百度AI：引领未来的智能革命

2025 年，人工智能领域的竞争可谓跌宕起伏。

在国际市场上，曾经被认为掉队的谷歌，通过 Gemini 3 成功反超 OpenAI，Gemini 3 Pro 的推出进一步巩固了其在 AI 生成图像领域的领导地位；而在国内，DeepSeek 在春节后迅速崛起，腾讯、字节跳动和阿里巴巴三大巨头则猛攻消费端应用，甚至通过农村刷墙广告的方式为元宝、豆包、千问等 App 引流，争夺 AI 应用的消费市场。

与之对比，百度的表现似乎显得有些低调。难道百度的 AI 发展已经落后了吗？不同的人或许会发表不同的看法。 但从 2025 年中概股的表现来看，我发现了一个与直觉相悖的事实：在这一年中，百度的股价却逆势上涨了 59%（美股），其涨幅在全球科技公司中名列前茅。

企业的股价不仅是其过去战略的体现，也反映了市场对未来的预期。显然，投资者已经开始认可百度坚持的 AI 发展路线 ：不依赖单一产品取得短期优势，而是通过全方位自研的体系化 AI 深化生态布局，争取更广阔的未来。

在 1 月 22 日的文心 Moment 大会（上海站）上，百度文心展示了其最新的大模型进展，旨在通过新的应用开发模式和 AI Agent 的前沿探索，解答外界对其 AI 战略的疑虑。

活动现场，资深媒体与由百度旗下慧播星打造的数字人罗永浩展开了一场“唇枪舌战”，讨论百度 AI 是否“起得早，赶得晚”。当媒体人质疑百度的 AI 发展时，“罗永浩”回应说：“百度在芯片、大模型和无人驾驶等领域的布局与成就有目共睹， 这些都是难以攻克的领域，且业务周期较长，百度走的是长期主义的道路，早起并不意味着赶晚集。”

罗永浩数字人依据公开数据和事实自动生成回复，甚至能模仿其个人风格加入“好吧”等口头禅，赢得了现场观众的热烈掌声，这一场面也引发了行业的广泛讨论。

（图源：百度文心 Moment 大会（上海站）现场图）

在当今企业面临的公共沟通环境中，公关与法律的挑战层出不穷，高管们常常陷入自证清白的旋涡。百度则采用了一种独特的回应方式：借助自身的大模型、语音合成及数字人技术，利用 AI 驱动的“数字分身”直接面对行业的尖锐问题。这一幕传递出明确的信息： 事实胜于雄辩，当企业与用户和市场进行坦诚沟通时，前沿技术的成果是回应质疑的最佳“代言人”。

百度 AI：体系化的胜利之路

百度此次对外展示的自信，源于其长期坚持的体系化 AI 带来的从容与底气：文心大模型、昆仑芯、萝卜快跑、智能云、AI 搜索以及智能体…… 这一策略曾被认为“过于缓慢和沉重”，如今却在物理 AI 时代展现出强大的动力。

要了解百度 AI 的发展历程，就必须知道，开展体系化 AI 是其传统战略之一。早在 2016 年，李彦宏在《下一幕：人工智能》的演讲中便指出，AI 已成为百度的核心发展战略。

（图源：百度联盟峰会 2016 官网）

在“夯实移动基础，决胜 AI 时代”的理念指引下，百度不断构建体系化的 AI 基础设施，顺应从深度学习到大模型的演变。对百度而言，发展体系化 AI 并非出于主动选择，而是不得已而为之： 作为 AI 领域的先锋，百度长期处于无人区，必须自力更生寻找训练与推理的算力，因此需要搭建智能云平台，甚至自研 AI 芯片；同时，百度也需要探索无人驾驶、训练模型、开发智能体应用等领域。

如今的 AI 创业者们相对幸运：基础模型、AI 芯片及应用场景均可按需获取。百度历经艰辛，走过许多弯路，最终奠定了体系化的基础。文心大模型 5.0 在最新的 LMArena 大模型竞技场排名中，取得了文本榜国内第一、数学能力榜全球第二、视觉理解榜（Vision Arena）中国第一的佳绩，成为唯一进入全球前十的中国大模型。

（图源：LMArena）

文心大模型 5.0 的卓越表现并非源于算法的单纯创新，而是体系化的胜利：百度自研芯片为大模型的训练和推理提供了强大的算力支持。AI 的关键在于算力。百度的昆仑芯早已在自有的庞大搜索、智能云、无人驾驶等业务环境中进行测试和迭代，后续迅速应用于大模型训练推理。如今，昆仑芯的优势成为行业变量，也是百度在众多大模型厂商中最为核心的差异之一。2025 年，百度发布的昆仑芯 M100、M300 在性能表现上位居 AI 芯片第一梯队。昆仑芯于 1 月 1 日从百度拆分，并向香港联交所提交了上市申请，机构估值高达 500 亿美元。

从 OpenAI、阿里云等纷纷加大自研 AI 芯片的力度来看， 百度采取“模型与芯片”并行发展的策略无疑是前瞻性的，而独立后的昆仑芯也将获得新的发展动力。 然而，仅有算力与算法远不足以构成完整的 AI 体系。百度的布局还包括百度智能云、萝卜快跑、智能体矩阵等完整的生态。

RoboTaxi 是首个大规模商用的无人驾驶技术，而无人驾驶对模型能力、AI 芯片、云端算力及安全等方面要求极高，堪称 AI 领域的皇冠明珠。数据显示，截至 2025 年 10 月 31 日，萝卜快跑已覆盖 22 座城市，每周的全无人订单数超过 25 万，累计订单量突破 1700 万，均为全球第一。目前，萝卜快跑正在逐步进入迪拜、阿布扎比、伦敦等城市，加快全球布局。

智能体则是百度推动 AI 规模化落地的另一条重要主线。

2025 年底，Meta 收购 Manus 为 AI 产业设定了新的基调：智能体的大规模商业化已然到来。黄仁勋在 CES2026 的演讲中明确指出，AI 已经完成了智能体 AI 这一关键跃迁。百度始终是智能体 AI 跃迁的先锋，早在 2024 年，李彦宏就提出 AI 时代中“超级能干”的应用比单纯关注 DAU 的超级应用更为重要，而智能体正是他所看好的 AI 原生应用发展方向。这里的“能干”意味着智能体不仅仅是回答问题或提供信息，而是可以理解任务目标并自主规划执行路径，真正“干活”。

基于文心大模型 5.0 强大的算法基础，百度已构建了包括搜索智能体（百度搜索）、数字人智能体（慧播星）、代码智能体（秒哒）以及算法演化智能体（伐谋）在内的智能体矩阵。

芯片、智能云、大模型等基础技术，再加上智能体及多样化的场景应用，共同构成了百度“芯 - 云 - 模 - 体”的体系化 AI 能力。这一能力是百度在众多 AI 新老竞争者中的最大优势，也是其在物理 AI 这场终极之战中赢得胜利的关键所在。

短期爆款难敌长期体系

从 AI 自媒体日常内容的标题可以看出，AI 行业从未缺少“王炸级”、“核弹级”的爆款产品。时常会涌现出一些现象级的产品，如 DeepSeek、Manus、Sora App 和宇树机器人等。然而，从谷歌在 2025 年对 OpenAI 的逆袭来看，AI 的最终竞争并不在于短期的爆款，而是更为深层的体系。

去年 11 月，谷歌发布的 Gemini 3 全面超越了 OpenAI 的 GPT-5，彻底改变了全球对 AI 的认知。人们将谷歌视为“觉醒的巨人”，并逐渐意识到： 比起“模型的优劣”，更为重要的是“体系的强弱”。 当前，AI 大模型技术正处于快速发展之中，任何模型都无法永远保持领先，竞争的常态是“你追我赶”：今天 A 领先，明天 B 领先，这个领域 C 表现较强，那个领域 D 则表现突出，头部玩家们将在相互追赶中共同推动 AI 基础模型的进化。

因此，谷歌真正的制胜之道在于其包括 Gemini、TPU、Google Cloud、Android、Google Search 在内的全面体系化策略，这使得其在后续的竞争中拥有越来越高的胜算。而 OpenAI 的首席执行官萨姆·奥特曼在内部备忘录中宣布进入最高级别的“红色警报”状态，暂停所有非核心项目，集中资源改进 ChatGPT，以应对来自谷歌的体系化 AI 作战模式所带来的巨大压力。

百度的体系化 AI 战略也与谷歌有着相似的发展轨迹：两者都在十年前的深度学习阶段就开始布局 AI，投入资源建设算力基础设施，高薪聘请顶尖人才，探索无人驾驶等前沿技术……如今大模型领域流行的“高价挖角”现象，其实是它们曾经的游戏。与此同时，百度与谷歌同样在云计算、AI 芯片等基础设施建设以及 AI 搜索、RoboTaxi 等应用方面进行布局。

然而，体系化的 AI 布局注定是一条更为艰难、缓慢的道路。在“先行者踩坑，后来者避坑”的新技术发展规律下，百度和谷歌遭遇 OpenAI、DeepSeek 等后来者的挑战几乎是不可避免的。当 Meta 等 AI 产业的新进入者迅速布局“摘果子”时，过去重资投入 AI 的巨头们反而被视为过时的贵族，百度与谷歌成为 AI 领域的“同病相怜者”，面临着“老牌强者能否继续保持竞争力”的质疑。

2025 年：AI 产业巨头的崛起与未来展望

转折点将在 2025 年到来。百度和谷歌的股票价格上涨，引领了科技领域的变革，这并非偶然。两者的回暖表明，短期内的得失与名誉并不重要，失去一些“单项冠军”的光环也无法动摇其基本面。 凭借系统化的 AI 能力，数据、计算力、算法和应用场景的深厚积累，将助力百度和谷歌重回行业中心地位，在 AI 的工业化阶段取得全面胜利。

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“路途再远，只要坚持前行，终将抵达。”方向正确，行进得慢又有什么关系呢？

AI 应用为核心，硬实力到底是什么？

到 2025 年，AI 将成为市场热资金汇聚的焦点。仅在中国的一级市场，根据 IT🍊桔子的统计数据，包含 AI 应用并完成融资的公司数量达到 930 家，融资总额高达 1070.7 亿元人民币。如果还算上百度、阿里和 MiniMax 等在二级市场表现良好的公司的融资额，AI 行业已变成历史上最大的“吞金怪”。

随着投资热情的不断上升，关于 AI 泡沫的讨论一度沸沸扬扬。然而，正如黄仁勋所指出的，“许多关于 AI 泡沫的看法与事实不符，与互联网泡沫时期相比，现状完全不同。Blackwell 芯片的销量远超预期，云计算 GPU 已经全部售罄。无论是训练还是推理，算力的需求正在迅速增长，呈指数级叠加。我们已经步入了 AI 的良性循环阶段。”

什么是 AI 的良性循环？大模型推理的成本每年下降超过 90%，API 的调用量以每月十倍的速度迅速增加。在新的“摩尔定律”下，AI 应用正在迎来爆发的时刻。

AI 技术的潜力仍然需要深入挖掘，因此行业不仅需要关注具身智能、物理 AI 和 AGI 等前瞻性布局，更重要的是“把这些愿景变为现实，让市场真正受益”。 一方面，技术的成熟度、成本曲线和应用模式三大关键因素已同时出现，2026 年将是 AI 迈向大规模工业化的关键时刻；另一方面，AI 大模型的技术路径将逐步趋同，随着开源模式的推广，AI 能力的差距将逐渐缩小，最终决定胜负的将是 AI 的产品化及其落地应用。

因此，在 2026 年及未来的 AI 发展中，应用将是重中之重，使 AI 能够渗透到企业组织的每个环节和普通用户的日常生活，成为竞争的新焦点。 可以预见，下一阶段的 AI 投资将重心回归应用层，市场将更关注 AI 项目的商业化实施能力。

为了迎接这一时刻，百度已经做好了长时间的准备。早在提出“应用为王”理念之前，百度就坚持系统化 AI 的战略，持续探索智能体、RoboTaxi 以及垂直行业的 AI 应用。随着 AI 的应用不断扩大，百度的“芯 - 云 - 模 - 体”将推动大规模的创新，这些创新可能来源于百度自身生态，也可能来自于第三方的 AI 开发者。 在推动 AI 工业化的过程中，AI 将为百度带来实际收益，而这种系统化将成为百度 AI 不可复制的生态屏障。

（图源：昆仑芯官网）

2025 年，英伟达、谷歌、苹果与微软齐齐迈入 4 万亿美元俱乐部，这四家公司首次跻身人类历史市值巅峰，展现了惊人的相似性：它们共同的特征是对 AI 的重视，而更深层的共同点则是：这四家企业都坚持长期的技术投资，其中最古老的苹果与微软已有五十年的历史，经历了 PC、互联网、移动互联网以及 AI 等多个科技革命，真正穿越了不同的发展周期。

时代正在奖励那些在技术投资方面既勇于创新又坚持不懈的科技企业，而这正是百度在 AI 领域所追求的。我相信，百度终将迎来属于它的黄金时代，关键只是时间问题。