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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