文/狗蛋AI
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5月21日,百度发布财报,披露2025年首季度业绩。
财报发布前,包括高盛、光大证券、华泰证券等国内外多家证券公司,对百度做出了“积极”评级,尤其看好百度的智能云业务,几家机构均预计智能云收入增长在20%以上。
数据出来了,比外界预期的还好:
智能云持续强劲增长,同比增速达42%,AI相关收入实现三位数的同比增长,经营利润率已超10%。
其它方面,百度一季度总营收达325亿元,核心营收255亿元,同比增长7%;核心净利润76.3亿元,同比大增48%。
看这几组数据大家就明白,为什么被称为女版巴菲特的“木头姐”(Cathie Wood旗下基金),会从今年3月开始,6次增持百度股票了。
不得不说,资本市场的嗅觉很敏锐。
除了“木头姐”,世界头号对冲基金“桥水”(Bridgewater)今年第一季度增持百度近200万股,富达投资对百度股票的持仓,从2024年底的33.5万股,涨至4月初的近257万股。
加仓背后,是他们押准了百度AI的爆发时刻。
早在2010年,百度就开始布局人工智能,是国内最早涉足AI领域研究的企业,同时也是国内AI应用落地最早、规模最大的企业。
比如推出国内首个公开发布的通用大语言模型“文心一言”,首个实现全无人驾驶商业化运营的出行服务平台“萝卜快跑”,率先将旗下应用接入AI等等。
可以说,如今人们只要聊AI,百度绝对是绕不开的那一个。
两年前,我们曾经深度聊过百度AI的发展战略,对百度提倡的“不要只卷大模型,应该重视应用领域百花齐放”的观点,表示认同。
当时正处国内AI发展元年,科技领域老牌势力、AI领域的初创者们,都在火急火燎的卷AI大模型,眼瞅着朝“千模大战”狂奔。
好比拓荒,大家都跑去开辟土地了,却没人来种上瓜果梨桃、建设工厂商场,提升土地价值。这也导致后来,市场对AI行业的盈利能力产生了疑问——
AI投入要多久才能见到回报?
同年的西丽湖论坛上,李彦宏做了“吹哨人”,他认为国内AI应该有两个“冷”思考——
一是,模型之上,开发的AI原生应用太少;
二是,国内绝大多数研发出来的专用大模型,价值有限。
究竟是卷模型还是卷应用,百度很早就有了自己的答案,正如李彦宏在那次发言中提到的:
没有构建于基础模型之上的、丰富的AI原生应用生态,大模型就一文不值。
百度AI发展战略,从始至终都没有变过——
重视AI应用落地。
透过这次财报,可以看到百度坚守的“面向应用发展”AI战略,已经初见成效。
对百度而言,意义重大。好比火箭发射经过“燃料储备”期,如今迎来了“发射升空”前的「点火时刻」,百度AI长期深耕投入,迎来了爆发时刻。
对行业而言,AI投入与回报的问题,此刻也有了答案——方向对了,就可以实现技术探索与商业化的正向循环。
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以一季度实现42%增长的百度智能云为例,它就是百度AI从技术投入到应用落地,再到商业化反哺,一个非常典型的模板。
先给大家做个小科普,什么是智能云?
简单来说,智能云相当于一个外置“大脑”,企业或者个人,可以借用这个“大脑”强大的计算能力,完成应用开发、内容创作、IP衍生、模型训练、问题解决方案输出等操作。
可以说,运用范围很广,各行各业都需要这样一个“大脑”。
今年第一季度,中国大模型相关项目招投标中,百度智能云以19个中标项目、 4.5亿元中标金额领跑行业,两项核心指标在通用大模型厂商中均位列第—。
同时在中国大模型平台及应用招投标市场,中标项目数最多、金额最多的依旧是百度智能云,总中标项目数26个,百度独占6个,5700万的中标项目金额,是第二名的近4倍。
目前,百度智能云的客户,涉及各个领域的行业大牛,包括苹果、招商局、天工科技等,他们选择百度智能云的原因,可以总结为两个方面:
第一,算力够强。
第二,效价比突出。
第一点,考验企业的基建投入能力。百度是国内最早布局云计算的企业之一,体现搭建完善。
今年4月,百度智能云算力继续突破,成功点亮国内首个全自研“昆仑芯三代”万卡集群,可同时承载多个千亿参数的大模型训练,这种算力基础,对客户来说,就是更加稳定与高效的使用体验。
第二点,则源于百度特有的AI应用化接入。
比如在框架层,百度智能云接入了百度自研、中国开发者使用最广的“飞桨开源框架”;
在模型层,有不断迭代“文心大模型”,40天连发四款基础大模型,其中文心4.5调用价格仅为GPT4.5的1%;
在应用层,有接入AI的百度搜索、百度文库,还有一站式调用全球主流AI大模型的“云千帆大模型平台”。
值得一提的是,今年3月,百度智能云“千帆大模型平台”率先接入集成MCP,也是中国第—个兼容MCP的云厂商。
MCP的关键作用,是降低代码开发难度。
最近,微软一直在提这个概念,前段时间的微软大会上,也发布了一个比较浅层的MCP实践案例。
对比百度,微软的动作慢了1个多月,如今百度已经将MCP投入实战,实现了模型、开放平台、AI应用多维度体系兼容。
从几年前文心一言,到大模型潮,再到领先的MCP动作……不得不感叹一句,百度对于科技方向的判断、对AI行业的理解,确实准确,且足够超前。
说回原话题,“算力-框架-模型-应用”四层技术架构共同发力,百度智能云的用户获得了“一站式”解决问题的方案。
同时,这些模块在百度持续优化润滑下,使用者的调用体验也更加顺滑、高效。
在我看来,这个过程中百度实际上实现了一次身份转变——
从一个算力的提供者,变成了AI生态的构建者。
关键,因为百度长期的技术投入,百度智能云也实现了价格降维打击。
比如,百度智能云千帆大模型平台,调用DeepSeek模型的最低价格只有官方的30%,四款最新的文心大模型也比上代便宜了近80%。
对于使用者而言,基础强大、高效率的同时,兼顾性价比,这就是一种吸引力。
强大的算力基础,在AI应用的赋能下,形成更强的效价比,增强了百度智能云用户的黏性,使业务持续获利。有钱了,厂商也能进一步优化技术,扩展更多客户。
AI技术探索与业绩增长形成了一种良性闭环。
说白了,整个链条得以运转的关键,离不开AI应用的落地能力。
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除了智能云,萝卜快跑也是百度AI应用落地,助力商业成功的一个典型。
今年一季度,萝卜快跑出海迪拜和阿布扎比,据说,还将进入土耳其和瑞士。
目前萝卜快跑现已覆盖全球15座城市,部署超1000辆无人车,累计服务次数超1000万次,安全行驶里程超1.7亿公里。
去年以来,外国博主掀起中国旅游热潮,很多博主到了武汉,都会尝试一下萝卜快跑。视频里,他们从紧张,到感叹,再到最后竖起大拇指。
如今的萝卜快跑,成了不少国际友人了解中国科技实力的重要窗口之一。
最近十年,国内外很多企业前赴后继,涌入无人驾驶赛道,但全球真正实现技术落地,严格来说只有三家:
百度、谷歌、特斯拉。
百度曾公布过一组数据:萝卜快跑的出险率仅相当于人类司机的十四分之一。
百度无人驾驶能够落地并反向输出海外,是安全带来确定性。而安全的根源,则依赖于技术迭代。
比如萝卜快跑第六代无人车,全面应用了“ApolloADFM大模型+硬件产品+安全架构”的方案,通过10重安全冗余方案、6重MRC安全策略,确保车辆的可靠性。
据有关消息,其安全水平,甚至接近国产大飞机C919。
AI技术迭代,推动百度无人驾驶技术突破实用性临界点,被国际市场接纳,完成商业化。同时,商业化又为百度自动驾驶技术带来更可靠、广阔的发展空间。
在这个过程中产生的价值,会反哺企业,帮助企业实现业绩突破。
像上文提到木头姐,她表示增持百度的一个重要原因,就是看好萝卜快跑的未来前景。
其实,百度AI应用战略影响不止于此。
在百度内部,它已经形成了一种“飞轮效应”。就像一开始推动飞轮会觉得吃力,但当飞轮拥有一定的初速度,便能轻松克服阻力,持续运转。
一方面,在百度AI应用战略下,百度其他应用获得了新的增长空间。
比如百度搜索、百度网盘、文库接入AI后,用户活跃度被进一步激活。财报显示,3月,百度APP月活用户达7.24亿,同比增长7%。
另一方面,百度的AI生态,也在进一步重构。
随着秒哒、心响、文心快码等,各种各样形式多元的应用不断涌现,百度AI的C、B端客户,也获得了新质生产力。
数据显示,今年教育春招季,百度商家智能体上,教培行业教育客户平均转化率提升22%,还有商家通过百度AI实现了精准获客,收入增长超三成。
同时,百度AI应用,也开始影响一些社会问题。
比如,“文心快码无障碍版”开创国内视障开发者编程、萝卜快跑无人车联合视障群体优化自动寻车、“手语数字人—体机”实现双向手语翻译,消除听障群体沟通壁垒等。
以技术驱动企业发展,同时将技术应用到生产、生活中,去解决人们切实遇到的难题。
或许,这才是科技真正的意义。
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在面向AI应用战略下,如今的百度成了区别于其他AI大厂的“三种能力”——底盘能力、迭代能力、场景应用能力。背后,离不开百度对AI领域的长期深耕,以及持久的战略定力。
百度已经给出了自己的答案,我觉得行业也是时候重新思考一些问题了:
没有建立在应用场景之上,没有建立在实际市场需求之上的“内卷”,是否真的有意义?
当大家都在卷模型能力的时候,发展AI应用可能就成为了某些人眼中“剑走偏锋”的选择。而百度面向应用发展战略初见成效,可以说,给予了那些深耕AI应用领域的人,一剂强心针。
技术领先性,必须通过解决实际问题来验证,就像人们常说的,科技的价值在于改变生活。
AI的终极价值,应该也是“人间烟火”。
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煮酒问情
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大山黑水
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