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      百度“變”了

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      作者|路涵

      聲明|題圖來源于網絡。驚蟄研究所原創文章,如需轉載請留言申請開白。

      長期以來,科技互聯網行業被追求“短期爆發式增長”的敘事裹挾,多數企業在流量紅利的浪潮中聚焦即時變現,然而,有一家公司是個“例外”。

      百度,作為橫跨互聯網與AI兩大時代的科技巨頭,始終以濃厚的技術底色,走出了一條長期主義的發展之路。

      從2012年悄然布局AI核心技術至今,百度在這條賽道上已深耕十四載。

      這期間,百度于2013年成立深度學習研究院,成為中國互聯網企業中第一個把深度學習提到核心技術創新地位的企業;2016年推出國內首個深度學習平臺飛槳;2017年開放全球首個自動駕駛開放平臺;2018年宣布自研中國首個云端全功能AI芯片“昆侖”;2019年發布全球首個知識增強千億大模型……留下了許多個技術高光時刻。

      然而超長期的技術投入與商業化速度的落差,讓百度在很長一段時間里被公眾誤解,被質疑“起大早趕晚集”。

      而在近日的百度文心Moment大會上,除了重磅發布的文心大模型5.0,還現場邀請了一位媒體人上臺,與羅永浩數字人展開連麥互動,媒體希望進行一場辯論,辯題正是外界熱議的話題——百度到底有沒有“起大早趕晚集”?



      *百度文心Moment大會(上海站)現場連線環節

      在辯論過程,“數字人老羅”一邊模仿本尊“好吧”的口頭禪,一邊基于公開數據和客觀事實論證,擺出百度在芯片、大模型、無人駕駛等領域的布局和成績,給出自己的觀點“人家是起得早,并不能說明人家趕晚集”。

      百度這場現場辯論不只是為了展示其在數字人領域的成熟技術,也像是通過非官方口徑,回應這些年外界對百度AI的質疑。而這種行為也在傳遞一種信號:這些年略顯低調的百度已經發生改變。

      AI豹變,始于積累

      今天,人們已經習慣通過和chatbot的自然對話尋求解答,也能夠乘坐無人駕駛汽車滿足日常通勤需求,智能駕駛已經成為車企們的核心競爭力。

      然而當人們感嘆AI的迅速崛起,并且將AI應用到日常生活中的每一個場景時,卻很少有人會意識到這種巨變是由很多個小的變化,一點一滴累積而成的。

      而從技術萌芽到落地普及,往往要跨越一道“死亡谷”。在科技轉化領域有一個行業術語叫做“死亡谷效應”,它是指新技術從實驗室原型(技術驗證階段)到商業化落地(市場應用階段)之間的巨大鴻溝——大量創新技術在走出實驗室后,因資金斷裂、技術適配性不足、市場需求錯位等原因,在“谷中”夭折,只有極少數能跨越鴻溝,實現規模化盈利。

      AI領域同樣有自己的“死亡谷效應”。商業與技術洞察公司Gartner在2019年到2023年的多次報告中提到,“85%的AI和數據科學項目無法走出PoC(Proof of Concept,概念驗證)階段。”背后的原因,除了投資錯位、盲目追逐新賽道和新熱點等主觀失誤外,GPU算力、云資源等基礎設施的客觀缺失,也成為制約大多數AI項目發展的重要瓶頸。



      但是,當我們把目光聚焦到百度過去數年的AI布局上,會發現百度沒有急于追逐短期熱點,而是始終將精力放在“打基礎”上,用長期投入為跨越“死亡谷”筑牢根基。

      2011年,昆侖芯正式成立;2013年啟動無人駕駛研發項目;2016年開源飛槳深度學習平臺……百度選擇從基礎做起,自己去搭建智能云平臺、自研芯片、訓練大模型,自己探索無人駕駛、探索AI應用,然后不斷測試與迭代。

      十幾年后的今天,百度已經擁有了性能表現位居行業第一梯隊的昆侖芯,手握三萬卡AI集群的雄厚算力,還有百度智能云、蘿卜快跑,以及覆蓋搜索、數字人、無代碼開發、算法演化等多種應用場景的智能體矩陣。



      *圖片來源:昆侖芯官網

      正如百度創始人李彥宏所說的:“當這件事的成敗幾乎完全取決于它技術的先進性的時候,我們的成功概率就會大不少,尤其是這個技術需要很多很多年的投入和迭代,那我們成功的概率就會更大一些。”

      也只有當下再回過頭看百度的來時路,才能夠理解當初為何科技巨頭會依然選擇走上AI這條道路,并且選擇性地無視外界的質疑。因為科技的發展從來不是線性的,重大突破往往是由關鍵創新、技術拐點的出現引發的質變。而在質變發生之前,堅守方向、積累實力始終是成功的前提條件。

      百度AI的底氣

      大模型、智能體、無人駕駛等各個AI細分賽道的明星企業數不勝數。各類細分賽道的AI創業公司們,也熱衷于在社交媒體上展示自身最新的技術能力,為自己帶來更多關注。

      但技術的發展,沒有永遠的第一名。一個肉眼可見的證據是:過去的2025年,AI賽道已經徹底告別“一家獨大”的格局。

      國際市場上,曾經憑借GPT系列模型光速出圈并且長期坐穩行業頭把交椅的OpenAI,在2025年遭遇了谷歌的強力沖擊。谷歌以Gemini模型的密集迭代為核心抓手,完成了從“追趕者”到“挑戰者”的身份躍遷,將AI領域的國際競爭帶入“雙雄爭霸”時代。

      然而谷歌的高明之處不僅限于模型能力的提升,更在于生態化的商業落地策略。Gemini深度嵌入谷歌搜索、Gmail、Workspace等核心產品,同時與蘋果達成深度合作,構建起覆蓋個人消費與企業服務的全場景生態。AI作為一種技術賦能的手段,不但在谷歌的自有體系內獲得了極大的舞臺,也協同其他業務獲得了生產效率的提升。



      *圖片來源:Google

      而在國內市場,DeepSeek、Kimi等一批“開源先鋒”在將國產AI成功推向大眾視野后,吸引了大廠軍團的迅速下場,從算力、生態、應用等多維度發起沖擊,導致競爭全面白熱化。

      實際上,國產AI的競爭核心已從“算力堆砌”轉向“工程優化+生態協同”:大廠憑借算力與資金優勢補齊技術短板,開源玩家則依托社區協作擴大生態影響力,國內AI市場正形成“多元共生、激烈博弈”的新格局。而這恰恰進入了百度AI的“比賽主場”。

      對于已經建立了“芯-云-模-體”全棧協同體系的百度來說,昆侖芯、百度智能云和文心大模型組成的基礎技術底座,與蘿卜快跑以及智能體矩陣等具體應用的生態協同已經自成一體,其產品成熟度有目共睹——羅永浩數字人在Moment大會上的精彩辯論背后,就是文心大模型能力的體現。

      此前,LMArena大模型榜單中,百度文心大模型5.0還以1460分登上文本榜國內第一、全球第八,在數學能力榜上位列全球第二,是該榜單中唯一進入全球前十的中國大模型。

      另外,百度以文心大模型作為算法基座推出的搜索智能體(百度搜索)、數字人智能體(慧播星)、代碼智能體(秒噠)、算法演化智能體(伐謀)在內的智能體矩陣,乃至將國產Robotaxi推向國際市場成為最大的無人駕駛出行服務平臺的蘿卜快跑,都以不同的方式真實反映了百度AI從技術走向大規模化商業化的實力。而百度AI的全棧布局除了提升系統協同效率外,也能夠在節省算力成本的基礎上大幅優化綜合成本。



      *圖片來源:蘿卜快跑官網

      至此,百度AI在技術成熟度、成本曲線、應用范式三大臨界點已同時到來,人們也才慢慢發現,原來百度要的不是單項冠軍而是系統性的綜合優勢。

      值得注意的是,百度AI體系的價值已經被嗅覺敏銳的資本市場看到。回溯2025美股科技股的全年股價表現,百度以57.9%的漲幅位居前列。2026年1月,昆侖芯分拆上市,蘿卜快跑在阿布扎比啟動商業化運營、在迪拜拿下全無人測試許可等一系列項目進展,持續推高百度股價飆升。開年至今,百度美股漲幅已超24%,領漲中國互聯網科技股。



      致勝AI這盤大棋

      放眼當下的AI行業,頗有些AI創業潮的意味:從賦能內容創作的小團隊,到深耕垂直領域的AI服務商,無數個體與初創公司以AI為錨點,在教育、醫療、制造等賽道中尋找新的價值增長點,試圖分食這波時代紅利。

      但鮮少有人意識到,這場創業狂歡的背后,離不開成熟AI“基建”的托底——就像高樓大廈需要穩固地基,算力芯片、底層算法、數據體系這些核心基建,才是所有AI創新能夠落地的前提。而在這場基建競賽中,百度用十余年的默默耕耘,交出了一份屬于長期主義的答卷。

      這背后反映的不只是一家科技企業的長遠眼光,更是對長期主義的篤信與堅守。

      事實上,AI的發展似乎總愛考驗人們應對長盤的能力。被世人稱作“AI教父”的杰弗里·辛頓,就曾因為理念超前30年,經歷外界質疑、個人困境后陷入學術低谷,直到算力、數據與算法協同成熟才迎來爆發,獲得圖靈獎、諾貝爾物理學獎的加冕。

      杰弗里·辛頓的經歷也鑄就了AI史上的經典敘事:真正的突破往往誕生于“不被理解的堅持”。而這種“不被理解仍初心不改”的韌性,恰恰是AI領域最稀缺的品質——畢竟,技術迭代的曲線向來遵從非線性增長,多數時候需要忍受漫長的沉寂與不確定性。



      就像李彥宏所說的,百度是一個技術公司,想用技術去改變世界,有各種各樣技術創新的方向,都想去試一試,試十年還沒成,如果有意義,還會接著試下去,百度就是這樣一個公司。憑著這股韌性,如今,百度已然走出了最漫長的等待。

      時代正在看見那些敢于起大早的長期主義者,經歷漫長沉淀的百度,正在變得松弛、從容。當下,AI賽道的競爭邏輯正在轉向產業價值重構,長期主義積累的系統性優勢正帶領百度駛入價值兌現的快車道。

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