智东西

作者 | 程茜

编辑 | 心缘

智东西 11 月 12 日报道，刚刚，在百度世界大会 2026 上，百度甩出一系列基础模型、应用、云基础设施更新。

在基础模型方面，百度正式发布了 2800 亿参数 ERNIE 5.5 Flash Preview，并推出两款文心应用模型。今年 7 月加入百度并任职百度基础模型研发部（BMU）负责人孙天祥首次公开亮相，他提到，百度新发的 ERNIE 5.5 Flash Preview 重点优化了编程、知识工作、设计创作等能力。

在应用方面，百度搭子、百度库库、百度伐谋、百度一镜等应用全面升级，百度的数字人平台百度一镜制作了一个数字人希加加和李彦宏对话的视频，希加加抛出问题想要替代李彦宏。据百度一镜的产品经理透露，短片中的李彦宏有数字人也有真人。

此外，百度还推出了大模型交易所词元所，汇聚大模型供开发者调用。该平台上线一个月日均调用次数超 5000 万，日均调用 token 超 7000 亿个。

在云基础设施方面，百度发布百度天池 1024 卡超节点，明年推向市场；昆仑芯更新路线图，基于 M 架构的芯片将于今年、明年推向市场，基于 N 架构的芯片将于 2028 年推向市场。

百度创始人、董事长兼 CEO 李彦宏称，2016 年到 2026 年这十年，正是人工智能技术形成独立技术栈的十年，百度的 " 芯云模体 " 四层架构就是在这十年逐步形成的。

百度内部已经有很多活跃的智能体，过去一年，智能体的数量从 0.5 万个涨到 3.7 万个，涨了 6 倍；有效工作任务数从每周 8.4 万个到每周超过 100 万个，涨了 11 倍，还有超 4300 个 Work Space、超 2 万个组织 Skill。

李彦宏认为 AI 的下一幕是智能组织，智能组织就是 AI 时代的新厂房，企业要让智能体、数字员工进入业务。

基于此，他首次提出组织进化的三原则，一是打破岗位边界，释放组织活力；二是沉淀隐性知识，构建组织智能；三是设计流程闭环，推动组织进化，并提到岗位不会消失但会收敛，未来大致会分为两类岗位：创造未来的人（builder）、连接世界的人（seller）。Builder 负责创造新东西，Seller 负责人与人之间的沟通和连接。

与此同时，联想集团董事长兼 CEO 杨元庆现场与李彦宏对话，杨元庆称，2024 年开始，是联想的第五个时代，AI 正在变革联想的所有业务。

关于智能组织，杨元庆认为，企业要有总体的规划，什么可以做、什么可以不做要有边界。并且他提到当新技术出现，要鼓励大家实践，他与世界五百强的 CIO 交流时发现，大家认为对一个革命的技术，初期可以先不要太在意投入产出比。

一、95 后基础模型负责人亮相，文心最新模型 2800 亿参数

95 后的百度基础模型研发部（BMU）负责人孙天祥介绍了文心基础模型的新进展。

新发布的 ERNIE 5.5 Flash Preview 总参数 280B，激活参数 14B，支持百万上下文。孙天祥称该模型重点优化了编程、知识工作、设计创作等能力。

在 3D 建模能力，ERNIE 5.5 Flash Preview 能驱动两个 Agent 用 Blender Python API 分别制作了机场和飞机。

鹈鹕骑车案例，ERNIE 5.5 Flash Preview 用 Python 从零写出了一部 116 秒的 2D 动画短片。一只白鹈鹕骑着自行车，从公元前 4000 年的撒哈拉岩画一路骑进大模型时代的代码编辑器，穿越 20 种艺术风格。

11 月 10 日，百度发布了自动研究系统 RENIE Evolve，让 RSI 落地真实研发场景。

在确定性推理吞吐优化中，ERNIE Evolve 用 3 天时间围绕确定性采样、确定性开关及算子并行策略开展 3 个方向的探索，将吞吐提升至基线的 133.7%；在极致解码速度优化中，ERNIE Evolve 累计探索 7 个研究方向，最终实现推理性能累计提升至基线的 114.9%。

二、两大文心应用模型发布，800 亿参数闪度思考模型 + 微表情大模型

李彦宏称，大模型产业正沿着两条路径发展，一条是向上突破，推高智能上限，一条是下实扎根。百度一方面会持续投入，研发下一代更前沿的基础大模型，另一方面会坚持 " 模体并行、协同进化 " 理念，让大模型为应用而优化。

百度正式发布两款文心应用模型：文心闪电深度思考模型与文心一镜微表情大模型，同步上线百度智能云千帆平台，面向企业客户及合作伙伴开放 API 服务。

文心闪电深度思考模型有 8000 亿参数，能理解复杂需求、调用工具，后续版本会支持文本、视觉、语音输入。该模型之前是为了服务百度搜索。

在该模型背后，百度独创了基于反馈式 KV 压缩的稀疏注意力技术 BSA、快慢思考模型 Looping。

基于 BSA 注意力机制，该模型在昆仑芯上 ROI 超同类芯片 50%，模型推理引擎成本降低 30%。

另一款应用模型是文心一镜微表情大模型，其采用文本、视觉、语音三态一体的统一建模方案，支持 4000 字长文本生成视频、支持高表现力长语音驱动。

为了让数字人配音更自然，百度研发了篇章级配音技术，整剧的音频一次生成。

成本方面，该模型价格比业内低 50%，支持分钟级视频生成，1 分钟的视频 1 分钟就能生成。

三、通用智能体产品矩阵全面升级，视频生成成本低至 0.2 元 / 秒

百度搭子、百度库库、百度一镜、百度伐谋全面升级。

百度搭子是通用办公智能体，据百度披露，过去一个季度，百度搭子的用户量迎来爆发式增长。过去半年，百度搭子迭代了 100 多次，有 90% 的代码、超 50% 的对外传播物料由搭子生成。

其下一步要从个人办公提效走向组织生产力提升。

百度搭子是智能组织的一个入口，打通了百度生态的全系能力，用户可以用百度搭子调用百度一镜生成数字人视频、调用库库创作内容。

百度进一步开放了百度搭子 API，使其能接入 DA、ERP 等业务系统。在覆盖七类工作场景近 100 个案例的评测中，面对跨越多个系统、超 15 步操作的复杂长程任务，百度搭子的一次验收通过率从 67.6% 提升至 88.2%。

下一个产品是百度的文档和创作平台库库，其基于数据、架构、模型协同进化能执行更多复杂任务。依托于百度文库和百度网盘，库库拥有 18 亿专业知识、7.5 亿中英文文献、110 万专家。

例如库库可以使用网盘中的经营数据制作报告，其生成的报告会引用专业数据、标注数据源，有丰富的图表。

该工具能结合分析结论，做投资路演 PPT、搭建专业产品官网，定制个性域名。其数据在手机电脑实时同步，用户可以在手机上指挥电脑上的库库干活。

百度一镜是数字人平台。基于百度升级的数字人实时互动技术，伴随说话，数字人可以生成点头、挠头的实时动作。

如今，数字人 Agent 已经能帮企业承接业务，其数字人演员搭载的是文心一镜数字人微表情模型，每秒支持 8-9 种微表情生成。

现场百度播放了数字人演员拍了可口可乐的广告。该视频采用百度文心一镜的视频生成模型，这种质量的视频生成成本 0.2 元 / 秒。

百度还推出了短漫剧 Studio，能打通从创意、剧本、分镜到成片的一站式创业链路，用户能基于此根据题材和情节智能设计景别、运镜和表演。

百度伐谋是面向产业研发的核心智能体，从发布至今，百度伐谋的客户已经覆盖国内 41 个工业大类中的 60% 以上。

该工具已升级至 3.0 版本。百度伐谋产品经理称，百度伐谋是为客户的最终业务结果负责，覆盖企业的生成运营、创新研发、经营策略。

大型清洁能源中央企业中广核通过百度伐谋，基于其百万级作业条目上开展，总工期减少 2 个月，人力投入减少 29%。

百度推出大模型交易所词元所，其目的是汇聚好的模型，让企业和个人便捷找到可信的 token。

词元所会对模型进行验证并持续监测模型质量。验真模型指的是筛选供应商的真实性，对资质、来源进行核验，对模型性能、可用性、容量等进行测试；征信指对模型的质量参数持续监测，平台会做定期抽检，包含服务质量兑现度、商业履约、安全合规方面。

词元所上线 1 个月，入驻供应资源已超 100 个，日均调用次数超 5000 万，日均调用 token 超 7000 亿个。

四、已交付超 30 个昆仑芯集群，发布百度天池 1024 卡超节点

在云基础设施方面，和过去的云计算相比，智能云要支撑智能体完成任务，就要提供算力、模型、运行环境，还要连接企业的系统、工具、数据。

百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖透露，过去一年，百度的日活跃人数增长 6 倍、有效任务数增长 11 倍，和这两个数字相对应的，百度智能云的沙箱总量增长 315 倍，沙箱并发量增长 60 倍。

企业用到的智能体大致分为通用智能体、专业智能体、定制智能体三类，前两类企业可以拿来即用，也能接入自己的数据。而智能体想要做好特定场景的任务，用好企业的优势，就需要定制智能体。

百度搭子开发平台就可以为客户定制智能体，通过动态编排子智能体，实现实时任务拆解、协作，保留任务背景、积累经验，支持 skill 开发、安装。

蓝海黑石每周都要进行原材料采购，他们基于百度搭子定制了采购执行、采购决策、需求推演智能体，过去采购工作每周需要 10 人投入 100 工时，现在只需 2 个人不到 1 个小时就能完成任务。

如今越来越多的智能体正进入企业的经营环境，企业就需要一套能支撑他们安全可靠、规模化运营这些智能体的基础设施。

百度智能云的千帆 Agent Infra 可以为智能体提供稳定、安全的运营环境，底层百度百舸 AI Infra 提供算力支持。

千帆 Agent Infra 提供两类服务，一方面是千帆 MaaS 服务，另一方面就是上文提到的词元所。

针对智能体脉冲式弹性特点，Agent Infra 的沙箱能力支持百万级并发、百毫秒级千并发沙箱热启动。

百度百舸 AI Infra 提升了强化学习能力，分钟级拉起 200 多万个沙箱，模型 RL 吞吐为 5.2 万 tokens/ 秒，训推差异低至万分之一。

百度百舸的能力离不开硬件支持，其新一代昆仑芯 M100 已经上市，基于昆仑芯的天池超节点已经在全国各地进行了部署，累计为客户交付了超 30 个昆仑芯集群。

今天，百度发布百度天池 1024 卡超节点，明年推向市场。

这一超节点采用光引擎技术，全光互联实现 1024 卡高效协同计算，推理性能提升 3 倍，采用 G1.5 显存加速柜提升缓存的服务器带宽。在缓存命中的多轮对话场景下首 Token 的等待时间缩短 90%。

一套 1024 卡超节点可以支持 5 万亿参数模型训练，百度还在加速建设吉瓦级 AIDC，驱动这些超节点和集群更快为企业提供算力服务。

五、昆仑芯路线图更新，N 架构芯片 2028 年推向市场

李彦宏认为，现在 AI 算力需求是训练和推理并重的格局，在推理领域，国产 AI 芯片具备高适配性和竞争力。

当下的算力需求正在发生变化，存储能力越来越重要、场景分工深化、算法与半导体周期失衡需要系统级架构创新。昆仑芯研发副总裁漆维称，未来任何一个任务都可以根据需求去全网调取所需的计算、存储、处理器，然后以微秒级的网络延迟将这些资源连接成一颗新的 AI 计算超级大脑。

漆维称，昆仑芯将保持高强度研发投入，力争每年都推出兼具性能与最优投资成本的产品。昆仑芯的路线图显示，其今年和明年要将基于 M 架构的两颗芯片推向市场，其中 M100 主打性价比，M300 在计算、存储、互联方面实现全面升级。昆仑芯基于开源大模型进行了测评，在低毫秒时延下，M300 的单卡吞吐相比于 T800 提升了 6 倍，在 6ms 延时下，提升了 10 倍。

2028 年，昆仑芯要将基于 N 架构的多颗芯片推向市场，匹配不同场景。

结语：AI 竞争重心转向，要帮企业跑通智能体落地

从百度此次的一系列更新来看，其正沿着智能组织规模化跑起来这条路演进。业界需要低成本、高密度的算力底座支撑，百度此次发布的天池 1024 卡超节点、昆仑芯 M/N 架构芯片路线图，正是为海量智能体并发运行、长周期任务调度、持续的知识库检索推理准备的硬件底座。

AI 的竞争已不只是大模型的竞争，单纯的模型优势不再是企业护城河，能不能帮助企业稳妥地完成组织流程改造、可控地试错迭代，是拉开差距的关键。