Token越烧越多、利润却不见涨？李彦宏给所有CEO递了一张“新图纸”

“为什么我的Token花费越来越多，但收入和利润不见涨？”

11月12日，在北京国家会议中心举办的百度世界2026大会上，百度创始人李彦宏一上台，就把过去一年他在与金融、制造、能源等行业一把手交流时，听到的这句最高频的抱怨抛了出来。

这几乎是2026年全球企业掌舵人共同面对的一本糊涂账。

今年初，硅谷和国内不少企业还在流行一个词叫“Tokenmaxing（词元消耗最大化）”，有的老板给全员配齐了付费大模型账号，有的甚至把部门每个月调用了多少Token写进绩效考核，认为算力烧得越猛，公司离AI时代就越近。海外，一家仅有10名员工的游戏引擎创业公司Spawn，高峰期一个月甚至要烧掉310万美元的Token，相当于全公司员工工资总额的30倍。

今年下半年，风向突然变了。

世界经济论坛联合科尔尼发布的报告显示，2025年全球企业在AI上的投入超2500亿美元，但只有25%的企业表示AI带来了实质性业务变革。75%的企业发现，员工个人用AI写代码、做PPT、出方案的速度确实快了好几倍，可一旦反映到公司财报上，营收和利润却纹丝不动。

更有甚者，有的企业花几十万买回一套AI系统，结果因为没做权限隔离，员工一提问就把全公司的敏感薪资数据全调了出来。有的公司强行下达AI使用率指标，最后演变成了“员工每天用AI编写汇报材料，来证明自己使用了AI”。眼看钱烧出去了却听不见响，年初还在鼓励狂烧Token的企业，如今纷纷掉头开始砍预算。

为什么个人效率肉眼可见提升了，企业利润却像被黑洞吸走了一样？

今年的百度世界大会上，李彦宏给出的诊断是，“AI没有产生预期的经济效益，是因为我们只是更换了电机，却还没有重新设计工厂。”

这个比喻背后，是一段被经济学界反复提及的工业史。

19世纪80年代，电动机就已经进入美国工厂。但此后整整30年，美国制造业的生产率统计几乎原地踏步。经济史学家保罗·大卫研究发现，第一批引进电力的工厂主为了省事，只是把车间中央那台庞大的蒸汽机拆掉，原地换了一台大电动机，车间头顶的天轴、皮带传动系统、机器排列位置及工人的协作工序，全都维持着蒸汽时代的原样。直到1920年代，新一代工厂主把旧厂房推倒重盖，拆掉中央传动轴，给每一台机床单独装上小马达，围绕工序重新设计出流水线，电力带来的生产力才真正迎来大爆发。

在李彦宏看来，今天的AI就是那台功率巨大的“新电机”。员工个人用上大模型，好比给单台老机床接上了电，自己转得飞快。但任务一旦跨部门审批、业务流转和绩效考核，立刻撞上旧厂房里的高墙。个人省下来的时间，全被落后的组织机制内耗掉了。

十年前的2016年，李彦宏曾提出“AI是新电能”。十年后的今天，针对英伟达CEO黄仁勋提出的“AI五层蛋糕理论”，李彦宏顺着产业链往下游补上了一环：如果说AI产业的上游是能源，那么决定生产力能不能变现的下游，就是“智能组织”，也就是AI时代的新厂房。

为了把这张“新厂房施工图”画明白，李彦宏没有只讲宏大理论，而是先把数万名员工的百度当成试验场，甚至当场自曝了百度在过去一年内部改造中踩过的两个大坑。

第一个坑，是放任各业务部门“各自训模型”。大模型刚兴起时，百度内部很多业务线的工程师热情高涨，纷纷拿开源模型结合自身业务做监督微调。刚改出来时效果确实不错，可一旦底层基础大模型跨代升级，业务部门花大量算力和人力微调出来的模型瞬间就沦为落后产能。看清这笔亏本账后，李彦宏果断收权，严禁业务部门各自训练模型，统一交由专门的基础模型部门负责。

第二个坑，是各部门“盲目追热点搞智能体”。市面上什么Agent概念火，内部各个业务团队就一窝蜂立项去开发什么，结果研发资源撒了胡椒面，摊子铺得极大，项目成功率却极低。为此，百度管理层不得不改为按月复盘，强行砍掉分散的支线项目，逼着业务团队“做更少的事情”。

砍掉这些无效烧钱的动作后，李彦宏为所有焦头烂额的CEO们提炼出了搭建“智能组织”的三条核心施工原则。

一是“打破岗位边界，让岗位让位于任务”。过去工业时代“一个萝卜一个坑”，而OpenAI对80多万条用户对话的分析显示，已有43.5%的职业场景里，人们在用AI干原本属于其他岗位的活。在百度数字人创新业务部，一位半年前还在实验室搞量子计算的物理学毕业生，入职后靠着AI一个人包揽了产品、研发和项目管理，原本需要5个角色配合10天才能上线的需求，现在1个人1天就能跑通。

李彦宏判断，未来的组织将是一张由“人+智能体编队”组成的流动任务网。企业岗位不会消失，但会大幅收敛成两类：一类是负责从0到1创造新事物的Builder，另一类是负责与人沟通、建立情感信任的Seller。

大会现场，当数字人“希加加”笑着问李彦宏“我这样的数字人能当CEO吗”，李彦宏干脆地回答“不能”。在与联想集团董事长杨元庆现场对谈时，两位掌门人也达成一致：“AI还是替代不了CEO出差见客户。”因为使命愿景的定义、人与人之间的信任连接，机器依然无法代劳。

二是“沉淀隐性知识”。任何一家企业最值钱的资产，锁在干了二十年的销冠和资深工程师的脑子里，人一离职，本事就带走了。智能组织要做的，就是把这些只可意会的隐性经验显性化，沉淀成公司平台上的“组织Skill”，让新员工和智能体随时调用。用李彦宏的话说，“这种组织能力，是别人抄不走、挖不动、买不来的，这才叫护城河。”

三是“设计流程闭环，用‘可衡量+Looping’实现自动驾驶”。面对复杂业务，先设定客观的衡量指标，让AI和人围绕任务跑一圈、立刻根据数据反馈优化方案、再跑下一圈，让公司变成一个由无数个Loop组成的自我进化系统。

按这张图纸施工一年后，过去一年，百度内部的日活跃智能体数从0.5万个涨到3.7万个，翻了6倍多。每周完成的智能体有效工作任务数从8.4万个飙升至超过100万个，暴涨11倍。公司级沉淀下来的组织Skill超过2万个。

在百度内部，一个仅十来人的小团队开发出的AI办公助手“dodo”，上线7个月覆盖了99%的正式员工，推动300多个内部系统完成AI化改造，一举拿走了今年百度的最高奖和100万美元奖金。在百度智能云，原本隔着三道部门墙的销售、交付、产研被彻底打通，长出了一个新工种叫FDE，由一两个人带着智能体编队直接扎进客户现场搞定全流程，目前已落地交付了100多个业务场景。

带着这套施工图走出百度园区，化工企业蓝海黑石，过去每周原材料采购需要10名员工耗费100个工时，接入基于“百度搭子”定制的采购智能体后，现在只需2个人不到1小时就能做完。在南方电网广西电网，过去一年8215次永久性故障全靠老专家人工看图研判，单次耗时超60分钟，接入“天璇伙伴”智能体后，故障分析效率提升12倍，已在广西14个地市、112个县铺开。在中广核，面向产业研发的“百度伐谋3.0”切入百万级作业条目排程，直接帮企业把总工期缩短了2个月，人力投入减少29%。

当然，作为一家过去十年砸了1800亿元搞研发的科技大厂，李彦宏给CEO们递上“新厂房施工图”时，商业算盘也也一览无余。只有当千行百业把旧厂房改造成能大规模跑智能体的新厂房，百度那套“芯、云、模、体”的全栈基建，才能不断地卖出去。

为此，百度在这场大会上把全栈“水电煤”的价格和门槛又往下压了一截。

在模型与应用层，今年7月刚加盟百度、出任基础模型研发部负责人的95后孙天祥首次公开亮相，发布了2800亿参数、激活参数140亿的文心5.5 Flash Preview，以及8000亿参数的文心闪电深度思考模型和文心一镜微表情大模型，后者将高质量数字人视频的生成成本打到0.2元/秒，比业内平均价格低了一半。

针对今年算力紧缺催生的行业乱象，市面上大量“词元中转站”暗中偷梁换柱，收着顶级大模型的钱，后台却偷偷给企业替换成廉价小模型或虚标参数，百度上线大模型交易平台“词元所”。它像交易所一样，对入驻模型进行“指纹验真”和定期拨测“征信”，帮采购算力的企业排雷。上线仅一个月，词元所日均调用次数已突破5000万次，日均调用Token超7000亿个。

在最底层的算力底座上，为了接住百度智能云一年暴增315倍的智能体沙箱需求，百度发布了明年上市的“天池1024卡超节点”。目前已递交港股上市申请的昆仑芯，继M100上市、累计交付超30个集群后，宣布旗舰款M300将于2027年推出，2028年还将推出全新N架构芯片。

从十年前吃下北京五环第一张无人驾驶罚单、如今在全球28座城市跑出3.5亿公里的萝卜快跑，到苦熬十多年终于冲刺IPO的昆仑芯，李彦宏向来擅长在行业一窝蜂扎堆时，提前一步去卡下一个身位。

只是，图纸画得再清楚，施工的难度依然摆在所有企业面前。德勤一项调查显示，尽管74%的企业管理者预计未来四年近一半业务流程要围绕AI重新设计，但目前真正能打破部门利益、实现跨部门协同的公司只有15%。

买几套AI软件、充几百万Token，只需要CTO签个字就能办妥。但要拆掉重重部门墙、把考核指挥棒从“管人”改成“管人与智能体的闭环”，这是一场动无数人奶酪的“系统工程”。李彦宏已经把新厂房的施工图递上了桌，接下来能不能把烧掉的Token变成利润表上的真金白银，全看CEO们敢不敢亲自动刀了。