百度Create2025：加速迭代背後的隱憂與挑戰_風聞

在科技行業的喧囂中，百度Create 2025開發者大會落下帷幕。這場大會上，百度展現出加速 AI 迭代的強烈決心，一系列動作看似雄心勃勃，卻也難以掩蓋其在發展進程中遭遇的諸多困境。 

從技術實力的對比到市場表現的落差，百度在AI賽道上正面臨着嚴峻的考驗，其發展的侷限性愈發凸顯，與競爭對手如字節跳動、DeepSeek等相比，在產品力和用户反響等關鍵維度上存在明顯差距。

加速迭代，追趕賽道

在 AI 領域的激烈競爭中，迭代速度無疑是關鍵。百度顯然意識到了這一點，在Create 2025 大會上，其模型更新的節奏令人矚目。

李彥宏在大會當天發佈文心大模型4.5 Turbo和深度思考模型X1 Turbo，其能力更強、成本更低。相比文心4.5，文心大模型4.5 Turbo速度更快，價格下降80%。文心大模型X1 Turbo相比文心X1，性能提升的同時，價格再降50%。

從數據上看，成本的大幅降低確實為開發者和企業帶來了更具吸引力的選擇，這一舉措也符合當下大模型競賽中 “速度為王”、“成本優先” 的趨勢。

百度強調多模態為獨特競爭優勢，基於RAG、iRAG技術延續低幻覺優勢，在多個基準測試集中，文心4.5 Turbo多模態能力與GPT 4.1持平、優於GPT 4o。文心大模型X1 Turbo作為基於4.5 Turbo的深度思考模型，性能提升，具備更先進的思維鏈，在問答、創作、邏輯推理、工具調用和多模態能力等方面進一步增強，整體效果領先DeepSeek R1、V3最新版。

百度試圖通過這些技術升級，在多模態和推理這兩個大模型重要發展方向上佔據一席之地，以提升自身在基礎模型能力上的競爭力，重新躋身第一梯隊。 

產品力短板，難敵對手

儘管百度在模型迭代上動作頻頻，但在產品力方面，與眾多競爭對手相比，卻存在不小的差距。

以智能體領域為例，被李彥宏多次強調為未來 AI 應用落地關鍵的賽道，但百度的表現，遠不及字節跳動。字節的Coze在代碼智能體領域，快速積累大量用户，逐漸顛覆傳統人工編程方式。而百度的秒噠，雖定位為無代碼編程Agent，理念看似先進，卻未必能在市場上掀起同等的波瀾。

在智能寫作產品方面，字節跳動的豆包在生成內容的多樣性、創新性以及對用户需求的精準把握上更勝一籌。當用户要求創作一篇具有特定風格的小説時，豆包能夠迅速理解需求，生成情節豐富、風格獨特的內容，而百度文心一言生成的內容，有時則顯得刻板生硬，難以滿足用户日益多樣化的創作需求。

與行業標杆OpenAI相比，百度在產品的創新性與引領性上，也稍顯遜色。OpenAI推出的 ChatGPT不僅在自然語言處理領域掀起了全球範圍內的應用熱潮，改變了人們與機器交互的方式，還通過不斷拓展應用場景，如在教育領域輔助個性化學習、醫療領域協助診斷等，為行業發展開闢了新方向。

百度的AI產品在應用場景的拓展上相對保守，大多是在現有業務基礎上進行AI賦能，缺乏具有開創性和引領性的產品。

用户反響不佳，口碑待提升

用户反響是衡量產品和技術成功與否的重要指標，而百度在這方面的表現也並不算理想。

在各大應用平台的評論區以及社交媒體上，用户對百度AI產品的吐槽屢見不鮮。在智能語音助手方面，百度的語音識別準確率時常受到質疑，用户反饋在嘈雜環境下識別效果極差，甚至在安靜環境中也會出現識別錯誤的情況，導致指令無法準確執行。

相比之下，競爭對手的語音助手，在類似環境下的表現更為穩定可靠，用户使用起來更加順暢。

在圖像生成領域，Midjourney等產品能夠生成極具藝術感和個性化的圖像，在細節處理、色彩搭配以及風格多樣性上表現出色，吸引了大量藝術創作者和設計師使用。

百度的圖像生成產品，在生成圖像的質量和創意方面，與Midjourney存在差距，難以滿足專業用户對於高質量圖像創作的需求，在普通用户羣體中，其圖像生成效果，也未能憑藉特色和優勢脱穎而出，獲得廣泛認可。 

在搜索相關的AI應用中，百度搜索的AI結果質量也飽受詬病。用户期望通過AI搜索獲得更精準、更個性化的信息，但百度的搜索結果，常常夾雜着大量無關內容，AI生成的摘要和推薦無法真正滿足用户的核心需求。

有用户表示，在搜索專業性較強的問題時，百度給出的AI答案往往是寬泛且不準確的，還需要用户自己花費大量時間去篩選和甄別，這與用户對AI搜索高效、智能的期望背道而馳。

深層困境，前路坎坷

百度在AI領域發展受限，根源在於其內部的一些深層問題。

長期以來，百度形成了相對固化的企業文化和決策機制，在面對快速變化的AI市場時，反應速度遲緩。決策流程煩瑣，導致新的產品創意和技術應用難以快速落地。

在人才競爭激烈的當下，百度在吸引和留住頂尖AI人才方面，也面臨挑戰。相比一些新興的科技企業，百度的薪酬待遇和創新環境，對年輕一代AI人才的吸引力逐漸減弱，人才的流失，使得百度在技術創新上的動力不足。

在市場策略方面，百度也存在一定的失誤。戰略搖擺不定，使得百度在AI發展上，缺乏清晰主線與核心競爭力。一方面，百度過度聚焦自動駕駛賽道，Apollo平台雖投入巨大，但自動駕駛商業化落地週期漫長，短期難見可觀營收，致使在其他AI應用領域佈局滯後。

另一方面，在AI商業化路徑選擇上猶豫不決，涉足 O2O、金融等領域均未取得突破性進展，近年轉向智能雲、智能硬件等競爭激烈領域，面臨各方強力挑戰。

AI的發展需要強大生態支撐，百度在這方面短板明顯。

與阿里、騰訊相比，百度缺乏強大 C 端流量入口與豐富應用場景。核心業務搜索引擎雖流量巨大，但用户黏性低，且主要集中在信息獲取和廣告投放，難以構建強大用户生態。

在移動互聯網時代，百度應用分發能力弱於對手，無法有效連接開發者與用户，導致 AI應用落地缺乏場景支撐，難以形成規模效應與網絡效應，無法構建牢固競爭壁壘。

AI技術自身發展難題，也給百度帶來挑戰。AI算法可解釋性問題在金融、醫療等關鍵應用領域備受關注，人們需要理解 AI系統決策過程才能放心應用。同時，AI技術的倫理與法律問題日益凸顯，如自動駕駛事故責任認定、AI系統潛在歧視性等，這些問題增加了百度技術研發與應用落地的複雜性。 

此外，百度在AI商業化變現方面困難重重。

長期以來，百度營收嚴重依賴搜索廣告，在移動互聯網時代，廣告市場競爭激烈，營收增長放緩，盈利壓力大增。而在AI領域，前期投入巨大，自動駕駛、智能雲等業務商業化落地週期長，盈利模式不明晰，限制了百度進一步投入研發與拓展業務規模的能力。

儘管百度當前面臨諸多挑戰，但也並非毫無希望。

百度擁有深厚的技術積累，多年來在搜索引擎技術、大數據處理等方面的沉澱，為其AI發展提供了堅實基礎。其龐大的用户基數，也是一筆寶貴財富，若能有效利用，通過精準的產品優化和營銷策略，提升用户體驗，仍有可能重新贏回用户信任。

百度在自然語言處理、知識圖譜構建等領域的技術實力，依然強勁，在一些特定行業的解決方案中，已經展現出了AI技術與行業深度結合的潛力。只要百度能夠痛定思痛，積極變革內部機制，加大在產品創新、用户體驗提升以及新興市場佈局方面的投入，充分發揮自身優勢，在未來的AI賽道上，仍有機會實現逆襲，縮小與競爭對手的差距，重新書寫屬於自己的輝煌篇章。