来源：中国企业家杂志

" 百度不能只当 AI 人才的黄埔军校。"

文 |《中国企业家》记者 李艳艳

见习编辑 | 李原   编辑 | 何伊凡

头图摄影 | 邓攀

今年 5 月，百度创始人李彦宏在 "Create2026 百度 AI 开发者大会 " 上宣布了一条新的 AI 行业度量衡：DAA（Daily Active Agents），日活智能体数。

他的解释是：Token 不一定代表终局，它只代表成本，并不代表收益。衡量一个平台和生态的繁荣，更应该看的是 DAA ——有多少 Agent 在给人类干活，并交付结果。

在场开发者和投资人对此褒贬不一，有人视之为百度的 " 新船票 "，也有人认为抛出一个新概念，并不足以定义百度的未来。争议背后，一个不容忽视的事实已摆上财报：百度的两条增长曲线，正在无限逼近。

5 月 17 日，百度交出 2026 年第一季度成绩单，一般性业务收入 260 亿元，同比增长 2%。其中，AI 业务收入 136 亿元，占百度一般性业务收入的 52%，已连续多个季度增长。这也是百度 AI 业务收入占比首次过半。同期，传统在线营销收入 126 亿元，同比下滑 22%。

来源：中企图库

拐点的另一面是代价。期内，百度归母净利润 34 亿元，同比降幅超过 55%。

一位 AI 公司高层对《中国企业家》表示：百度在大模型浪潮中的 " 掉队 " 最令人不解。它对于 AI 投入最早，字节 Seed、通义千问业务带头人不少都来自百度系，智驾公司的领军人物百度更占去了半壁江山；搜索与 AIGC 的 C 端应用场景也有天然耦合，但百度却没能站稳第一梯队。

QuestMobile 数据显示，截至 2026 年 3 月，AI 原生 App 月活用户规模已达到 4.4 亿，其中，字节豆包、阿里千问、DeepSeek 月活用户分别为 3.45 亿、1.66 亿和 1.27 亿，位居国内 AI 原生 App 前三——而百度 " 文心 "App 已跌出前十。

一边是 AI 扛鼎的结构性突破，一边是短期利润承压。百度需要更果断的 " 换挡 " 时刻：用旧轨道的利润，为新轨道的增长铺路。

据《中国企业家》了解，今年以来，百度对移动生态事业群（MEG）进行了一系列产品规划和组织变阵，明确以用户为中心整合产品线，文心独立 App 与百度搜索、百度文库等内部入口形成更紧密的联动。

相应地，百度也进行了一系列组织人事的排兵布阵。此刻，考验百度的不只是技术，更是一家科技巨头的战略定力与组织韧性。

攻坚与阵痛

过去二十余年，搜索是百度的根基。但在 AI 时代，用户获取信息的方式已经被重塑。从 " 搜索—点击—阅读 " 转向 " 提问— AI 直接给答案 "，看似与搜索异曲同工。但真正难解的，是百度 AI 技术沉淀下，反而更 " 保守 " 的路线选择，以及 AI 应用与百度 " 排名付费 " 的现金牛左右手互搏。

今年 4 月底，一位不愿具名的百度内部员工对《中国企业家》坦言，现在日常查资料，他 " 用豆包和 DeepSeek 比较多 "，时至今日，" 百度做 C 端产品化的能力，和字节不在一个维度上 "。

一位头部公司垂类大模型研发负责人则从行业视角分析：" 李彦宏一开始做大模型就明确说过，不做开源。这个选择有利有弊。"

开源与闭源，本质是不同公司对技术路径和商业模式的判断。在前述人士看来，开源策略是过去两年 AI 行业快速迭代的关键，而百度一开始选择了更封闭的道路。闭源可以保护核心技术、构建差异化壁垒，但在生态扩张速度上确实吃亏。

更深层的压力，在于组织生态协同。" 百度内部产品规划太复杂了，文心 App、文小言、文心语格……一堆产品，名字都让人分不清楚。" 一位接近百度的行业人士称，百度每层部门都有自己的路径规划，感觉大家很多时候都在 " 撞车 "，产品同质化严重，资源分散，用户体验割裂。

而在字节体系里，豆包、抖音、即梦等已形成从工具到平台的紧密协同。

" 比如，我想用 AI 做张图，抖音上就能查到很多效果图。大家也可以在评论区 @豆包，它能给你反馈。人家真的是‘从用户中来到用户中去’。" 前述人士称。今年他明显感觉到，豆包正在从一个聊天工具演变为一个搜索型入口，用户黏性正在形成。" 有时候感觉它有点笨，但玩得开心，也能接受。"

与 C 端形成反差的是，百度 AI 云在 B 端有较好表现。

据第三方报告，2026 年 Q1，百度在自研 GPU 云市场份额达到 40.4%，位居中国第一；在中国 AI 应用公有云服务市场，份额升至 30.7%。车企、银行、央企的 AI 需求，很大部分落在了百度的平台上。尤其在汽车和金融领域，客户高度认可百度的技术落地能力。

来源：视觉中国

不过，136 亿元的 AI 收入中，智能云占比近 65%，应用端收入不增反降。这意味着百度目前在 AI 产业链中的定位，更多是基础设施提供者，而非 " 淘金者 "。从另一角度看，这亦是百度 " 先修路、再跑车 " 的战略选择：先把算力底座做扎实，再向应用层自然延伸。

前述研发负责人对《中国企业家》强调，行业竞争正从拼算力转向拼数据工程：" 现在大模型公司做得比较好的几家，都是代码层面做了更多踏踏实实的工作，本质还是投入问题。要看专利投入多少，有多少精力去处理数据。"

在技术积淀层，百度并不落后。公开数据显示，截至 2024 年底，百度全球累计公开 AI 专利申请超 2.7 万件（中国申请 2.2 万件、授权 1.2 万件），且覆盖深度学习、自然语言处理、计算机视觉等全栈 AI 领域。

在自研 " 昆仑芯 " 层面，也可以看出百度长期投入的决心。昆仑芯三代已在万卡集群上稳定运行，为文心大模型训练和推理提供了自主可控的算力底座，更将长期优化百度的成本优势。

但接下来考验的，也将是 B 端订单的高增长，能否撑住整个百度 AI 的叙事。

组织变阵：" 让决策更快 "

外部的市场变化，也催化了百度组织的剧烈重组。

据媒体报道，2025 年底，百度启动了 " 史上最大规模 " 的调整，员工总数从 2022 年的 41300 人降至 35900 人，AI 云、智能驾驶等岗位被重点保留，资源进一步向 AI 方向倾斜。

进入 2026 年，自上而下的组织与业务重构还在持续加速。1 月，百度文库与网盘整合为 PSIG（个人超级智能事业群组），由百度集团副总裁王颖直接向李彦宏汇报。4 月底，百度宣布取消沿用多年的字母职级标签，统一为数字体系，旨在 " 打破专业与管理的壁垒 "。

来源：受访者

据不完全统计，过去一年，包括百度副总裁、搜索总经理（百度 App 研发中心负责人）赵世奇、百度搜索 AI 产品负责人、" 李彦宏首位管培生 " 陈颖梅在内，已有多位核心高管离职。

最引人关注的，是今年 5 月新设立的模型委员会（BMC）。此前的 2025 年 11 月，百度已新设基础模型研发部（BMU）和应用模型研发部（AMU）两个平行部门，由李彦宏直接管辖。

按照公开信息，BMC 成员由年轻、对大模型有深刻理解的研究员构成，将统筹百度大模型基础模型和应用模型的研发工作，直接向李彦宏汇报。BMC 在 BMU 和 AMU 之上加了一个统筹协调层，标志着自去年成立模型研发新部门之后，这套组织架构正式成型。

这些动作指向同一个目标：缩短决策链路，让一线的技术判断更快抵达最高决策层。

上述研发负责人对百度的这一设计表示认同：" 所有问题最终还是要回到‘人’上。李彦宏让年轻人直接跟他汇报，是希望找到一些有能力又有干劲儿的人，来做不一样的事。他压力很大，百度不能只当 AI 人才的黄埔军校。"

相比初创公司，老牌大厂做创新，最难平衡的，往往是组织层面的 " 历史包袱 "。

一位曾在大厂带队十余年的大模型公司高管对《中国企业家》坦言：" 目前大模型做得比较好的公司，员工年龄都比较小。他们怎么留下来？不能按照传统按部就班的、流水线式管理那么搞。前阵子林俊旸离开阿里，人家受不了这种管理模式，当然就走了。"

阿里 " 达摩院 " 也曾面临类似的结构性困境，最终 " 散似满天星 "。" 达摩院早期定位还是创新，后面受成本和盈利影响，有了自负盈亏的要求。背后还是商业逻辑驱动，没办法。"

因此最终的推动者与结果，仍然指向了最高决策层的断腕决心。

" 经营目标和带队领导压力的双重倒推，不确定性太多了。有时候你要控制创新，时间点不确定、商业目标倒推，技术方案就只能收紧。最后，组织只能做大老板最关心的那件事。" 前述人士称。

智能体：百度的下一张牌

Create2026 百度 AI 开发者大会上，李彦宏一口气推出了四款智能体产品：通用智能体 DuMate、代码智能体秒哒 3.0、数字人智能体百度一镜、决策智能体伐谋 2.0。

其中，DuMate 已经在多个国际权威 Agent Benchmark 评测中达到 SOTA 水平，可操作软件、处理文件、串联业务系统；秒哒 3.0 发布后，同步上线了 App 和企业版，用户通过自然语言描述即可生成应用；百度一镜则定位为全球首个全场景多智能体数字人平台。

抛出 DAA 概念的同时，李彦宏重点强调了 " 应用 " 的重要性。他认为，AI 产业正从 " 模型中心 " 转向 " 应用中心 "，智能体将成为新的入口。

从 2013 年百度建立深度学习研究院，到 2017 年提出 "All in AI"，再到如今大模型和智能体的全面落地，李彦宏对 AI 的投入超过十年，从未动摇。这种长期主义，在中国互联网企业家中并不多见。

来源：受访者

" 大家现在关注 AI 到底能发展到什么程度，关键是老板有没有看清楚产品上限在哪儿，敢不敢投入。我相信在中国公司，很多高管还没看清楚。" 前述研发负责人对《中国企业家》说。李彦宏敢于在智能体方向持续下注，体现了他对技术终局的判断力，" 但相比美国公司，中国队压力仍然很大 "。

不过百度还有时间。今年以来，智能体生态的市场教育刚刚完成，商业化路径从 C 端消耗转向 Coding 付费，答案仍在探索中。

" 真正高频的商业化增长点，其实大家都还没找到。百度的压力在于，别人都在抢先占据入口。" 一名在百度工作多年的员工告诉《中国企业家》，就像字节占住了抖音入口，豆包也由此获得了持续迭代的数据和用户反馈。

而百度的机会，更多在于搜索入口和智能体产品的结合。比如，DuMate 直接嵌入百度 App，覆盖数亿日活用户。此外，百度在中文数据处理、搜索日志、知识图谱等方面拥有 20 年的积累，仍足以构建独特的竞争壁垒。

" 千问开源做得最好，数据颗粒度很细，像一些 PDF、网页，都能拆得很细；智谱的底层数据也做得不错。" 上述研发负责人指出，" 核心还是策略怎么选择，做蒸馏肯定价值有限。" 随着阿里调整开源策略，豆包准备实行付费计划，国内大模型公司的开源程度和商业化策略也被提上日程。

但从财报来看，百度营收结构的拐点已经显现，时间窗口也在变得具体而迫切。百度需要想清楚的不只是技术与业务方向，更是要用什么样的组织、什么样的文化、什么样的利益分配结构，来承载战略方向的执行。

在 AI 这场长跑中，百度该如何兑现自己长期的技术信仰？正如李彦宏在 Create 大会上的演讲所言：" 我们不是在做一场实验，我们是在铺一条路。"

但站在十字路口的百度，最难的关口，从来不在实验室里。

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