多希望百度能領跑AI主戰場

文 |嘯 天

2025年，全球科技界正陷入前所未有的“資本焦慮”。過去一年，全球與AI相關的資本開支突破8000億美元大關。僅亞馬遜一家在AI基礎設施上的投入就預計達到1250億美元。

然而，巨額投入背后，AI產生的實際收入，遠不及支出速度。以OpenAI為例，盡管其規劃了未來數年萬億美元的投入，但在單一訂閱模式下，其年營收規模才只有130億美元，盈虧平衡遙遙無期。

算力競賽的喧囂之后，行業開始回歸理性，并逐漸形成“AI的未來不在實驗室，而在產業實踐的泥土里”的共識。在11月13日的百度世界2025大會上，創始人李彥宏并未過多渲染概念，而是密集拋出了文心大模型5.0、自研昆侖芯M系列時間表、智能體“伐謀”以及蘿卜快跑的全球化數據。

作為中國最早重注AI的科技巨頭，百度試圖向市場證明：在算力、模型、應用到生態的全棧布局下，AI正逐漸向產生實際效益的利潤中心轉變。在硅谷巨頭壟斷技術高地與國內“百模大戰”價格內卷的夾擊下，市場比任何時候都更希望看到，百度能真正領跑這場AI的主戰場。

算力底座：國產芯片的突圍與“制程”隱憂

AI競爭的下半場，核心不在于誰的模型參數更大，而在于誰能以更低的成本、更高的效率提供算力。

在百度世界2025上，百度亮出了其在硬件層面的最新底牌——新一代昆侖芯。根據發布會披露的時間表，昆侖芯M100計劃于2026年上市，主打極致性價比。面向超大規模多模態模型訓練需求的昆侖芯M300，預計2027年面世。

發布會還發布了“天池”超節點產品。百度宣布，天池256超節點與天池512超節點將于明年正式上市。官方數據顯示，單個天池512超節點即可完成萬億參數模型的訓練任務。這一數據發布背后，百度試圖在底層算力上構建自主可控的“護城河”。

算力硬件的突破，直接支撐了百度智能云的市場表現。IDC數據顯示，百度智能云以19.9%的市場份額位居國內智算解決方案實施服務第一。對百度而言，自研芯片不僅是技術問題，更是經濟賬。通過“芯片-框架-模型”的端到端優化，百度能夠顯著降低大模型的訓練和推理成本。

然而，亮眼的參數背后，挑戰依然嚴峻。

盡管昆侖芯在特定場景下表現優異，但在全球范圍內，英偉達構建的CUDA生態依然是難以逾越的護城河。大量開發者、開源模型和工具鏈仍深度綁定英偉達的架構，百度要讓開發者從CUDA遷移到自家的軟件棧，不僅需要時間，更需要極高的遷移成本和學習成本。

在半導體全球供應鏈割裂的背景下，國產AI芯片在先進制程的制造環節也面臨巨大的不確定性。M300規劃在2027年上市，這期間全球算力水平可能再次迭代，國產芯片能否在性能上持續咬住國際頂尖水平，不僅取決于百度的設計能力，更取決于國產制造工藝的良率與產能突破。

如果產能無法跟上模型迭代的速度，“算力焦慮”仍將是懸在百度乃至中國AI產業頭頂的達摩克利斯之劍。

文心5.0與智能體：SOTA光環下的同質化困局

算力之上，是大模型的角逐。

11月13日，李彥宏正式發布文心大模型5.0。從技術指標看，這是個龐然大物：總參數規模超過2.4萬億。更值得關注的是其架構設計——采用了超稀疏混合專家（MoE）架構，激活參數比例低于3%。這意味著，雖然模型“腦容量”巨大，但在實際運行時，只有極少部分的“專家”參數被激活，可大幅壓降推理成本。

文心5.0的另一大特征是“原生全模態”。在LMArena全球大模型競技場中，其預覽版排名全球第八，創意寫作能力并列全球第一。與此同時，百度發布的智能體“伐謀”（FM Agent），在權威基準MLE-Bench上拿下了SOTA成績，展示了在風電設計、交通信控等復雜B端場景中的決策能力。

從陪聊、寫詩，到設計風電場，AI正在從C端的“玩具”進化為B端的“工具”。

但在這場模型的軍備競賽中，百度面臨的挑戰同樣不容忽視。

盡管文心5.0在多項指標上領先，但在全球，OpenAI的GPT-4o、Google的Gemini以及視頻生成領域的Sora依然代表著認知的最高水平。國內大模型在邏輯推理、復雜代碼生成以及長視頻生成能力上，與硅谷頂尖模型仍存在肉眼可見的代差。百度不僅要跑得快，還要面對對手不斷推高的天花板。

在國內，還要面對“價格內卷”。2024年以來，字節跳動、阿里、騰訊等巨頭紛紛掀起“價格戰”，API調用價格跌破“白菜價”。在文心大模型試圖通過技術優化降低成本的同時，競對也在通過補貼換市場。這種惡性競爭，極大地壓縮了百度大模型商業化的利潤空間，可能導致“增量不增收”的尷尬局面。

智能體“伐謀”雖然在Demo和特定項目中表現出色，但要將這種能力規模化復制到千行百業，面臨著巨大的定制化成本和數據安全顧慮。傳統企業的數據孤島、IT基礎設施陳舊，都是阻礙大模型從“SOTA”走向“實效”的攔路虎。

應用重構：搜索與Robotaxi的“變現”大考

李彥宏曾斷言：“AI大模型時代，每個行業和產品都值得重做一遍。”百度首先拿自己開刀，搜索和自動駕駛是檢驗重構效果的兩大核心場景。

在搜索領域，百度披露了一個關鍵數據：絕大部分搜索結果已由AI生成。首條結果的富媒體覆蓋率已達70%。QuestMobile數據顯示，2025年8月，百度AI以3.29億月活用戶規模，位列國內移動端AI綜合助手及AI搜索賽道第一。

在Robotaxi領域，蘿卜快跑交出了一份對標全球的數據：累計服務單量超1700萬次，全無人駕駛里程突破1.4億公里，安全性遠超人類駕駛員，且在運營規模上超越了谷歌Waymo。

然而，這兩個核心戰場也正面臨著轉型的陣痛。

對搜索而言，最大的挑戰在于“流量入口”的遷移與“幻覺”風險。

用戶搜索習慣正發生根本性改變，越來越多的年輕人傾向于在抖音、小紅書等垂直內容平臺進行搜索，百度搜索的流量護城河正面臨分流壓力。

另外，AI生成的富媒體結果雖提升了體驗，但大模型固有的“幻覺”問題（一本正經地胡說八道）在搜索場景下是致命的。如何平衡AI生成的豐富度與信息的可信度，是百度AI搜索必須解決的信任危機。

至于蘿卜快跑，運營數據固然亮眼，但Robotaxi行業目前仍處于普遍虧損階段。車輛硬件成本、運營維護成本以及遠程安全員的人力成本，構成了高昂的單公里成本。

要在與網約車的人力成本競爭中勝出，蘿卜快跑要進一步擴大規模效應并降低車輛造價。政策監管的地域限制、公眾對無人駕駛安全性的心理門檻，以及特斯拉Cybercab等新變量的入局，都讓這場萬億級市場的爭奪戰充滿了不確定性。

商業化：中小商家的“投票”與同質化紅海

技術再先進，如果不能轉化為真金白銀，終究無法持久。百度在商業化變現上，正在嘗試多條路徑。

百度試圖用“慧播星”數字人解決方案來切入直播帶貨賽道，主打低成本、24小時不間斷。今年雙11期間，慧播星數字人帶貨GMV同比提升91%，并開始嘗試出海巴西等市場。

同時，為了解決AI應用開發難的問題，百度推出了無代碼編程智能體“秒噠2.0”，試圖通過降低門檻構建應用生態。

但在商業化的“最后一公里”，百度同樣步履維艱。

數字人領域，同質化競爭已成紅海。市面上提供數字人直播服務的公司多如牛毛，從幾百元到幾萬元的方案層出不窮。百度雖有技術優勢，但在電商運營的精細化程度、供應鏈整合能力上，相比于深耕電商生態的阿里、抖音，百度并不占優。許多中小商家反映，數字人雖便宜，但缺乏真人的互動感染力，長期轉化率仍有待驗證。

在“秒噠”構建的應用生態中，也存在“玩具多、工具少”的隱憂。降低開發門檻固然能帶來海量的應用數量（已超40萬個），但其中有多少真正解決了用戶痛點、具備長期留存價值的“殺手級應用”？如果平臺充斥著大量低質量、同質化的“玩具”應用，不僅無法形成健康的開發者生態，反而會消耗用戶的耐心。

回望2012年，當百度出現在太浩湖畔那場決定AI歷史進程的拍賣會上時，或許沒人能預料到今天的局面。

那是深度學習爆發的前夜，百度因價格因素惜敗于谷歌，但這次競購讓李彥宏堅定了對AI的投入。隨后的十年里，百度在研發上累計投入超過1000億元，甚至在移動互聯網紅利最盛時，因重注AI而被外界質疑“錯失時代”。如今，百度已成為全球極少數在芯片、框架（飛槳）、模型（文心）、應用（搜索、自動駕駛）四層架構上均有自主布局的公司。

當然，這條路注定崎嶇。國內“百模大戰”未結束，字節跳動、阿里巴巴、騰訊等巨頭在應用層面的追趕勢頭兇猛，它們擁有比百度更豐富的C端場景和社交鏈條。全球看，OpenAI和谷歌的技術迭代速度依然令人窒息。

2025年的百度世界大會，可以說是AI從“炫技”走向了“實用”的分水嶺。對百度而言，能否將“SOTA”的技術指標轉化為財報上的真金白銀，能否在強敵環伺中守住入口并拓寬邊界，這場大考，才剛剛開始，真心希望百度能在未來領跑AI主戰場。