計算機科學家吳恩達曾在《為什么AI是新電能》中如是寫道：如今我絞盡腦汁，也想不出幾年后還有什么行業是AI改變不了的。

　　過去的十幾年間，我國作為全球增速最快的云計算市場，云計算產業年均速曾一度高達30%。

　　然而水大魚大的市場，卻將云計算打造成了一只吞金獸。云盈利之路，亞馬遜走了10年，阿里用了13年，谷歌則是用了15年：自從 2008 年谷歌推出云業務以來一直處于虧損狀態，直到2023年第一季度才終于首次實現盈利。

　　而百度智能云只用了8年。

　　從百度最新的財報來看，經過近幾年的奮起直追，百度智能云已憑借AI成功翻身。據財報顯示，2023年Q1，百度智能云營收42億元，同比增長8%，并在本季度實現了盈利(non-GAAP)。

　　在這條動輒盈利周期十年起，夾縫中求生存的云產業之路上，百度究竟做對了什么?也許，我們可以從百度過往的一系列動作中得以窺見答案。

　　01、AI濾鏡下的百度智能云

　　2023年5月16日，百度發布了2023年第一季度財務報告。據財報顯示，2022年Q1，百度實現營收311億元，同比增長10%;歸屬百度的凈利潤(非美國通用會計準則，下同)為57億元，同比大漲48%;錄得自由現金流45億元。

　　隨著疫情后經濟復蘇，疫情邏輯對公司業績影響逐步弱化，得益于宏觀經濟形勢的好轉，和企業持續降本增效的措施，百度收入增長持續改善。2022年Q1，百度核心經營利潤(non-GAAP)同比大幅增長45%至53.6億元，核心經營利潤率(Non-GAAP)則自去年同期的17%及前一季度的21%增長至23%。此外，一季度，百度還回購股份1.95億美元。

　　從凈利潤上來看，自去年Q2以來，單季均保持在50億以上，這表明以百度目前的業務結構，核心業務盈利能力相對穩定;而仰賴于非廣告業務的戰略轉型、降本增效以及22年Q1的低基數效應，這三大核心因素的向上共振，2023年Q1得以出現大幅增長。

　　而從營收數據占比來看，百度營收如今更趨多元化，非廣告營收占比逐季增加。

　　其中百度核心收入總計230億元，同比增長 8%;在線營銷收入為 166 億元，同比增長 6%，受百度智能云及其他AI業務的推動，非在線營銷收入為 64 億元，同比增長 11%。很明顯百度以科技為內核的非廣告業務逐步開始兌現業績，并開始成為公司新的業績增長動能。

　　相較于核心業務的穩定，更令投資人驚喜的，是百度智能云收入同比增長8%至42億元，且在本季度實現了盈利(non-GAAP)，成為繼阿里云后，中國第二家實現盈利的云廠商，并逐漸成長為支撐百度未來增長的第二道曲線。

　　百度智能云之所以能夠取得如此的成績，離不開百度強大的AI基礎模型和獨特的全棧人工智能架構的加持。經過連續多年的高速增長，百度智能云憑借完善的AI基礎設施和標準化的AI解決方案建立起穩固的“基本盤”，領跑國內智能云市場。據數據統計，整個3月份，百度智能云銷售線索同比增長超過400%。

　　而落地到實際，目前百度“云智一體”已形成了一套“芯片-框架-大模型-行業應用”的智能化閉環路徑，構建端到端的解決方案，利用這種差異化AI優勢，百度已更好地幫助客戶完成數字化、智能化轉型。例如截至2022年末，按合同金額逾人民幣千萬元計，已有69座城市落地實踐了百度ACE智能交通，較去年的35座城市接近翻倍。

　　對此李彥宏表示：“我們相信生成式人工智能和大語言模型為各行各業帶來了革命性的潛力，幫助用戶與客戶實現目標并對社會產生正面影響。基于這個趨勢，文心一言開啟內測。我們計劃逐步將文心一言融入我們的所有業務，為我們的產品及服務賦能，吸引更廣泛的用戶及客戶。圍繞文心一言在新的時代中建立新生態。這也將助力我們實現長期、可持續的增長”。

　　可以預料到的是，誰先基于大模型搶先開發重要的應用服務在這個時代，誰能推出通用化可復制化的智能化解決方案，誰就能在下一個云計算發展的十年中占據有利位置，大模型已然成為各大科技巨頭逐鹿的戰場。

　　02、百度文心大模型是AI時代的操作系統

　　在AI發展歷史上，曾有過三座里程碑：第一次是1997年，藍色巨人IBM旗下的AI“深藍”擊敗國際象棋大師卡斯帕羅夫;另一次則要回溯到2016年——谷歌旗下的AI機器人AlphaGo在“人機大戰”中，第一次擊敗人類職業圍棋冠軍李世石。

　　這之后，AI行業經歷了從極速繁榮到資本退潮，行業隨之步入數年的低谷期，一直到去年ChatGPT的橫空出世。作為后疫情時代的一個絕佳故事腳本，尤其在其三個月達到過億用戶爆火之后，ChatGPT這類大語言模型就像一顆燎原的星星火種，在科技公司間急速蔓延，引得大洋兩岸那些曾經高昂頭顱的互聯網巨頭們紛紛趨之若鶩，躬身入局。

　　尤其最近3個月，整個世界因 ChatGPT 進入快進狀態。幾乎每隔幾周，甚至是每隔幾天，就有人工智能新進展刷新新聞版面，也同時在刷新人們的認知。

　　一位接近張一鳴的字節人士稱，張一鳴近期時常會和一些字節人士分享論文學習心得和對 ChatGPT 的思考;在百度開始文心一言內測前，百度 CEO 李彥宏每晚和項目團隊開會，甚至為籌備產品一度睡在公司;阿里巴巴 CEO 張勇，親自盯人工智能新項目，并在 4 月 11 日舉行的云峰會上發布“通義千問”大模型;任正非參加座談會時稱，華為會做底層算力平臺;騰訊正在加速推進大模型 “混元”;甚至OPPO、vivo 等手機廠商也都發布了自己的大模型。

　　面對 ChatGPT 和背后的機會，大模型已然成為中國眾多互聯網科技大公司的一把手工程。要知道上一次中國互聯網和科技行業，像這樣如此大規模同時瞄準一個目標，還是疫情前各公司密集進入，押注重金的社區團購買菜業務。

　　與過去更多處理特定任務的人工智能不同，以大模型為基礎的人工智能要通用得多，它既可以幫你列出采訪提綱，也能簡述文章的框架，甚至有時僅靠簡單的語言描述，它就能生成一幅設計草圖，或者是動態視頻。

　　這一新技術可能很大程度改變人們獲取信息(搜索)、互動(社交)、內容(游戲、文案等)的方式與效率。因此中國市場需要自己的大模型，能提供本土最好大模型的公司，自然能夠獲得豐厚的商業回報。

　　李開復曾預測道：就如同Windows帶動了PC普及，Android催生了移動互聯網的生態，AIGC時代將誕生比移動互聯網大十倍的平臺機會，將把既有的軟件、使用界面和應用重寫一次。

　　眼下百度等國產大模型廠商，正處于一場爭奪成為AI時代“操作系統”的激烈競爭中。誰能搶先拿下更多的企業客戶，誰就有望憑借先發優勢進一步擴大“馬太效應”。

　　但好在幾乎在同一時間，共識就已達成：大多數中國大公司都在同時做大模型和基于模型的應用，既要做裁判，又要下場當運動員。

　　實際上，百度正是這一戰略最早的踐行者，不過不同于其余企業都在賣算力，百度則更多的聚焦于服務。因為在其看來，算力并不是評判大模型優劣的唯一標準。一個好的大模型需要由算力、框架、模型、應用等四層架構相互配合提供支持，為客戶提供低門檻、高效率的企業服務。

　　對此，百度集團副總裁侯震宇在文心大模型技術交流會上表示：“最終能夠讓大模型服務推廣開的只有兩個原因：第一個是模型效果，第二個是成本”。

　　在模型效果上，3月27日，百度云低調舉行閉門溝通會，向首批企業客戶開啟內測，并推出全球首個一站式企業級大模型平臺——“文心千帆”，為企業提供包括數據標注處理、再訓練微調、大模型壓縮、指令(Prompt)自動化、編排功能等大模型推理、微調、托管等服務。5月9日，在百度云舉行的文心大模型技術交流會上，百度云又對外展示了“文心千帆”在企業端落地情況。

　　據相關報道，“文心千帆”結合不同企業需求，提供公有云和私有云兩種部署方式，公有云部署提供推理、微調和托管三類交付模式，而私有云部署提供軟件授權、軟硬一體、租賃服務三種交付模式。這些不同的交付模式，可滿足不同企業的需求。

　　而在成本方面，侯震宇認為在接下來幾個月，百度大模型服務通過迭代優化，還將實現大規模的成本下降，不僅算力不會成為阻礙，價格應該也不會成為大家所使用或者是擁抱大模型的瓶頸。

　　例如自3月16日以來，一個多月內文心一言推理服務已完成4次迭代，在業內首創支持動態插入的分布式推理引擎，使得單機QPS(每秒查詢率)相對線上版本提升123%，模型推理效率提升10倍，模型推理性能提升50%，模型算力利用率提升1倍。

　　在時代的背景下，對于普通企業來說，接入大模型產品已經從一道選擇題，變成了必答題。據百度集團副總裁袁佛玉透露，在過去不到兩個月時間，百度智能云已經聯合產業伙伴深入超過400個具體的場景研發測試，“在其中看到了非常有價值的測試效果，也有一些測試效果還不夠理想，但我們正在雙向的去努力，去尋找在這個方向最先落地的機會”。

　　毫無疑問，當越來越多客戶基于大模型重塑業務后，大模型已逐漸成為云服務行業的Game Changer，徹底改變云計算的游戲規則。

　　而大模型與產業相結合，所迸發的想象力遠不止于此。在李彥宏看來，過去，云計算主要賣算力，看速度、看存儲。今天，客戶購買云服務，則要看框架好不好、模型好不好。MaaS(模型即服務)，將成為評判云服務的行業新標準。

　　隨著時間推移，原有的云產業江湖格局也會被AI打破重組，毫無疑問一場產業升級的風暴即將來臨，但百度已經為此做好了充足準備。

　　03、“云智一體”，百度逐漸成為“全能手”

　　不積跬步，無以至千里;不積小流，無以成江海。這世上哪有那么多的一蹴而就，所有命運饋贈的禮物都早已在暗中標好了價格。

　　2009年8月，在當年的百度技術創新大會上李彥宏首次提出“框計算”的概念：用戶只要在”百度框”中輸入服務需求，系統通過用戶提交的需求進行語義分析、行為分析、人機交互和海量計算處理之后，就能將搜索與服務對接。

　　這種高度智能的互聯網需求交互模式，就是最早智能搜索的雛形。而后十幾年，百度對 AI 的投入大體分為了兩個階段，并在“燒錢”的AI路上一去不返。

　　2015 年之前，百度主要在招兵買馬和確定技術方向。2013 年，百度在硅谷成立百度美國研究院，同年，百度在中國建立深度學習研究院，李彥宏親自出任院長。2015年之后，百度則進入一個探索 AI 技術產品化和商業化的階段，并陸續拿出兩大成果：2015 年 9 月，百度推出人工智能語音助手度秘(DuerOS);同年年底，百度成立自動駕駛事業部，次年 4 月，Apollo 計劃發布，瞄準全無人駕駛。

　　另一方面，百度內部也在悄然發生著變化。2017 年，百度提出“ All in AI”的戰略，并在李彥宏力邀之下，微軟前全球執行副總裁陸奇加入百度。百度深度學習研究院、自然語言處理、知識圖譜、語音識別、大數據部門等核心技術部門被整合成了 AI 技術平臺體系(AIG)，自動駕駛事業部被升級為智能駕駛事業群(IDG)。

　　2020年，李彥宏在一次論壇上提到：“過去十年，百度每年研發投入占營收15%以上，其中AI技術研發就是百度種下的種子之一”。一年后，百度在港交所二次上市，募集資金里有一半用作持續科技投資，用于促進以人工智能為主的創新業務商業化。10年間投入高達1000億元，每年研發占收入比例都超過15%，去年更是達到了23%。

　　也正是此前的不斷沉淀積累，使得百度是如今全球為數不多的，進行全棧布局并同時具備人工智能四層能力的公司，這包括芯片層的昆侖 AI 芯片、框架層的飛槳深度學習框架、模型層的文心大模型和應用層的搜索、自動駕駛、智能家居等產品。

　　四層布局對應 AI 的三駕馬車，數據、算力和算法。數據是 “燃料”，算力是 “發動機”，它們共同訓練出算法，基于算法訓練的模型則像一套機械傳動裝置，能最終完成具體動作。算力由 AI 芯片提供，深度學習框架則是訓練、優化模型的工具。

　　縱觀人類歷史上的幾次科技革命帶來的爆發式增長，都是由科技創新所驅動。那創新本身從何而來?李彥宏將其總結為“反饋驅動創新”。創新不是閉門造車。創新，是你有機會進入市場，不斷獲得用戶和客戶的反饋，摸著“反饋”過河才能實現的。

　　例如為百度的搜索服務優化了十年的百度昆侖芯片在AI芯片中性能非常領先。每天響應幾十億次真實的用戶使用需求，進行1萬億次深度語義推理與匹配的百度搜索服務，能夠提供最真實、最及時的反饋。這就是大規模的真實反饋，驅動了創新。

　　然而按照歷史經驗，技術的超前投入往往如空中樓閣，AI只有與業務落地結合，為其提供支撐才能走得更遠。

　　在無人駕駛領域，2023年第一季度，百度的自動駕駛服務蘿卜快跑訂單量約為66萬單，同比增長236%，穩居全球最大的自動駕駛出行服務提供商。根據IDC和Canalys的數據，小度在2022年中國智能音箱和智能屏的出貨量中均排名第一。

　　而面臨洶涌而來的產業智能化，沈抖認為：百度智能云的目標是為企業提供能打持久戰的、經過驗證的AI彈藥庫。一方面用AI解決關鍵場景中的痛點問題;另一方面，通過不斷獲得的反饋，持續優化技術，為客戶提供高性價比的AI服務。

　　其中百度智能云開物工業互聯網平臺已經與22個行業的400多家標桿企業建立合作，服務超過22萬家工業企業。一個鮮明的例子是，吉利集團已整體上云，整個生產制造環節，包括生產訂單自動排產、訂單完成率、設備開動率等等，都可通過百度智能云工業數字化大腦平臺展示，管理運維成本降低了30%。

　　截至目前，已經有15萬企業申請加入文心一言內測，覆蓋政務、金融、媒體、電商零售等行業。其中，內容創作、智能客服、辦公提效為各行業通用的高頻需求場景。尤其是在中國實體經濟數字化、智能化轉型的趨勢不會改變的AI時代背景之下，所有行業都值得用AI重做一遍。

　　04、寫在最后

　　如果從2017年高調宣布 “All in AI” 算起，百度押注AI產業已經有6年了; 而如果從更早的2013年建立美國研究院算起，百度投身AI則有十年了。 站在當下的時間節點回顧過往，在試圖引領下一輪技術浪潮AI的革命的漫長等待途中，百度也錯過了一些風口。

　　這是因為前沿技術經過長年累月的研發“消化”，最終也能得以開花結果，饋還玩家——一直走在5G研發前列的華為，當下已然將技術成果轉化為商業效益，助其穿越“黑障區”。早早布局AI的百度，也已端出深度學習框架平臺飛槳，后者在填補國內空白的同時，也實現了對Google、Meta旗下深度學習平臺的趕超。

　　只不過，對背負著“第四次工業革命”的前沿科技而言，阻礙仍將長期存在，路程亦會更加漫長。現階段，一眾科技巨頭相繼放緩了增長腳步，逐漸走出了自己的舒適圈，而投融資氛圍也在逐漸冷卻，四處似乎均充斥著“寒氣”。

　　但這，正是“第四次工業革命”必須跨越的裂谷：面對舊秩序的寒冬與焦慮，以及技術商業化落地的此起彼伏，唯有延續科技創新路徑，才能找到解藥。

　　而就表現來看，如今的百度已然背好行囊，先行一步。