百度正在成為中國第一家「系統級AI公司」

文：王智遠 | ID:Z201440

昨天，我去了百度世界大會。

人山人海，各種場景、應用、智能體把展區塞滿了。今年比去年強太多了，不吹牛，那種「活人感」和「可用性」，一下子冒出來了。

外面大家都在聊產品、聊功能、聊落地。但回來的路上，我想了一路，腦子里跳出來的第一個詞是：Google。

之前寫過 Google 的財報、I/O、Cloud Next，太清楚它真正可怕的地方：它是全球唯一把「全棧 AI」跑通的巨頭。

當我把百度放進和 Google 同一個坐標系里，突然意識到一件更可怕、也是現場沒人講破的事：

百度除了落地、效果涌現本身，還有一條「未被明說」的曲線，那就是：它可能是中國唯一有機會走成 Google 全棧路徑的公司。

01

為什么？先看表面今年百度到底「跑起來了什么」。

AI 搜索是最明顯的變化。

我在展臺后面觀察了很久，用戶在旁邊提問時，工作人員現場演示給出的交付物，是直接讓它「把事做掉」的。

這種執行感，以及執行過程的富文本呈現，我到現在為止，在別家還沒看到過。

文庫和網盤的 GenFlow 3.0 就更明顯了。

現在真像一個助理，會自己拆任務、跑流程、做判斷、返成果；這套東西，我說再多始終還是理論，你只要真用用，應該能體驗到它和去年 2.0 時的差距。

去年 WAIC 上的 2.0 版本我還記得，但沒想到一年跳這么快。

GenFlow 3.0 里，Office Agent 是我看到最出彩的一條路；你隨便說一句要求，它不光聽懂，還能去碰 Excel/PPT 的底層能力：

調結構、寫邏輯、清洗數據、自動透視表……以前這些我都得強行憋著做，現在一句話能跑完，這就是「原子級能力」帶來的震感。

再往下看 GenX；今年能直觀感覺到底層架構換代了：文字、圖片、視頻、音頻的理解是連著的，不是「幾個能力拼盤」。

數字人也不一樣了。

今年是真能接梗、能互動的那種狀態。市集里我看到有個觀眾調侃一句，它回的反而像「一個新 UI」。你能感覺到交互方式在變。

但最讓我驚訝的，是秒噠2.0 生態里長出的「小東西」。

有人現場用低代碼搭了一個「AI 香水」，你報個口味，它能給你生成香調、故事和文案。我看到好幾個人幾分鐘做出 AI 小應用、行業小工具，這說明一件事：底層能力已經被統一了。

百度蒸汽機，已經不是當初那種「生成一個 5 秒小視頻、抽卡看運氣」的玩具了，現在長視頻、流式生成、可以邊看邊改。

我先給它一張圖、一段提示詞，它先幫我跑出一小段；看著看著，覺得不對，可以隨時打斷，說一句「鏡頭再拉遠一點、再加一段夜景、人物情緒再壓一點，后面的畫面就會順著你新的提示詞繼續往后長。

視頻變成一條可以無限續寫的時間線，這在大會開場前有現場演示，相信去的人，都能感受到那種變化。

另一個是蘿卜快跑。

今年我發現，它的整個節奏就一個詞：往外跑。迪拜、阿布扎比、香港、瑞士……越來越多的海外城市開始出現「中國蘿卜」的影子。

有媒體統計過，現在全球已經有十幾甚至二十多座城市接入了蘿卜快跑的服務。

更夸張的是，它直接搭上了 Uber、Lyft 這種全球出行網絡，將來在海外打車軟件里點到一輛無人車，很可能背后跑的就是百度那套系統。

所以，我覺得，如果只看表層現象，你會以為百度今年「落地做得挺不錯」；但對我來說，這更像，系統已經搭好了，現在開始自然往外長。

不行，我們再看一組更關鍵的數據。

百度 2025 年 Q2 的財報里，其實藏著一個外界幾乎沒人提的細節：AI 新業務收入，第一次跨過100 億大關同比直接干到 30%＋

這是落在文庫、網盤、AI 搜索、云、自動駕駛等一整條鏈路的真金白銀。

換句話說，我昨天在現場看到的那些「東西變能用了」「開始有活人味了」「流程真能跑、活兒真能干」，是已經開始長成規模化業務體積了

這也是我為什么說：表層涌現只占 20%，剩下 80%，全藏在背后的系統結構里。

02

什么結構？剩下那 80%，到底是什么？

你仔細想一下就會發現，今年百度那些看似「分散」的東西，都能擺進同一張圖里：

搜索、文心助手是入口；文庫、網盤加上 GenFlow，是工具層；里面又長出 Office Agent、GenX 這種任務鏈能力；

百看、智能框是一套新的入口；小度、車 OS 是端側系統；蒸汽機是視頻生成底座；蘿卜快跑是真實世界的執行系統。

換句話說：入口、工具、系統、內容、執行，這五層結構，今年幾乎同時「亮出來」。

如果這些模塊來自不同團隊、不同方向、不同節奏，按理說不可能在同一年出現這么明顯的「同構趨勢」，但今年它們偏偏一起冒頭了，而且走向非常一致。

為什么？因為系統開始貫通了，這就是典型的「全棧系統」信號。

再看一個細節：百度今年不太強調「文心大模型」本身了；不是模型不強，是模型已經不能提供差異化了，大家都在卷、都在做，它反而只更新一個多模態 5.0。

為什么？我理解的，區別在后面幾個問題：

模型能不能變成系統的一部分？能不能讓能力自己在不同產品線上流動？能不能慢慢顯出一個「AI 操作系統」的結構？

能不能讓生態自己長東西？能不能把 AI 寫進財報？能不能跑出一條持續的增長曲線？

這不是去年的邏輯。去年是「模型做中心，產品繞著轉」；今年是「系統做中心，模型變成隱藏能力」。

你看不到它在哪里，但它在哪里都在：如果這樣講還是有點抽象，那我舉個今天現場看到的最微妙的例子：Office Agent。

隨便說一句話，把 A 表和 B 表按這個邏輯合并，不匹配的標紅，再來一個按城市分類的透視表。

它真立馬能打開表、建字段、生成邏輯、合并數據、做條件格式、再自動做一個透視表、最后返回一個可交付的結果。

你看，這動作本質上是系統強；模型只理解需求，真正執行的是「辦公系統能力」；換句話說：模型是入口，系統才是能力。

它特別像什么？

街邊買了一個電子器件（模型），回家之后智能家居系統（系統）自動讓它接入燈光、窗簾、空調、安防；器件不稀缺，稀缺的是系統懂你。

這種產品力轉向，非常 Google。

Google 這兩年的動作核心是把 Gemini 塞進 Search、Chrome、Android、Workspace，甚至整個硬件體系。

這就是「全棧路線」；而百度今年的底座已經搭好，中國版全棧路線的第一道輪廓，也開始清晰了。

03

Google 是最好的「坐標軸」，可以用來理解什么叫「全棧路線的成熟度」。

全球范圍內，到今天為止，真正把 AI 從模型時代走成「能寫進財報的系統路徑」的巨頭，只有 Google 一家。

過去一年，Google動作非常密集，你把 Search、Chrome、Android、Workspace、Cloud Next，再加上財報放在一起看，會突然意識到一件事：

Google 的核心在系統收口。

它的成熟路徑非常清晰，只有三步。第一步：AI 寫進財報，這是全棧路線正確的「第一曲線」。

我直接給你數字，你馬上就懂：

2025 年 Q3，Alphabet 收入約1023 億美元，同比增長約+16%；其中 Search、Other（最核心的廣告盤子）收入567 億美元，同比增長 14.5%。

Google Cloud 收入約152 億美元，同比增長約+34%；Google Cloud 積壓大合同（backlog）約155 billion 美元，環比 +46%

AI Mode 日活7500 萬＋，整體查詢量、商業查詢量都在漲。

這意味著什么？AI 在 Google 身上已經從「成本」，變成了「收益」，再變成結構性增長點。

第二步：入口統一。

Google 把 Gemini 塞進了所有入口，AI Overview、AI Mode 重寫搜索邏輯，Chrome，能看懂你瀏覽的每一頁；Android，用全局 Gemini，取代傳統 Assistant。

Workspace（Docs、Sheets、Gmail），全家桶統一能力，至于Pixel，從芯片到系統，整個棧都為 Gemini 服務。

一句話總結：你跟 Google 說一句話，能力可以在設備、瀏覽器、搜索、工具、云之間自由流動。

入口統一之后，自然就會帶來第二效果生態統一；Chrome 擴展、Docs 插件、Android 新應用、Pixel 全家桶，全都能長出新能力。

這是 Google 的「中層能力」，也就是我說的：系統顯形；百度在入口上已經開始顯形，但生態這層還沒完全補齊；這不是問題，路線階段不同。

第三步：基建收口。

這一段，是 Google 能把 AI 跑成「產業系統」的決定性一步；別人還在「買算力、買芯片、買工具」，Google 已經開始自己煉了。

你看它的底座，自研 TPU v5p、v6e、Hypercomputer（AI 超級計算機）、DeepMind 的訓練流水線、Google Cloud 的工業化 AI 能力。

把這些連在一起，你會看到：

Google 造一條從上游到下游都能自循環的 AI 工業體系；模型只是生產線的一部分，體系才是真正的護城河。

按 Google 的這三步路線來對齊，你會發現：百度已經把「全棧所需的大部分元素」搭得非常完整了：入口、工具、系統、內容、執行，這五層結構，現在都有了。

再看中國本土這邊。

按照 IDC 和業內幾份報告給出的區間，百度智能云基本穩定在20%–25%這個段位。不同機構統計口徑不同，我這里用的是業內普遍引用的通用區間，方向是準的。

也就是說，在國內 AI 公有云的競爭里，百度是長期坐在第一排的。

但只看這個還不夠。

因為今年我在現場強烈感受到的另一件事是：百度的底層系統能力，也在「拼體系」。

百度智能云這幾年做的那件事非常底層：把模型訓練、推理、任務鏈、開發工具，全部做成「工業化流水線」。

這點與 Google Cloud 的定位幾乎一模一樣：

• 都是 AI 原生的云
• 都在承載模型、承載執行、承載任務鏈
• 都具備行業級交付能力

在中國能做到這一點的廠商，非常稀缺。而且這套底座是「真正被用起來了」。

04

我說幾個外界不太關注、但非常關鍵的真實數據：

首先是算力。

文心 5.x 的訓練集群規模，已經上到3 萬張自研昆侖 P800 芯片（外媒有報道）。

這是國內極少數能做到「萬卡級并行訓練」的大模型底座；換句話說，它是自己把整個訓練鏈條真正扛起來了。

再看芯片，昆侖芯現在迭代到第三代，推理性能比上一代提升2–3 倍，并且已經在百度智能云的推理鏈路里規模化運行，這意味著，它在實際承載業務的能力。

然后是框架。

飛槳現在是百度整條訓練流水線的底層結構；整個生態有600+ 模型庫、800 萬開發者，這套體系讓文心模型、工具鏈、GenFlow 的能力能快速復用，不是重新造輪子。

還有一個常被忽略的事實：百度已經規劃了下一代昆侖芯（M100、M300），路線圖發布在今年的大會上，這說明這家公司底層技術是持續進化的。

簡單講一句就是：

芯片、框架、萬卡集群、云，這四件事不是分散的，而是連在一起的，是同一個技術底座。這，才是百度「全棧系統」的底氣。

如果用 Google 的三階段路線做標尺，我認為百度現在的位置，是 Google 全棧路線的「第二階段前半段」：系統顯形了，接下來更多是節奏問題。

換句話說，底座齊了，入口通了，系統跑起來了，生態開始長了；接下來看市場兌換時間。

Google 也是在「系統顯形」一年后，才把 AI 寫進財報。而這也帶來一個關鍵判斷：未來兩三年，百度最重要的事只有一個，這套系統能不能穩穩地跑起來。我認為，接下來要看三條線。

第一，AI 搜索能不能從「亮眼」，變成「穩定」。

百度今年 AI 搜索是大刀闊斧的一年，邁出這步已經不容易；但下一階段更關鍵：在更大體量、更復雜的需求里，能不能保持一致性和可靠性。

幾億用戶級的搜索產品，不可能隨便重做，但今年它確實改了，而且用戶在逐步接受，這是很強的信號。

Google 的經驗已經證明：

AI 搜索是一種長期穩定的基礎能力；未來百度要走到那個體量，關鍵在于：讓用戶不是被驚艷，而是自然依賴。

第二：文庫、網盤、GenFlow 能不能從「組合拳」，變成中國版 Workspace。

現在它們看起來還是分散的幾個入口，但下一階段要做到的是：用戶在真實場景里，無感、連貫、順滑地使用，干活時根本不需要想「我在用什么功能」。

而更深的空間在后面：

這一套工具鏈繼續打磨，進入企業工作流，那背后的 MCP（內容與知識的結構化能力）會變成一個很性感的「訂閱型業務」。

這才是真正的增長洼地。

第三，是云、模型、行業場景、自動駕駛「能不能跑成可持續的場景能力」；嚴格說，這是一整套鏈路：

• 云是底座、模型是能力
• 昆侖芯補上算力自主
• 行業場景是交付能力
• 蘿卜快跑是真實世界的執行系統

每個點獨立成立，都能形成產品；連在一起，就是體系；未來除了放大體量，更關鍵的是讓整條鏈路在真實世界里跑穩。

畢竟，真實場景，是檢驗系統能力的最終考場。

尤其是百度「伐謀」，它開始進入大企業組織級的場景里，中國能源建設集團廣東院、鄂爾多斯伊金霍洛旗等，都在大規模使用。

這說明：百度的體系能力，已經從產品級應用，開始進入「組織級應用」。

所以，對比 Google 的那條成熟路徑，可以用一句足夠中性、但也足夠有想象力的話來收束我的判斷：

未來十年，中國第一條全棧 AI 路線，大概率會從百度這里長出來，因為，它體系動了；對了，還有智能硬件，小度、眼鏡等端側設備一旦和系統打通，操作系統的邊界還能擴大幾個勢能。

這是我的分析觀察和判斷，未必完全準確，僅供參考。