注于使用ERNIE为用户和客户带来真正的价值，而不仅仅是追求高排名下载量和研究论文发表。你说得对，价格是一个非常重要的问题，让高性能基础模型变得可负担对于大规模运营至关重要。我之前提到，我们一直在持续降低模型推理成本。现在EB3.5的推理成本大约是2023年3月版本的1%。通过这样做，越来越多的企业越来越愿意在ERNIE上测试、开发和迭代他们的应用程序。我们理解，对于许多客户来说，他们倾向于在效率、成本和速度之间取得平衡。因此，我们也提供较小的语言模型，并帮助客户利用MOE（专家混合）来获得最佳性能。通过我们的端到端方法，我们相信在降低我们最强大模型的成本方面仍有充足的空间，使它们对我们的客户越来越可负担。这将有助于进一步推动ERNIE的采用。在内部，我们正在密切关注基于ERNIE开发的应用程序数量。正如我之前提到的，ERNIE现在每天处理超过5000万次查询。目前，ERNIE API来自内部应用程序的成本仍然大于外部应用程序的成本。来自外部应用程序的不同规模ERNIE的成本一直在快速增长。我们才刚刚开始这段旅程。随着越来越多的终端用户使用ERNIE，无论是通过百度应用程序还是通过第三方应用程序，ERNIE只会变得更强大、更智能、更有用。这将使我们能够围绕ERNIE培育一个生态系统。随着这些应用程序和模型被终端用户积极使用，它们也将为我们产生显著的推理收入。谢谢。
Operator
我们今天的下一个问题来自汇丰银行的Charlene Liu。请提问。
Charlene Liu
谢谢。晚上好，管理层，再次感谢提供这个机会。我有一个关于ERNIE的问题。ERNIE的企业采用情况与同行相比如何？能否请您分享一下目前有多少家企业正在使用ERNIE构建模型和应用程序的最新数据，并帮助我们了解这与上一季度相比有何变化，以及背后的驱动因素可能是什么？最后，能否也帮助我们理解，是否可以假设应用ERNIE API集成的企业不太可能使用其他同类产品。非常感谢。
Rong Luo
很好的问题，Charlene。正如Robin刚才提到的，大约26,000个不同规模、覆盖不同垂直领域的价格，使得我们云端的ERNIE API在12月份实现了环比150%的增长。ERNIE API的日调用成本已超过5,000万元，我们相信中国没有其他公司获得了如此多的客户并收到如此高量的API请求。企业选择我们的主要原因如下：首先，我们拥有中国最具成本效益的AI基础设施用于模型训练和推理，这主要得益于我们强大的端到端优化能力。正如之前提到的，生成式AI和大语言模型正在重塑中国公有云市场的竞争格局，并增强了我们的竞争优势。我们在管理大规模GPU中心化云服务方面的高GPU利用率能力持续提升了我们的AI基础设施。因此，我们可以帮助企业以低成本在我们的云上构建和运行模型，并开发AI原生应用。其次，EB系列模型吸引了许多客户使用我们的云服务。过去几个月，我们持续提升了ERNIE的性能，获得了客户的积极反馈。我们还提供不同规模的ERNIE模型，以更好地满足客户在成本结构方面的需求。第三，我们是中国首家推出模型即服务产品的公司，为LLM和AI原生应用开发提供一站式服务。ERNIE Bot使企业能够轻松使用大语言模型。我们还提供工具包，帮助企业轻松调整或微调模型，并在我们的云上开发应用。通过这些工具包，客户可以通过整合专有数据来定制构建，以成本效益的方式开发应用，也可以直接使用ERNIE API为其自有应用提供支持。我们还可以帮助他们在应用开发中采用MOE方法，使用不同模型支持不同的产品功能。因此，企业可以专注于识别客户痛点，而不是在编程上投入过多精力。所有这些举措都帮助我们在生成式AI和LLM领域建立了先发优势。关于您的最后一个问题，随着更多客户使用我们的地图平台开发旨在吸引用户的AI原生应用，大量用户和客户洞察将在我们的云上生成和积累。这些洞察也将使我们能够进一步完善工具包。随着我们的工具变得越来越客户友好，帮助企业轻松微调模型和创建应用，他们将更倾向于留在我们的平台上。此外，值得注意的是，在当前使用大语言模型的阶段，为客户选择的模型创建合适的提示词至关重要。由于他们投入了大量精力构建和积累使用大语言模型的最佳提示词，因此转向另一个模型对他们来说并不明智，因为他们将不得不重新建立提示词组合。因此，随着我们平台采用率和活跃使用率的增加，客户满意度和转换成本将帮助我们提高客户留存率。
Charlene Liu
谢谢。
Operator
今天我们的下一个问题将来自美国银行证券的Miranda Zhuang。请开始提问。
Miranda Zhuang
晚上好。感谢回答我的问题，这是关于AI芯片的，我想了解在美国最近进一步实施芯片限制后，这对你们的AI发展有什么影响。关于替代芯片有什么最新进展吗？考虑到芯片方面的担忧，百度在AI模型产品和商业化方面与海外同行相比有何不同，哪些方面可以实现，哪些可能变得困难？未来几年公司将采取什么措施来跟上海外同行的步伐？谢谢。
Robin Li
短期内，这对我们的模型开发、产品创新或商业化影响微乎其微。正如我上个季度提到的，我们已经拥有中国最强大的基础模型，我们的AI芯片储备使我们能够在未来一两年内继续增强盈利能力。对于模型推理，它需要不那么强大的芯片。我们的储备和市场上可用的芯片足以支持我们为终端用户和客户提供许多AI原生应用。从长远来看，我们可能无法获得最尖端的GPU。但凭借最高效的自主研发软件堆栈，用户体验总体上不会受到影响。在应用层、模型层和框架层都有充足的创新空间。我们端到端自主研发的四层AI架构以及强大的研发团队将支持我们使用不那么先进的芯片进行高效的模型训练和推理。这为百度提供了相对于国内同行的独特竞争优势。对于企业和开发者来说，在ERNIE上构建应用将是拥抱AI的最佳且最高效的方式。谢谢。
Operator
今天我们的下一个问题将来自瑞银的Ken Fong。请开始提问。
Unidentified Analyst
晚上好，管理层。我是[indiscernible]，代表Kenneth提问。感谢回答我的问题。最近几天，我们看到文本到视频或视频生成技术方面有许多发展。您如何看待这项技术对中国更广泛的AI行业发展的影响，以及这对ERNIE意味着什么？能否详细阐述ERNIE未来的战略路线图？此外，ERNIE目前在文本生成、文本到图像、文本到视频生成任务方面表现如何？您预见这些领域会有哪些改进？谢谢。
Robin Li
我是Robin。首先，多模态或文本到音频和视频等多模态的整合是未来基础模型发展的重要方向。这是实现通用人工智能（AGI）的必备条件。百度已经在这一领域进行了投资，未来将继续加大投入。其次，从基础模型的发展来看，大语言模型市场非常庞大且仍处于早期阶段。即使是全球最强大的语言模型，在许多应用场景中仍显不足。创新空间巨大。较小规模的模型、MOE（专家混合）和智能体都在快速发展。我们致力于让各类企业更容易获得这些能力，并解决各种场景中的实际问题。第三，在视觉基础模型领域。一个显著且具有巨大市场潜力的重要应用是自动驾驶，百度在这一领域是先行者和全球领导者。我们一直在使用扩散模型和Transformer来训练用于自动驾驶的视频生成模型。我们在物体分类、检测和分割方面也持续取得进展，从而更好地理解物理世界及其规律。这使我们能够将道路上捕捉的图像和视频转化为具体任务，实现更智能、适应性更强和更安全的自动驾驶技术。总体而言，我们的战略是部署最强大的基础模型来解决实际问题，我们将继续在这一领域投资以确保我们的领导地位。谢谢。
Operator
谢谢。女士们、先生们，至此，我们将结束问答环节，并结束百度2023年第四季度及全年财报电话会议。非常感谢大家参加今天的会议。您现在可以挂断电话了。