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从搜索到人工智能:百度的增长逻辑变了

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文/杨剑勇

2026年第一季度,百度实现营收321亿元。其中,一般性业务收入为260亿元。值得注意的是,AI(人工智能)业务展现出强劲的增长态势,同比增长49%为136亿元,占比提升至52%,这是首次超过一般性业务收入的一半。



AI业务占比过半,对于百度而言具有里程碑式意义。百度创始人李彦宏对此表示,这表明AI已成为百度的核心驱动力。

百度AI业务主要包括智能云基础设施、AI应用、AI原生营销服务,表现尤为亮眼的是智能云基础设施。该季度,百度AI云收入同比增长79%,达到88亿元,GPU云收入更是同比增长184%。

这一数据预示AI正在重塑这家搜索巨头,昔日以搜索为核心的互联网公司,正式完成向人工智能公司的蜕变,增长逻辑也彻底重构,由AI驱动,为百度打开了全新的增长空间。

需要指出的是,AI是推动全球云服务市场增长核心因素。面对生成式AI所带来的机遇,百度智能云作为国内首个提出AI云战略的云服务厂商,依托芯云模体技术体系,推进AI Infra与Agent Infra深度融合,构建了从算力、模型到应用的全栈AI云能力,连续多年领跑AI公有云市场。

IDC最新发布的数据,在中国AI应用公有云服务市场中,头部云厂商凭借全栈AI能力和丰富应用场景占据领先地位。其中,百度智能云以30.7%的市场份额位居第一。另外,IDC MarketScape评估显示,包括阿里云、百度智能云等具备全栈能力的云厂商,其市场份额正持续提升。

得益于昆仑芯+模型+平台+公有云基础设施所形成的护城河,从推理、训练,到芯片、集群、数据中心所构建的全栈能力。由此,百度智能云在国内云市场展现出强劲的竞争力。

百度智能云事业群总裁沈抖曾指出,AI云的下半场,不是比谁消耗了更多tokens,而是比谁能用好每一个token。百度智能云要做的,就是让企业多、快、好、省的把每一个token转化为企业的生产力。

在Agent Infra上,百度要把单位Token的智能水平做到最好,让智能体更好地完成任务。要知道,大模型技术持续迭代,AI应用也从最初的知识问答模式,逐步向Agent智能体转变,正在从底层重构企业管理逻辑与效率。

这意味着,智能体时代对AI Infra提出了更高要求,不仅要有算力,更要把训练、推理、芯片、调度和工程工具链协同起来,让每一次Token消耗都更高效。

其中,百度智能云升级后的AI Infra,围绕AI计算平台、超大规模集群、吉瓦级AIDC三个层级,打通从模型训推到算力调度,再到数据中心建设的全链路能力,提供每瓦性能更强、性价比更高的AI算力,让每一次训练和推理,都转化成更好的智能体效果,真正意义上把算力变成生产力。

在底层算力方面,昆仑芯P800交付了多个万卡级的P800集群,已经可以满足前沿大模型大规模训练对计算精度、算子稳定性、框架适配和长周期运行的硬性要求。其中,招商银行超800个AI应用中,逾半数已平稳运行于昆仑芯P800。

最后,在人工智能基础设施需求激增的推动下,尤其是生成式AI和大模型训练,Neocloud正在以前所未有的速度增长。到2031年,市场预计将接近4000亿美元。

随着人工智能基础设施需求加速,将改变全球云服务市场竞争格局。作为国内最早布局AI领域的科技巨头,自2010年开始,在人工智能领域进行了大量的投入,形成了从底层昆仑芯AI算力芯片,到文心大模型所构建的AI基础设施算力能力,再到应用,使得在AI公有云市场走出了一条差异化的竞争之路,是拉动百度增长的重要引擎。

在人工智能时代,一直走在最前端。随着AI业务超过一般性业务,并预计未来几个季度,AI将带来更大价值,显示AI进入收获期。

杨剑勇,福布斯中国撰稿人,表达观点仅代表个人。致力于深度解读AI大模型、人工智能、物联网、云计算和智能家电等前沿科技。

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