时间:2025-08-13 19:15 作者:大茶碗
百度AI为何“起大早、赶晚集”
【文/观察者网专栏作者 心智观察所】
不久前,在百度季度高管会上,创始人李彦宏做了一场主题为《求真务实》的内部演讲,非常罕见地系统反思了百度的组织文化,也复盘了业务上的得与失。
他直言:“不是所有的game百度都能去玩、都能赢,所以要搞清楚该干什么、不该干什么。”李彦宏直接指出了百度目前最大的问题:“百度为什么打不赢仗?为什么起大早赶晚集?因为我们不聚焦。”
反思直击百度在AI领域的痛点:尽管早早布局,却在文心一言、外卖和造车等业务上屡屡失利。
文心一言作为首个加入全球竞争的中国大模型,却未能引爆C端用户,市场关注度大幅落后于豆包和DeepSeek,在App Store免费应用榜排名下滑。阿里巴巴宣布与苹果公司达成合作协议的消息,也是对百度的一次沉重打击。
外卖业务曾份额高达33%,却在2017年被饿了么收购,仅仅成立4年百度外卖就彻底退出了中国互联网的历史舞台。
造车事业也黯然落幕,百度与吉利的合作曾被寄予厚望,最终极越汽车仅卖1.4万辆后“原地解散”。
当然,李彦宏强调百度有7亿月活用户和技术积淀,仍有信心走出一条AI道路。
不可否认,在人工智能领域,百度曾被视为中国科技巨头的领跑者,早早布局深度学习、无人驾驶等领域,却在如今的大模型时代屡屡“起大早、赶晚集”。
值得一提的是,AI“教父”、2024年诺贝尔物理学奖得主杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)早年也差点加入百度。
2013年,辛顿拍卖其初创公司DNNresearch,四家公司参与竞标,包括百度、谷歌、微软和一家伦敦初创企业。最终,百度作为最后竞标者之一,却被谷歌以更高报价和更具吸引力的前景抢走辛顿及其团队。这生动体现了百度在人才争夺上的早期优势与后续失利:它能吸引全球顶尖人才,却未能留住或转化为长期竞争力,导致在AI浪潮中逐渐落后。
百度早在2013年起就大力投入AI,成立深度学习研究院,并招聘如吴恩达(Andrew Ng)等国际专家,试图构建全栈AI能力。然而,战略上的不聚焦成为首要症结。正如李彦宏自己反思的:“过去几年百度在AI投入大却面临挑战,文心一言未引爆C端,用户关注度难以维持。”根源就在于,百度早期资源分散于搜索、无人驾驶和云服务等多线作战,导致在大模型时代无法快速迭代。
百度也不是没有采取行动,有分析指出,百度正从“AI炒作”转向实用工具(如iRAG图像生成和Miaoda编码助手),强调“技术价值通过应用实现,而非创新本身”。虽然李彦宏的观点“重大突破往往源于广泛采用”已获认可,但这一转变来得太晚,用户基数限制了商业化潜力。
2024年,百度在AI开发者大会上发布文心大模型4.0工具,李彦宏分享了“踩了无数坑、交了高昂学费”的经验,强调开发AI原生应用需注重反馈驱动,但市场反馈显示,百度在C端市场的份额已落后于新兴玩家。
更典型的是开源策略的误判。李彦宏多次强调“开源模型会越来越落后”,认为闭源更高效,中美差距将拉大。但DeepSeek等开源模型的崛起直接颠覆这一观点。DeepSeek横空出世后,一周内就吸引了开发者转向,而百度文心大模型虽宣称“中文超越ChatGPT”,实际表现却导致了用户流失。
受DeepSeek启发,李彦宏也开始从闭源转向开源。百度已经一次性开源了10款文心大模型4.5系列,权重和推理代码可通过飞桨、Hugging Face等平台获取,但4.5 Turbo系列仍闭源,仍保留部分商业化壁垒和高级算法细节。
今年3月,百度采取了价格战来升级竞争,声称ERNIE X1推理模型性能匹敌DeepSeek R1,但价格只有一半。与擅长生成对话文本的标准大语言模型不同,推理模型处理和解决需要逻辑思维、规划和使用在线工具的复杂问题和任务。但与此同时,当季财报揭示了百度仍面临的挑战,公司营收下滑1%,显示出训练的成本高、变现难。
李彦宏表示“我们从DeepSeek学到的一件事是,开源最好的模型可以极大地帮助采用”,但对最好的4.5 Turbo,百度其实还有所保留,步子仍磕磕绊绊。
AI领域的发展速度确实让人眼花缭乱,各家公司不断调整战略也是正常的,但百度的做法被外界更多解读为被动应对DeepSeek的压力。李彦宏“我觉得开源其实是一种智商税”的观点言犹在耳,百度高层对AI发展趋势的认知偏差,难辞其咎,忽略了开源生态的开发者吸引力,导致从领先者沦为追赶者。
在演讲中,李彦宏自揭家短地呼吁,百度管理层要加强自我批评和团队协作精神,强调要敢于承认个人和团队的能力边界,主动放弃非核心领域的投入,把资源集中在真正能打胜仗的方向上。他还提出,百度员工应具备“传球意识”——当某项任务超出自身能力时,应主动交由更适合的人或团队完成,以实现整体作战效率的最大化。
“传球意识”这种特别明晰的提法说明,李彦宏似乎找到了大公司病和内部组织僵化的部分解药。
百度在2025年7月初的内部组织会议上决定减少对部分AI产品的投入,包括C端通用AI智能体“心响”和AI社交应用“月匣”。
心响作为百度首个C端通用AI智能体,4月公测时因支持超200种功能被誉为“可用版Manus”,但不到一季度便面临资源缩减。月匣则在3月上线,主打Z世代情感陪伴,却因功能滞后和市场竞争激烈被合并至其他业务线,形同“降级”。
虽然李彦宏强调百度需明确“干什么、不该干什么”,但以这两款应用为例,百度内部人士又对外否认资源收缩,称应用正常运营,但管理层决定“再观望一两个季度”。“Leader们最关注的是月活,月活达到一定程度,然后才再考虑是不是继续投入。”百度业务上举棋不定的顽疾,似乎仍没有好转迹象。
那么,百度能不能找到一个真正能打胜仗的方向,聚焦资源去投入呢?
多年前,就有人提出,百度应全力押注云生态或平台策略,通过外部化AI(尤其是云)创建第二个增长引擎,以应对中国搜索市场的挑战。
所谓外部化,就是将内部能力转化为外部销售服务。比如,亚马逊将网络服务能力转化为AWS,阿里巴巴将支付和信贷服务转化为蚂蚁金服,京东物流将物流基础设施转化为集成物流服务。百度的无人车也是一种AI能力的外部化。
百度的搜索业务有中文专长、消费者心智习惯和信息长尾等有利的内容效应。百度主导了这样一个优秀但增长有限的业务。百度需要的就是创建搜索和云两个互补平台业务模型。
云业务是典型的“赢家通吃”业务,由全球少数巨头主导。西方三大是AWS、Microsoft Azure和Google Cloud。中国市场则将由阿里巴巴、腾讯、百度和华为主导。世界上的其余市场将是这6-8家公司的竞争,而竞争的关键,最终是生态系统或平台构建。
和目前的阿里巴巴一样,百度的AI专长是云的独特切入点。而百度过去一度大量增加投资开销,比如每年支持爱奇艺,导致长期债务大幅增加,这些都与以AI专长定位云服务的生态构建关系不大。
外部化AI,在今天已经可以判明,就是外部化大模型等能力到云业务上,与阿里云等头部玩家争夺有限的几个最终席位。AI专精云服务的优先级,对百度来说,甚至应该超过无人驾驶,因为Apollo虽领先,但商业化还是太遥远了。
当然,在云赛道上,百度的竞争对手都不好惹。正因为实力差距的客观存在,导致了百度“不聚焦”的心病。
阿里云的AI优势已经和“赶了晚集”的百度明显拉开差距,2025年,Artificial Analysis报告显示,中国实验室如DeepSeek、阿里已接近前沿,但百度在MoE(Mixture of Experts)模型应用上落后,需要投资基础研究解决数据污染和训练冲突。百度AI生态与海外巨头的差距就更悬殊了,缺乏高质量数据和开发者支持。
而相比华为云,百度的算力差距明显。百度昆仑芯片虽在云、边缘和交通场景有应用,但其性能和生态成熟度与华为Ascend系列相比仍显不足,尤其在软件生态支持上落后于NVIDIA和华为。百度曾于2023年订购1600个Ascend 910B芯片,用于200个数据中心服务器,表明其部分算力一度依赖华为芯片。
百度的算力集群专注于支持其文心大模型的训练和推理,但在超大规模集群,如支持万亿参数模型方面,华为CloudMatrix的架构和资源整合能力可能更强,尤其在政府和企业客户市场。
百度要想聚焦于打胜仗的方向,就必须战胜心魔和心障。
2025年,李彦宏强调“走在技术前沿需冒更大风险、耐得住寂寞”,但同时,他又预测AI智能体爆发,似乎心思又开始“活络”,难免有些自相矛盾,和此前开源策略的举棋不定一样,这都可归结为心魔和心障。
还是希望他能走出来,带领百度真正沉潜下来,克服心病。唯有长期的专注和聚焦,才能逆转局面,建立持久优势。也希望李彦宏讲话透露出的焦虑与反思,推动整个中国AI行业的生态向更健康方向演进。
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