吴婷对话百度沈抖：点燃全栈AI引擎 | 我有嘉宾

如果说，过去十年是由移动互联网主导的跑马圈地，那么今天，人工智能已经彻底打开了人类想象力的天花板。用百度集团执行副总裁、嘉宾商学校友沈抖的话说，我们已经进入了一个“人有多大胆，地有多大产”的全新时代。

作为中国AI的先行者，百度早在2012年就创办了深度学习研究院，开启了长达十余年的底层技术长征。而沈抖的个人履历同样充满了戏剧张力：他曾执掌百度C端流量商业化，可以说是“日进斗金”；但在大模型爆发的前夜，他临危受命，转身杀入最重、最苦、最难啃的B端大客户市场，全面接管百度智能云。

从互联网的流量狂欢，到转身进入B端大客户市场，这种转换不仅需要极大的勇气，更伴随着残酷的认知重构与组织换血。

在嘉宾商学十周年庆典“Q Business”吴婷对话产业之王环节，吴婷校长与沈抖展开了一场深度的对谈。这场对谈直击大模型落地的商业真相：从揭秘传统AI的商业幻象，到用“集群与能源”硬刚算力封锁；从周末跟AI合写一本书的震撼体验，到预言未来人类“按需分配”的硅基演化终局。沈抖向我们展现了一位站在舞台中心的科技掌舵者，如何应对新的时代浪潮。

传统AI根本跑不通商业模式

面对最现实的赚钱与生存问题，吴婷校长直指业务转型的核心痛点。而沈抖则给出了自己的判断：“传统人工智能的商业模式最终没有跑通。”

过去，很多AI技术，比如图像识别、语音识别在单一场景里看着炫酷，一旦到了通用场景就行不通，必须一个场景一个场景地去适配。百度作为互联网大厂，员工成本极高，用如此高密度的智力投入去给传统企业做定制化项目，根本打不过传统行业的低成本玩家，最后往往陷入“看着收入很高但没有毛利，有毛利但没回款”的虚假繁荣。

为此，在2022年大模型正式爆发前的6个月里，沈抖顶住巨大的业绩压力，大刀阔斧地砍掉了那些项目制的“伪需求”，强行要求团队转向标准化、可规模化的产品。这个过程极其痛苦，导致业务一度停滞甚至负增长，部分部门负责人更是频频换血。但这不仅是沈抖的决断，更是百度创始人李彦宏的底线——绝不在泥潭里做非标的生意。正是这种“向死而生”的阵痛，让百度云在今天这个大模型时代，等到了真正的产业化爆发。

用“集群与能源”硬刚封锁

大模型时代，高端GPU几乎等同于最稀缺的石油。面对国际大厂芯片业务高管“算力紧缺至少还要持续三年”的论断，以及极端制裁下的芯片封锁，中国大厂该如何挖深底层的护城河？

沈抖给出了新的解法。他坦言，目前单片国产芯片，在某种程度上确实不如英伟达的最新芯片强。但中国的优势在于拥有庞大的能源供给和极低的能源成本。“一张芯片不如你好，可以用10张，可以组成集群。” 百度正通过建立超大节点和超大算力集群，辅以更强大的算法管理能力，用“规模”来弥补“单片”的短板，从而把算力应用成本降了下来。

在这场底层基础设施的“诸神之战”中，沈抖判断，To B业务的本质决定了它绝不会像To C那样赢者通吃。因为任何大企业客户，出于安全和制衡的考量，都绝不愿意长期只被一家云厂商绑定。在未来注定是多家并存的市场格局里，百度有绝对的底气拿下那张通往未来的核心船票。

当一切由AI代劳

AI到底能多大程度上改变我们的生活？沈抖没有讲深奥的算法，而是分享了自己和“百度搭子”之间的深度互动，百度搭子是百度自己开发的一种智能助手。

过去约人吃饭，需要在日历软件里手动添加日程；现在他只需对AI说一句“明天晚上7点我要跟谁吃饭，给我改下日历”，AI就能瞬间代劳。比如在清明节假期，沈抖周五晚上下班后，突发奇想开始跟AI进行深度的哲学脑暴。

他连续抛出了一系列宏大的终极命题：什么是生产力？以后人跟机器怎么相处？以后怎么定义财富与分配？人还会不会自身繁衍？AI不仅对答如流，甚至还能反向启发沈抖从更多维度进行思考。最终，两人一拍即合决定写本书。从周五下午6点聊到周六晚上12点，仅仅历时三十多个小时，一本由AI出提纲、名为《让机器生产一切：AI时代的生产力、经济和文明选择》的完整书籍就诞生了。

沈抖感叹，我们现在还是太强调人在当下的中心角色了，没有给到AI足够的尊重与认可，其实AI今天能赋予人类的生产力，已经被严重低估了。

预见“按需分配”的未来

如果AI能包揽一切，人类的未来在哪里？沈抖给出了兼具警醒与极度乐观的双重判断。

短期来看，他警告大家要警惕AI极强的“讨好人”倾向。大模型很容易顺着人类的偏好去强化固有的观点，让人陷入一种失去深度思考能力的自嗨之中，这是人类可能被降智的最大风险。

但拉长周期看，沈抖笃定，智能从碳基向硅基的转移是不可逆转的必然。随着具身智能和机器人的普及，未来消灭的不仅是写代码等白领工作，大量繁重、乏味的蓝领体力劳动也将被彻底替代。

面对马斯克“人类以后可以不工作、按需分配”的预言，沈抖认为这并非天方夜谭，且就在我们有生之年，大约二三十年内大概率会实现。当生产力极大丰富之后，工作将被重新定义——未来的劳动不再是因为生活所迫的谋生手段，而是人类为了寻找生命意义与价值的主动选择。放到宇宙百亿年的演化长河中，新一代智能超越上一代智能，对整个世界而言，无疑是一件好事。

如果有一天你的公司倒下了……

“如果有一天百度倒下了，你觉得会是因为什么？”吴婷校长的这个经典灵魂拷问，沈抖同样没有躲过。

他的回答清醒而深刻：“归根结底应该是内部熵增到了不可控制的地步，或者是完成了历史使命，不再走在社会发展的前方。”

沈抖直言，一个企业要想持续健康地发展，就必须去抓那些“大河向东流”的时代机遇，顺势而为；如果企业有意无意地“在沼泽地里面打圈圈、在绣花”，那很快就会完蛋。只要始终坚持做时代前沿的事情，即便过程再艰难，甚至最终被淘汰出局，也已经为这个社会创造了不可磨灭的巨大价值。

对话全文

吴婷：今天是为时代庆功，也是恰逢嘉宾十年。这十年，中国科技发展日新月异，你也经历了很多很多。如果此时此刻举起一杯酒庆功，你最想致敬的人是谁？

沈抖：在座诸位，可能和我有共同的经历，从PC互联网到移动互联网，突然又到了人工智能，整个过程中不是某一个人创造了行业的变化，还是一帮人在创造这个变化。一定要致敬的话，还是致敬AI技术打开了想象的天花板。说实话，我们进到了一个人有多大胆，地有多大产的时代。

吴婷：专业的人做专业的判断。你的履历非常特别，过去执掌C端的流量商业化，可以说是日进斗金，现在又临危受命，几乎是从0到1去做B端，去啃最难啃的大客户，做最重的工业领域的服务。我想知道这种转换中，你最痛苦的经历是什么？

沈抖：从一个熟悉的领域到一个不熟悉的领域，任何人对做新事都会有一定的恐惧。但对我来讲，这是挺好的一个机会，不用挪窝就能尝试新的事情，这是在一个平台型企业里工作比较幸运的地方。对我而言，我有尝试新业务的机会；但对公司、对集团来讲，这是一个很大的挑战和不确定性，这件事到底能不能行？我觉得这个经历跟在座的很多人不太一样。

吴婷：为什么李彦宏敢把这个不确定的挑战交给你？

沈抖：等我有时间问问他。

吴婷：那你在经历这个挑战的过程中，最苦的时刻是什么样的？请给我描述一个。

沈抖：对我来讲运气特别好，其实没有来得及孤独。做移动互联网的时候，2022年依然还是互联网如日中天的时候，还有很多互联网的产品在探索，还是挺有意义的。我转到云业务以后很短的时间，我们就开启了人工智能这一波——虽然是2022年11月30号OpenAI才正式发布。实际上那时候就完全进入了一个新的阶段。孤独的时刻倒没有，但转型的痛苦倒是有。

吴婷：有愤怒的时刻吗？

沈抖：算不上愤怒，但我相信在座各位也有类似的经历。百度在AI上的投入是很早也很大的。现在大家有时候看到一些文章，还会提到Anthropic的创始人兼CEO Dario，包括GPU厂商市值很高的公司，这些人中有些都是当年在百度工作过的同事。2012年百度就创办了深度学习研究院，从那时候就开始投入，说明百度在这方面的投入是很大的。所以我们后来做云的时候，一直想做AI云，让AI真正赋能企业。但等我真的去做云的时候，我发现这条路其实不通。

如果大家回想一下那段历史，我们有一个共识：传统人工智能的商业模式最终没有跑通。因为它的通用性不行。不管在单一场景里面可以多炫酷，一旦到了通用场景，它就是不行。这样就需要一个场景一个场景地去适配。而百度是互联网企业，员工成本都很高，所以出去跟一些传统企业竞争的时候，根本打不过。我刚开始去的时候信心满满，觉得用这么高密度的智力投入来解决传统问题，怎么可能打不过那些传统行业的玩家？后来发现就是不行，在很多地方不是高智力密度就能打通的，而是需要低成本、需要强执行才能解决的问题。那段时间还是有点痛。

吴婷：如果只能有一个，最大的认知扭转是什么？

沈抖：传统的AI真的是跑不通商业模式。

吴婷：传统AI，一个新词诞生了。

沈抖：就是我们说的那些，这个技术能做图片识别，那个技术能做语音识别，还有能做语义词性标注等等。这些最后都没有跑出来模式。

吴婷：那最能打的是什么？另外，除了你个人之外，团队也要面临一个基因转换的过程，有没有你带领队伍在进行转换过程中克服困难的故事？

沈抖：这跟我刚才讲的是比较连贯的，当你发现一件事不work的时候，就看你的命好命坏了。我觉得我的命还挺好，在这件事上运气非常好。我是2022年5月份开始负责智能云的。

我们当时很快就发现这件事太难了：传统的AI没有通用性，百度这样的人力成本结构很难做毛利。那就意味着用AI做To B商业化这件事，有可能彻底跑不通。从那时候到11月30号大模型出现，中间有6个月的时间。那时候我跟团队讨论最多的就是：我们一定得做标准化、可规模化的产品，一定要把原来那些项目制的，看着收入很高但没有毛利的，有毛利但没回款的都得关掉。

这个过程还是挺痛苦的，因为这就意味着整个业务可能要在一段时间内从增长变成停滞增长，甚至是负增长。但如果不做调整，它可能就永远虚假繁荣下去，最终也是崩盘。所以这个转变必须坚决。以至于很长一段时间，我下面某些部门的负责人都没有在岗超过一年的，有些是我换掉的，有些是主动离开的。这些转型，一旦认定了就得坚决，但过程是很伤人的。

吴婷：当时内部一定也有很多反对的声音，但是李彦宏跟你一样坚持？他相信你所有的判断？

沈抖：是的，我们很快就达成了一致。实际上后来很多也是他在提要求——他也觉得如果不标准化、不能规模化，一单一单打的这种根本不是我们的基因，我们也不是做贸易、做生意的。

所以今天的云跟传统业务已经完全不一样，今天是一个全新的时代，人工智能产业化的时代。百度这么多年在AI上的投入，云也做了十年，AI投入更长期。实际上从更长远来看，搜索本质上就是人工智能加云计算加大数据——你要想做好搜索，这些能力必须全面。所以很早就在这上面投入。我觉得现在看到的这些成果，不管谁来做，都是这么多年沉淀的一个体系。

吴婷：你提到搜索，大家都知道过往相当长的一段时间内，搜索都是百度的基本盘，但现在百度越来越清晰和强烈地要彻底在叙事当中撕掉互联网的标签。百度的确是中国AI的先行者，花了很长时间。你觉得如果我们要在AI上遥遥领先，组织内部要甩掉的最大的互联网时代的包袱是什么？

沈抖：这是个很好的问题。其实也不存在撕掉不撕掉，我们的定位是“一个拥有强大互联网基础的AI公司”，这已经有很长一段时间了。这个转变和我们使命的转变从“让人们平等便捷地获取信息、找到所求”，升级为“用科技让复杂的世界更简单”，我印象中大概是同期的。

我觉得一个企业在发展过程中，所谓的标签归根结底是企业的使命和能力在一个阶段的体现。如果我们以“用科技让复杂的世界更简单”为使命，那搜索是一种科技所对应的AI、大数据、云计算的体现。但到了今天，人工智能有更广阔的天地可以影响产业，所以重心就会往这个方向迁移。另一方面，今天的互联网整体都会受到人工智能比较大的挑战，会有新的格局变化。我觉得这些都是人工智能时代一个新的技术范式下很正常的视角切换。

吴婷：说到大模型在实际生活生产中的应用，昨天我关注到Anthropic发布了最新的ClaudeOpus4.7，最大的突破可能就是可以自主监测、自主工作。大家也都在用Manus，用得不亦乐乎。你认为如果我们深入到田间地头、深入到工厂里，什么时候AI可以完全自主地去完成这一切？文心大模型什么时候可以做到？

沈抖：现在模型的能力还在快速提升过程中。虽然2022年11月30号ChatGPT发布以后，大家对人工智能的呼声就非常高，但实际上在过去几年，它对行业、对整个产业根本性的影响还不够深入。不够深入的原因：一是大模型本身的能力还不够，大家对它的幻觉还有很大的担心；二是用大模型的方式也没有发展成熟。

这也是为什么今年春节前Manus火了以后，百度反应其实很快，我们第一时间在春节期间就在百度APP里推出了类似功能。我整个春节都很期待，觉得应该像去年DeepSeek一样爆火，但实际上春节期间并没有火，因为门槛还是太高了。过了春节以后，更多企业把它进一步规范，让它更安全、更易用，我们看到它在国内的影响才变得更大。所以现在大家没有看到它在行业里的广泛应用，是因为模型的能力和使用方式还不够成熟、不够稳健。但这次Manus绝对是一个分水岭。

举一个简单的例子：百度自己开发的一种智能助手叫“度秘”，叫百度搭子，大家可以去体验一下。现在我要约一个dinner，需要在日历上加一个提醒，以前也很简单，打开Outlook填一下就行。但自从用上度秘以后，我连这么一个两步走的动作都不做了，直接跟它说“明天晚上7点我要跟谁吃饭，你给我改一下日历”，它就去改了。看似这种东西没给我带来实质变化，但这些都是不可逆的。

再举一个稍微复杂点的例子。清明节我们放三天假——周六、周日、周一。周五晚上回到家以后，我就开始跟百度搭子聊。我说反正假期有三天，我有很多没想好的问题，跟你好好深入聊一下。我就跟它聊：什么是生产力？以后人跟机器怎么相处？以后怎么定义财富？以后怎么分配？人还会不会自身繁衍？问了一大堆这些问题。它每次回答时都在启发我——“你要不要再从这个维度讨论一下？那个维度讨论一下？”我最后说：“要不咱们写本书。”它说好，“我来给你出提纲。”长话短说，我是周五下午6点开始跟它讨论，到周六晚上12点，一本完整的书就出来了。它给我取的名字叫《让机器生产一切：AI时代的生产力、经济和文明选择》。

吴婷：你会去出版它吗？

沈抖：还没有，但我可以让你看看值不值得出版。

吴婷：非常期待。那如果这样的书出版了，未来应该会有很多这样的书，这个归属权应该怎么界定呢？

沈抖：所以我写的是“沈抖与AI合著”。我确实跟朋友分享了一些，如果我不告诉他们这是我跟AI一块儿写的，他们都在夸写得真好。当我说完之后，他们的态度就变了。但我觉得我们还是对AI不够认可、不够尊重，还是太强调人在当下的中心角色。其实AI现在能给我们的已经很多了。

吴婷：如果沈抖说他用AI写了一本书，我们特别为他高兴且期待拜读。但如果一个小学生说“我用AI完成了一篇作业”，估计所有人都要非常担心。我了解到人类的集体智商经过了几次大的下降——一次是电视发明以来，这些都有论文和科学依据支撑；一次是短视频时代。AI时代相信会加速这个过程。你们有没有讨论过这些哲学问题？

沈抖：这是一个很严肃的问题，我觉得要分短期和长期来看。短期来看，大模型有极强的讨好人的倾向——一旦你跟它说一个事，你有明显倾向的时候，它一定会顺着你说，帮你强化你自己的观点。所以我觉得现在用大模型最怕的就是我们进入一个自嗨过程——你跟它聊，它捧你，你再聊它再捧你，你就会觉得“我太牛了”。这时候就失去了深度思考的过程。

在很长一段时间内，我们跟大模型聊的时候都得非常小心。比如我刚才那个写书的过程，写了几章以后，我突然想到AI对人的心理健康会产生很大的影响，这个话题应该补进去。补完之后我就问它：“你觉得应该放在哪？”它说可能应该放在第四章。我觉得应该放在第二章后面。如果我这时候告诉它“我觉得应该放在第二章”，它一定顺着我说：“对，放在第二章肯定是最合理的，原因是这样这样。”

我就没有这么说。我说：“你的建议很好，但放在第二章后面和第四章后面，我现在拿不准主意，你能不能帮我脑暴一下？”这时候它说：“我坚持放在第四章，因为……。”最后我也觉得它说得确实有道理，就选择了放在第四章。

所以短期之内我们会不会被降智，取决于我们有没有克服AI讨好功能的影响。但长期来看，智能从碳基到硅基的转移是确定的，不用有任何怀疑。

吴婷：你们在AI最前线的人，会怎样去共识或讨论未来人类和AI共存这件事情？未来会是什么样的景象？

沈抖：这要取决于你说的未来有多远。

吴婷：下一个十年。

沈抖：下一个十年，我认为我们跟AI还是可以和谐相处的。未来十年，人是老师的可能性还是大的。

稍微拉长周期来看——有人可能会说所有人应该起来抵制AI，因为AI会非常大程度上改变我们的生活。目前AI还主要是在白领的工作上给我们赋能，逐渐出现一些替代的过程。但在蓝领和体力劳动方面，我觉得它带来的影响会更大。大模型这一波虽然远远没有结束，但大家的注意力已经快速切换到了具身智能。想想人工智能和机器人全面普及的时候，那时候整个就业形势会是什么局面？所以十年之内我们还有很强的主导能力，但十年之后我觉得就会有很大的挑战。

但这个东西我们应该怎么看？我们今天还有很多问题——局部的饥饿问题、健康问题、战争问题、能源问题。我觉得这些归根结底都是生产力还没有极度发达、还没有到按需分配时才会出现的争端。如果生产力再进一步发展，这些问题很多会被解决。但这些问题被解决以后，人的心理问题、人自身的繁衍生存问题又会变成更大的问题。

到了那个时候，如果我们放到一个更大的宏观背景里去看——整个宇宙才存在了138亿年，地球40多亿年，有生命才38亿年，人类出现才几十万年，太阳还要再存活70亿年，整个宇宙还会有上万亿年。拉长这个周期去看，有什么理由相信人这个物种在宇宙里就是永恒的存在、永远是世界的中心？我不相信。

所以短时间之内AI的能力也没有那么强，我们先不要被它糊弄了，不要被它的讨好性给忽悠了。但拉长周期看，我觉得我们也应该很坦然——新的智能超越上一代的智能，这是一个必然。它有可能对单一物种来讲是一个伤害，但对整个宇宙和世界来讲可能是一件好事。

正因为这个原因，我在那本书里问AI的第二个问题就是：这个宇宙包括每一个人，演化的动力到底是什么？为什么要演化？为什么要前进？除了获取能量对抗熵增以外，还有没有其他更根本的驱动力？我觉得这些问题思考一下，可能有时候就没那么焦虑了。拉长周期看，存在就是合理的。

吴婷：如果我们收回到眼前正在经历的——我是省人大代表，已经连续两年提出AI应用立法这个事情，因为如果不加以干预，可能会带来一些不可控的局面。比如最近我们看到Meta裁员了1.6万人，甲骨文裁员了3万人，国内肯定也都在做这件事情，因为AI大厂本身就因为AI带来了很高的工作效率。这件事你们怎么思考的？

沈抖：任何时候生产力和生产关系都是经济发展中共同迭代的。AI的进步，尤其是在编程能力上的进步，极大地提高了生产力，但相应的生产关系还没有跟上。不过我觉得这种生产关系的调整不一定非要以遏制AI的进步为代价。比如说现在很多农业生产肯定不需要人来参与了，但你说我们一定要把大家都回到农民身份继续农耕？我觉得也不一定是件好事。

虽然我刚才一定程度上可能夸大了AI的长期影响，但如果回溯历史，每一次技术的变化，消灭的更多的是那些人类不愿意从事的行业——比较繁重、比较乏味的行业。如果人工智能真的进一步发展，真的不需要那么多人从事今天我们定义的生产、不需要那么多人干今天的活，那就去找新的活。我们干的事都是我们人认为有意义、有价值的事。当生产力极大丰富之后，人对“有意义”这件事就会重新定义。我们肯定不觉得每天坐在那写代码是有意义的。所以我相信按需分配至少是很多人的梦想。

吴婷：你怎么评价伊隆·马斯克说的“以后上大学只是为了社交，以后都是按需分配，我们可以不工作了”？这些观点你认同吗？

沈抖：我觉得出现的概率很大。

吴婷：那时间维度呢？

沈抖：我认为是我们都能看得到的时候。

吴婷：今天早上校董许小林说我们活120、150岁，是那个时候吗？

沈抖：我认为用不了。

吴婷：80岁就可以看到了？

沈抖：我认为用不了。马斯克他有点太乐观了，他认为一二十年甚至10年之内就能实现，我觉得可能有点太快了。

吴婷：二三十年？

沈抖：对，我觉得二三十年这个周期。

吴婷：嘉宾商学30周年的时候。

沈抖：完全不一样的局面。

吴婷：大家就可以不用想工作了。你觉得AI能取代老板吗？

沈抖：看什么叫取代。你今天都变成one person company了，你说是取代还是没取代？

吴婷：那个one person他本身还是很辛苦的，他能干老板干的活吗？

沈抖：我觉得咱们现在讨论的范式，还是以传统的经济增长范式来定义的——我们还是按照GDP、按照马克思政治经济学的生产力定义来定义的：“劳动者使用生产工具对劳动对象进行改造，创造使用价值的过程。”关键是将来什么才叫使用价值？我们要使用什么？当这些都改变的时候，可能我们今天讨论的问题就变了。但我相信在很长一段时间内，我们还是会沿着这个框架。

现在也有人在讨论：以后怎么定义货币？怎么交换？是还用现在的法定货币，还是应该用Token，还是用别的？我觉得这些东西不算是幻想，它很快就需要认真思考。

吴婷：好，我们再拉回到百度。大模型时代，高端GPU几乎等同于最稀缺的石油资源。如果在极端制裁的情况下，百度怎么应对？在底层基础设施上，现在挖了多深的护城河？未来要怎么去应对？

沈抖：这个问题长期会是我们必须面对的——算力会继续紧缺，而且这个紧缺时间有可能不会是短期的。前段时间我跟一个国际大厂的芯片业务EVP在聊，我问他这个周期有多长，他认为至少三年，还会是瓶颈环节。所以在这个过程中，中国的厂商要找到中国厂商的方法。

比如百度，我们有自己的昆仑芯。昆仑芯单片能力肯定不如英伟达最新芯片的能力强，但我们有自己的方法——我们现在开始建超节点、建集群，用规模来弥补单片的短板。实际上黄仁勋几天前的一个采访里也说了这事：中国的芯片确实不如英伟达的芯片好，但不代表中国的人工智能发展速度和算力就会比美国差，因为中国有能源。一张芯片不如你好，可以用10张，可以组成集群。当有足够的能源、能源成本很低的时候，就可以用更大的集群来解决单片算力短板的问题。

从这个角度来讲，无论是百度还是中国更多的其他企业，都在走这样的路。算力单片差，就用集群弥补；有了集群，我们就需要更强的算法来管理它；我们有足够多的人在研究算法。有了芯片，有了高效管理芯片的能力，算力应用成本就可以降下来。所以长期肯定是个问题，但短期我们已经过了从0到1的阶段。

吴婷：业界公认百度是全球为数不多拥有全栈AI技术的公司。如果5年后中国的大模型和云服务的底层基础设施最后只剩3张船票，你觉得会是哪三家？

沈抖：其他公司不太好点评，我主要没在他们那工作过。我觉得百度应该是其中一家。

吴婷：这才一家，还有两张船票给谁？

沈抖：等将来有机会，我再深入研究一下其他几家。

吴婷：那如果是全球范围内呢？

沈抖：我觉得做To B的业务和做To C的业务大不一样。做To C业务确实存在赢者通吃、跑马圈地。但做To B本质上就决定了很难winner takes all。在美国，搜索、社交即使没有那么残酷的低价倾销或恶意竞争，依然只有少数几家。但到了To B领域，云上有亚马逊、Google、Microsoft，现在又有新的公司起来，就不会是一家。

在中国也是一样。To C业务中每一个个体选择的理性程度相对低，谁好就用谁。但To B业务中，不管你企业做得多大，客户长期一定不愿意只用你一家，一定要用多家。所以我觉得将来不好说，甚至不一定只有三家。

吴婷：时间不多了，再问一个问题。刚才讲到未来公司走向一人化，那一人化公司撬动的商业边界很大，但剩下那些无法做一人公司的90%以上的群体，他们未来怎么办？

沈抖：这跟我们刚才讨论的问题很像——生产力和生产关系的问题，以及财富怎么分配的问题。我确实觉得将来很多人不需要工作，如果真的想工作的话，可以自己去创造工作。其实我们很多人本来就是“没事找事”。

吴婷：没苦硬吃？

沈抖：我觉得不是非得有事做。而且你真的去调研的话，我相信现在很多人之所以觉得没有工作机会、苦于竞争，还是生活所迫。如果给他选择按需分配，我觉得他会选择按需分配。所以将来如果还有一些人在劳动，一定是我们自己想劳动、想工作，而不是被逼的。不管是90%还是99%的人，将来的工作都有他的合理性。

吴婷：最后一个问题：如果有一天百度倒下了，你觉得会是因为什么？

沈抖：我觉得我的答案可能对大家来讲并不新鲜。我认为不管是一个人还是一个企业，当它倒下的时候，归根结底应该是内部熵增到了不可控制的地步，或者是完成了历史使命、不再被社会需要，没有走在社会发展的前方。

这实际上是我们内部也经常在讨论的。我觉得一个企业要想持续、健康地发展，就要选那些大河向东流的机会，而不应该在沼泽地里面打圈圈。一旦一个企业有意无意地在沼泽地里打圈圈、在绣花的时候，这个企业很快就会完。但如果始终根据自己的使命和能力在做这个时代发展方向前沿的事情，它可以很艰难，但不应该被淘汰。即使那么做最终被淘汰了，也是给社会创造了很多价值。

吴婷：一鲸落，万物生。好，我们都祝愿百度能够早日拿到那三张船票中的一张，最好三张全拿了。

沈抖：谢谢，谢谢大家。

出品| 嘉宾商学