百度站在十字路口

“百度不能只當AI人才的黃埔軍校。”

《中國企業家》記者 李艷艷
見習編輯｜李原 編輯｜何伊凡

頭圖攝影｜鄧攀

今年5月，百度創始人李彥宏在“Create2026百度AI開發者大會”上宣布了一條新的AI行業度量衡：DAA（Daily Active Agents），日活智能體數。

他的解釋是：Token不一定代表終局，它只代表成本，并不代表收益。衡量一個平臺和生態的繁榮，更應該看的是DAA——有多少Agent在給人類干活，并交付結果。

在場開發者和投資人對此褒貶不一，有人視之為百度的“新船票”，也有人認為拋出一個新概念，并不足以定義百度的未來。爭議背后，一個不容忽視的事實已擺上財報：百度的兩條增長曲線，正在無限逼近。

5月17日，百度交出2026年第一季度成績單，一般性業務收入260億元，同比增長2%。其中，AI業務收入136億元，占百度一般性業務收入的52%，已連續多個季度增長。這也是百度AI業務收入占比首次過半。同期，傳統在線營銷收入126億元，同比下滑22%。

來源：中企圖庫

拐點的另一面是代價。期內，百度歸母凈利潤34億元，同比降幅超過55%。

一位AI公司高層對《中國企業家》表示：百度在大模型浪潮中的“掉隊”最令人不解。它對于AI投入最早，字節Seed、通義千問業務帶頭人不少都來自百度系，智駕公司的領軍人物百度更占去了半壁江山；搜索與AIGC的C端應用場景也有天然耦合，但百度卻沒能站穩第一梯隊。

QuestMobile數據顯示，截至2026年3月，AI原生App月活用戶規模已達到4.4億，其中，字節豆包、阿里千問、DeepSeek月活用戶分別為3.45億、1.66億和1.27億，位居國內AI原生App前三——而百度“文心”App已跌出前十。

一邊是AI扛鼎的結構性突破，一邊是短期利潤承壓。百度需要更果斷的“換擋”時刻：用舊軌道的利潤，為新軌道的增長鋪路。

據《中國企業家》了解，今年以來，百度對移動生態事業群（MEG）進行了一系列產品規劃和組織變陣，明確以用戶為中心整合產品線，文心獨立App與百度搜索、百度文庫等內部入口形成更緊密的聯動。

相應地，百度也進行了一系列組織人事的排兵布陣。此刻，考驗百度的不只是技術，更是一家科技巨頭的戰略定力與組織韌性。

攻堅與陣痛

過去二十余年，搜索是百度的根基。但在AI時代，用戶獲取信息的方式已經被重塑。從“搜索—點擊—閱讀”轉向“提問—AI直接給答案”，看似與搜索異曲同工。但真正難解的，是百度AI技術沉淀下，反而更“保守”的路線選擇，以及AI應用與百度“排名付費”的現金牛左右手互搏。

今年4月底，一位不愿具名的百度內部員工對《中國企業家》坦言，現在日常查資料，他“用豆包和DeepSeek比較多”，時至今日，“百度做C端產品化的能力，和字節不在一個維度上”。

一位頭部公司垂類大模型研發負責人則從行業視角分析：“李彥宏一開始做大模型就明確說過，不做開源。這個選擇有利有弊。”

開源與閉源，本質是不同公司對技術路徑和商業模式的判斷。在前述人士看來，開源策略是過去兩年AI行業快速迭代的關鍵，而百度一開始選擇了更封閉的道路。閉源可以保護核心技術、構建差異化壁壘，但在生態擴張速度上確實吃虧。

更深層的壓力，在于組織生態協同。“百度內部產品規劃太復雜了，文心App、文小言、文心語格……一堆產品，名字都讓人分不清楚。”一位接近百度的行業人士稱，百度每層部門都有自己的路徑規劃，感覺大家很多時候都在“撞車”，產品同質化嚴重，資源分散，用戶體驗割裂。

而在字節體系里，豆包、抖音、即夢等已形成從工具到平臺的緊密協同。

“比如，我想用AI做張圖，抖音上就能查到很多效果圖。大家也可以在評論區@豆包，它能給你反饋。人家真的是‘從用戶中來到用戶中去’。”前述人士稱。今年他明顯感覺到，豆包正在從一個聊天工具演變為一個搜索型入口，用戶黏性正在形成。“有時候感覺它有點笨，但玩得開心，也能接受。”

與C端形成反差的是，百度AI云在B端有較好表現。

據第三方報告，2026年Q1，百度在自研GPU云市場份額達到40.4%，位居中國第一；在中國AI應用公有云服務市場，份額升至30.7%。車企、銀行、央企的AI需求，很大部分落在了百度的平臺上。尤其在汽車和金融領域，客戶高度認可百度的技術落地能力。

來源：視覺中國

不過，136億元的AI收入中，智能云占比近65%，應用端收入不增反降。這意味著百度目前在AI產業鏈中的定位，更多是基礎設施提供者，而非“淘金者”。從另一角度看，這亦是百度“先修路、再跑車”的戰略選擇：先把算力底座做扎實，再向應用層自然延伸。

前述研發負責人對《中國企業家》強調，行業競爭正從拼算力轉向拼數據工程：“現在大模型公司做得比較好的幾家，都是代碼層面做了更多踏踏實實的工作，本質還是投入問題。要看專利投入多少，有多少精力去處理數據。”

在技術積淀層，百度并不落后。公開數據顯示，截至2024年底，百度全球累計公開AI專利申請超2.7萬件（中國申請2.2萬件、授權1.2萬件），且覆蓋深度學習、自然語言處理、計算機視覺等全棧AI領域。

在自研“昆侖芯”層面，也可以看出百度長期投入的決心。昆侖芯三代已在萬卡集群上穩定運行，為文心大模型訓練和推理提供了自主可控的算力底座，更將長期優化百度的成本優勢。

但接下來考驗的，也將是B端訂單的高增長，能否撐住整個百度AI的敘事。

組織變陣：“讓決策更快”

外部的市場變化，也催化了百度組織的劇烈重組。

據媒體報道，2025年底，百度啟動了“史上最大規模”的調整，員工總數從2022年的41300人降至35900人，AI云、智能駕駛等崗位被重點保留，資源進一步向AI方向傾斜。

進入2026年，自上而下的組織與業務重構還在持續加速。1月，百度文庫與網盤整合為PSIG（個人超級智能事業群組），由百度集團副總裁王穎直接向李彥宏匯報。4月底，百度宣布取消沿用多年的字母職級標簽，統一為數字體系，旨在“打破專業與管理的壁壘”。

來源：受訪者

據不完全統計，過去一年，包括百度副總裁、搜索總經理（百度App研發中心負責人）趙世奇、百度搜索AI產品負責人、“李彥宏首位管培生”陳穎梅在內，已有多位核心高管離職。

最引人關注的，是今年5月新設立的模型委員會（BMC）。此前的2025年11月，百度已新設基礎模型研發部（BMU）和應用模型研發部（AMU）兩個平行部門，由李彥宏直接管轄。

按照公開信息，BMC成員由年輕、對大模型有深刻理解的研究員構成，將統籌百度大模型基礎模型和應用模型的研發工作，直接向李彥宏匯報。BMC在BMU和AMU之上加了一個統籌協調層，標志著自去年成立模型研發新部門之后，這套組織架構正式成型。

這些動作指向同一個目標：縮短決策鏈路，讓一線的技術判斷更快抵達最高決策層。

上述研發負責人對百度的這一設計表示認同：“所有問題最終還是要回到‘人’上。李彥宏讓年輕人直接跟他匯報，是希望找到一些有能力又有干勁兒的人，來做不一樣的事。他壓力很大，百度不能只當AI人才的黃埔軍校。”

相比初創公司，老牌大廠做創新，最難平衡的，往往是組織層面的“歷史包袱”。

一位曾在大廠帶隊十余年的大模型公司高管對《中國企業家》坦言：“目前大模型做得比較好的公司，員工年齡都比較小。他們怎么留下來？不能按照傳統按部就班的、流水線式管理那么搞。前陣子林俊旸離開阿里，人家受不了這種管理模式，當然就走了。”

阿里“達摩院”也曾面臨類似的結構性困境，最終“散似滿天星”。“達摩院早期定位還是創新，后面受成本和盈利影響，有了自負盈虧的要求。背后還是商業邏輯驅動，沒辦法。”

因此最終的推動者與結果，仍然指向了最高決策層的斷腕決心。

“經營目標和帶隊領導壓力的雙重倒推，不確定性太多了。有時候你要控制創新，時間點不確定、商業目標倒推，技術方案就只能收緊。最后，組織只能做大老板最關心的那件事。”前述人士稱。

智能體：百度的下一張牌

Create2026百度AI開發者大會上，李彥宏一口氣推出了四款智能體產品：通用智能體DuMate、代碼智能體秒噠3.0、數字人智能體百度一鏡、決策智能體伐謀2.0。

其中，DuMate已經在多個國際權威Agent Benchmark評測中達到SOTA水平，可操作軟件、處理文件、串聯業務系統；秒噠3.0發布后，同步上線了App和企業版，用戶通過自然語言描述即可生成應用；百度一鏡則定位為全球首個全場景多智能體數字人平臺。

拋出DAA概念的同時，李彥宏重點強調了“應用”的重要性。他認為，AI產業正從“模型中心”轉向“應用中心”，智能體將成為新的入口。

從2013年百度建立深度學習研究院，到2017年提出“All in AI”，再到如今大模型和智能體的全面落地，李彥宏對AI的投入超過十年，從未動搖。這種長期主義，在中國互聯網企業家中并不多見。

來源：受訪者

“大家現在關注AI到底能發展到什么程度，關鍵是老板有沒有看清楚產品上限在哪兒，敢不敢投入。我相信在中國公司，很多高管還沒看清楚。”前述研發負責人對《中國企業家》說。李彥宏敢于在智能體方向持續下注，體現了他對技術終局的判斷力，“但相比美國公司，中國隊壓力仍然很大”。

不過百度還有時間。今年以來，智能體生態的市場教育剛剛完成，商業化路徑從C端消耗轉向Coding付費，答案仍在探索中。

“真正高頻的商業化增長點，其實大家都還沒找到。百度的壓力在于，別人都在搶先占據入口。”一名在百度工作多年的員工告訴《中國企業家》，就像字節占住了抖音入口，豆包也由此獲得了持續迭代的數據和用戶反饋。

而百度的機會，更多在于搜索入口和智能體產品的結合。比如，DuMate直接嵌入百度App，覆蓋數億日活用戶。此外，百度在中文數據處理、搜索日志、知識圖譜等方面擁有20年的積累，仍足以構建獨特的競爭壁壘。

“千問開源做得最好，數據顆粒度很細，像一些PDF、網頁，都能拆得很細；智譜的底層數據也做得不錯。”上述研發負責人指出，“核心還是策略怎么選擇，做蒸餾肯定價值有限。”隨著阿里調整開源策略，豆包準備實行付費計劃，國內大模型公司的開源程度和商業化策略也被提上日程。

但從財報來看，百度營收結構的拐點已經顯現，時間窗口也在變得具體而迫切。百度需要想清楚的不只是技術與業務方向，更是要用什么樣的組織、什么樣的文化、什么樣的利益分配結構，來承載戰略方向的執行。

在AI這場長跑中，百度該如何兌現自己長期的技術信仰？正如李彥宏在Create大會上的演講所言：“我們不是在做一場實驗，我們是在鋪一條路。”

但站在十字路口的百度，最難的關口，從來不在實驗室里。