心智觀察所：百度AI為何“起大早、趕晚集”

【文/觀察者網專欄作者 心智觀察所】

不久前，在百度季度高管會上，創始人李彥宏做了一場主題為《求真務實》的內部演講，非常罕見地系統反思了百度的組織文化，也覆盤了業務上的得與失。

他直言：“不是所有的game百度都能去玩、都能贏，所以要搞清楚該幹什麼、不該幹什麼。”李彥宏直接指出了百度目前最大的問題：“百度為什麼打不贏仗？為什麼起大早趕晚集？因為我們不聚焦。”

反思直擊百度在AI領域的痛點：儘管早早佈局，卻在文心一言、外賣和造車等業務上屢屢失利。

文心一言作為首個加入全球競爭的中國大模型，卻未能引爆C端用户，市場關注度大幅落後於豆包和DeepSeek，在App Store免費應用榜排名下滑。阿里巴巴宣佈與蘋果公司達成合作協議的消息，也是對百度的一次沉重打擊。

外賣業務曾份額高達33%，卻在2017年被餓了麼收購，僅僅成立4年百度外賣就徹底退出了中國互聯網的歷史舞台。

造車事業也黯然落幕，百度與吉利的合作曾被寄予厚望，最終極越汽車僅賣1.4萬輛後“原地解散”。

當然，李彥宏強調百度有7億月活用户和技術積澱，仍有信心走出一條AI道路。

不可否認，在人工智能領域，百度曾被視為中國科技巨頭的領跑者，早早佈局深度學習、無人駕駛等領域，卻在如今的大模型時代屢屢“起大早、趕晚集”。

值得一提的是，AI“教父”、2024年諾貝爾物理學獎得主傑弗裏·辛頓（Geoffrey Hinton）早年也差點加入百度。

2013年，辛頓拍賣其初創公司DNNresearch，四家公司參與競標，包括百度、谷歌、微軟和一家倫敦初創企業。最終，百度作為最後競標者之一，卻被谷歌以更高報價和更具吸引力的前景搶走辛頓及其團隊。這生動體現了百度在人才爭奪上的早期優勢與後續失利：它能吸引全球頂尖人才，卻未能留住或轉化為長期競爭力，導致在AI浪潮中逐漸落後。

百度早在2013年起就大力投入AI，成立深度學習研究院，並招聘如吳恩達（Andrew Ng）等國際專家，試圖構建全棧AI能力。然而，戰略上的不聚焦成為首要癥結。正如李彥宏自己反思的：“過去幾年百度在AI投入大卻面臨挑戰，文心一言未引爆C端，用户關注度難以維持。”根源就在於，百度早期資源分散於搜索、無人駕駛和雲服務等多線作戰，導致在大模型時代無法快速迭代。

百度也不是沒有采取行動，有分析指出，百度正從“AI炒作”轉向實用工具（如iRAG圖像生成和Miaoda編碼助手），強調“技術價值通過應用實現，而非創新本身”。雖然李彥宏的觀點“重大突破往往源於廣泛採用”已獲認可，但這一轉變來得太晚，用户基數限制了商業化潛力。

2024年，百度在AI開發者大會上發佈文心大模型4.0工具，李彥宏分享了“踩了無數坑、交了高昂學費”的經驗，強調開發AI原生應用需注重反饋驅動，但市場反饋顯示，百度在C端市場的份額已落後於新興玩家。

更典型的是開源策略的誤判。李彥宏多次強調“開源模型會越來越落後”，認為閉源更高效，中美差距將拉大。但DeepSeek等開源模型的崛起直接顛覆這一觀點。DeepSeek橫空出世後，一週內就吸引了開發者轉向，而百度文心大模型雖宣稱“中文超越ChatGPT”，實際表現卻導致了用户流失。

受DeepSeek啓發，李彥宏也開始從閉源轉向開源。百度已經一次性開源了10款文心大模型4.5系列，權重和推理代碼可通過飛槳、Hugging Face等平台獲取，但4.5 Turbo系列仍閉源，仍保留部分商業化壁壘和高級算法細節。

今年3月，百度採取了價格戰來升級競爭，聲稱ERNIE X1推理模型性能匹敵DeepSeek R1，但價格只有一半。與擅長生成對話文本的標準大語言模型不同，推理模型處理和解決需要邏輯思維、規劃和使用在線工具的複雜問題和任務。但與此同時，當季財報揭示了百度仍面臨的挑戰，公司營收下滑1%，顯示出訓練的成本高、變現難。

李彥宏表示“我們從DeepSeek學到的一件事是，開源最好的模型可以極大地幫助採用”，但對最好的4.5 Turbo，百度其實還有所保留，步子仍磕磕絆絆。

AI領域的發展速度確實讓人眼花繚亂，各家公司不斷調整戰略也是正常的，但百度的做法被外界更多解讀為被動應對DeepSeek的壓力。李彥宏“我覺得開源其實是一種智商税”的觀點言猶在耳，百度高層對AI發展趨勢的認知偏差，難辭其咎，忽略了開源生態的開發者吸引力，導致從領先者淪為追趕者。

在演講中，李彥宏自揭家短地呼籲，百度管理層要加強自我批評和團隊協作精神，強調要敢於承認個人和團隊的能力邊界，主動放棄非核心領域的投入，把資源集中在真正能打勝仗的方向上。他還提出，百度員工應具備“傳球意識”——當某項任務超出自身能力時，應主動交由更適合的人或團隊完成，以實現整體作戰效率的最大化。

“傳球意識”這種特別明晰的提法説明，李彥宏似乎找到了大公司病和內部組織僵化的部分解藥。

百度在2025年7月初的內部組織會議上決定減少對部分AI產品的投入，包括C端通用AI智能體“心響”和AI社交應用“月匣”。

心響作為百度首個C端通用AI智能體，4月公測時因支持超200種功能被譽為“可用版Manus”，但不到一季度便面臨資源縮減。月匣則在3月上線，主打Z世代情感陪伴，卻因功能滯後和市場競爭激烈被合併至其他業務線，形同“降級”。

雖然李彥宏強調百度需明確“幹什麼、不該幹什麼”，但以這兩款應用為例，百度內部人士又對外否認資源收縮，稱應用正常運營，但管理層決定“再觀望一兩個季度”。“Leader們最關注的是月活，月活達到一定程度，然後才再考慮是不是繼續投入。”百度業務上舉棋不定的頑疾，似乎仍沒有好轉跡象。

那麼，百度能不能找到一個真正能打勝仗的方向，聚焦資源去投入呢？

多年前，就有人提出，百度應全力押注雲生態或平台策略，通過外部化AI（尤其是雲）創建第二個增長引擎，以應對中國搜索市場的挑戰。

所謂外部化，就是將內部能力轉化為外部銷售服務。比如，亞馬遜將網絡服務能力轉化為AWS，阿里巴巴將支付和信貸服務轉化為螞蟻金服，京東物流將物流基礎設施轉化為集成物流服務。百度的無人車也是一種AI能力的外部化。

百度的搜索業務有中文專長、消費者心智習慣和信息長尾等有利的內容效應。百度主導了這樣一個優秀但增長有限的業務。百度需要的就是創建搜索和雲兩個互補平台業務模型。

雲業務是典型的“贏家通吃”業務，由全球少數巨頭主導。西方三大是AWS、Microsoft Azure和Google Cloud。中國市場則將由阿里巴巴、騰訊、百度和華為主導。世界上的其餘市場將是這6-8家公司的競爭，而競爭的關鍵，最終是生態系統或平台構建。

和目前的阿里巴巴一樣，百度的AI專長是雲的獨特切入點。而百度過去一度大量增加投資開銷，比如每年支持愛奇藝，導致長期債務大幅增加，這些都與以AI專長定位雲服務的生態構建關係不大。

外部化AI，在今天已經可以判明，就是外部化大模型等能力到雲業務上，與阿里雲等頭部玩家爭奪有限的幾個最終席位。AI專精雲服務的優先級，對百度來説，甚至應該超過無人駕駛，因為Apollo雖領先，但商業化還是太遙遠了。

當然，在雲賽道上，百度的競爭對手都不好惹。正因為實力差距的客觀存在，導致了百度“不聚焦”的心病。

阿里雲的AI優勢已經和“趕了晚集”的百度明顯拉開差距，2025年，Artificial Analysis報告顯示，中國實驗室如DeepSeek、阿里已接近前沿，但百度在MoE（Mixture of Experts）模型應用上落後，需要投資基礎研究解決數據污染和訓練衝突。百度AI生態與海外巨頭的差距就更懸殊了，缺乏高質量數據和開發者支持。

而相比華為雲，百度的算力差距明顯。百度崑崙芯片雖在雲、邊緣和交通場景有應用，但其性能和生態成熟度與華為Ascend系列相比仍顯不足，尤其在軟件生態支持上落後於NVIDIA和華為。百度曾於2023年訂購1600個Ascend 910B芯片，用於200個數據中心服務器，表明其部分算力一度依賴華為芯片。

百度的算力集羣專注於支持其文心大模型的訓練和推理，但在超大規模集羣，如支持萬億參數模型方面，華為CloudMatrix的架構和資源整合能力可能更強，尤其在政府和企業客户市場。

百度要想聚焦於打勝仗的方向，就必須戰勝心魔和心障。

2025年，李彥宏強調“走在技術前沿需冒更大風險、耐得住寂寞”，但同時，他又預測AI智能體爆發，似乎心思又開始“活絡”，難免有些自相矛盾，和此前開源策略的舉棋不定一樣，這都可歸結為心魔和心障。

還是希望他能走出來，帶領百度真正沉潛下來，克服心病。唯有長期的專注和聚焦，才能逆轉局面，建立持久優勢。也希望李彥宏講話透露出的焦慮與反思，推動整個中國AI行業的生態向更健康方向演進。

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