出品   |   网易科技《态度》

作者 | 纪川

编辑 | 定西

百度的 AI 转型，正在走到一个新的阶段。

8 月 18 日，百度发布 2026 年第二季度财报。季度内，百度核心 AI 驱动业务收入达到 125 亿元，同比增长 25%，占百度一般性业务收入 50%。

这是百度 AI 业务连续第二个季度占一般性业务收入一半以上。今年一季度，这一比例为 52%。

连续两个季度过半，意味着对于百度而言，AI 已经不再只是未来业务，而开始成为当前收入结构中的重要组成部分。市场观察百度 AI 转型的重点，也由 "AI 什么时候形成收入 "，逐渐转向另一个问题：当 AI 业务达到百亿级规模之后，百度能否把已经验证过的技术和产品能力，在更多用户、客户与场景中复制？

从二季度来看，这种变化已经开始出现在 AI 应用、云计算、自动驾驶和芯片等不同业务中。

AI 收入过半之后，

开始看 " 复制能力 "

大模型竞争进入 Agent 阶段后，办公成为各家争夺最激烈的应用场景之一。

相比单纯的聊天产品，办公场景更接近真实生产流程，也更容易形成稳定的使用习惯和商业模式。过去一年，百度围绕这一方向已经形成了一组 AI 办公产品矩阵，包括百度搭子、库库 AI、秒哒等。

其中，百度文库和网盘的通用智能体 GenFlow 已经启用中文名 " 库库 AI"，目前 AI 办公 MAU 超过 2500 万，位居 AI 办公赛道行业第一；百度搭子近期用户增长明显，增速达到 1063.79%，在第三方 AI 办公智能体榜单中位居增速前列。

在应用生成领域，据沙利文发布的《中国 AI 原生无代码应用生成平台市场研究，2026 年 H1》，秒哒以 33.4% 的市场份额位居行业第一。

这些产品也在从个人用户向企业场景延伸。

百度披露，自演化智能体 " 伐谋 " 已有超过 3000 家企业申请试用；一镜数字人已经服务超过 10 万客户，覆盖 30 多个行业。从办公工具、应用开发到数字内容生产，百度正在尝试将模型能力嵌入不同生产环节。

对百度来说，这一步的意义在于，AI 应用不再完全依赖某一个超级入口。

文库、网盘、搜索等既有产品可以成为 AI 能力的载体，新产品也能够围绕具体任务独立生长。不同产品背后共享的，则是模型、多模态、搜索、知识库和 Agent 等基础能力。

因此，AI 商业化开始出现一种新的特征：同一套底层能力，可以被重新组合成多个面向不同场景的产品。

目前这条路径仍处在扩张阶段。二季度百度 AI 应用收入为 25 亿元，同比增长 3%。相比用户增长，商业收入仍有进一步释放空间，但产品矩阵和用户基础已经成为百度继续拓展 AI 应用商业化的重要基础。

从应用到算力，

AI 开始形成多层商业成果

如果说 AI 应用代表百度商业化的上层，那么二季度增长更快的部分来自基础设施。

财报显示，二季度百度 AI 云基础设施收入达到 73 亿元，同比增长 50%；其中 GPU Cloud 收入同比增长 283%，较一季度 184% 的同比增速进一步提升。

背后是企业对 AI 训练和推理算力需求的持续增长。

与一次性交付的大型项目相比，GPU 公有云的特点在于，可以依托统一资源池持续服务多个客户。随着企业部署大模型、Agent 和 AI 应用，训练和推理需求也会持续产生。

因此，GPU Cloud 的高速增长，不仅意味着客户算力采购增加，也体现了百度过去服务自身模型训练的基础设施能力，正在进一步转化为标准化的外部服务。

再往底层，则是昆仑芯。

过去几年，百度持续投入自研 AI 芯片。随着国产算力需求提升，昆仑芯正在从内部使用走向更广泛的外部市场。

二季度财报电话会上，李彦宏专门提到了昆仑芯的市场进展。他表示，二季度昆仑芯保持强劲势头，在需求旺盛的同时持续向更多行业扩展，市场对于昆仑芯在大规模应用中的稳定性、效率和适配能力的认可度不断提升。

这种验证正在从硬件规模延伸到模型生态。

在已经支持文心及国内主流基础模型的基础上，昆仑芯二季度进一步完成了对 Kimi K3、GLM 5.2、MiniMax M3、混元 Hy3 等模型更新版本的适配。与此同时，其推理吞吐量和整体算力效率进一步提升，并增强了大规模承载多样化 AI 工作负载的能力。

目前，昆仑芯已经完成三代 AI 芯片的研发和商业化，并继续向下一代产品推进，包括面向大规模推理优化的 M100 以及后续规划中的 M300。

对于一颗自研芯片而言，从集团内部使用到被外部客户采购，再到持续覆盖主流模型和大规模集群，是商业化过程中的重要变化。百度过去投入在算力基础设施上的能力，正在逐渐形成一套更加完整的 " 芯片—模型—云服务 " 体系。

类似的复制正在自动驾驶领域发生。

二季度以来，萝卜快跑继续加快海外布局。在迪拜，萝卜快跑已经启动全无人商业化运营，并与 Uber 展开合作；在香港机场岛公开道路启动全无人驾驶测试。同时在英国伦敦、瑞士核心区域等地开启公开道路测试。

截至二季度，萝卜快跑已经进入全球 28 个城市，累计自动驾驶里程超过 3.5 亿公里，其中全无人驾驶里程超过 2.4 亿公里。

不同市场拥有不同的道路环境、法规和运营体系。Robotaxi 进入更多国家和地区，验证的不只是自动驾驶算法，也是车队管理、安全运营、本地合作和合规体系。

由此来看，从 AI 办公到 GPU 云，从昆仑芯到萝卜快跑，百度正在不同层级重复同一条路径：将长期积累的 AI 技术转化为产品，再由产品进入客户和市场。

过去更多是单点商业化验证，现在则开始出现多场景并行推进的迹象。

AI 成为收入底座，

也需要新的估值视角

这种业务结构变化，也让市场重新讨论百度的估值方式。

百度目前同时拥有传统搜索广告、AI 云、AI 应用、昆仑芯和萝卜快跑等多类业务，不同业务所处生命周期和增长速度差异较大。

一边是传统互联网业务进入成熟阶段，另一边则是 AI 云、芯片、Agent 和自动驾驶仍处于扩张过程中。简单用过去互联网公司的单一估值方法衡量百度，越来越难完整呈现这种业务结构。

因此，近年来部分机构已经开始采用 SOTP，即分部估值方式，对搜索、云计算、自动驾驶和芯片等资产分别研究。

资本市场已经出现了一些变化。

最新 13F 持仓文件显示，传奇投资人德鲁肯米勒旗下 Duquesne Family Office 二季度新建仓百度 ADR 8.8 万股，这是其 2023 年四季度清仓阿里巴巴后，再次出现在主要中概股持仓中；大卫 · 泰珀旗下 Appaloosa LP 则在同期增持百度 60 万股。

单一季度的机构持仓变化并不足以说明市场已经完成重估，但在百度 AI 收入占比连续两个季度过半的背景下，部分海外资金重新增加配置，至少提供了一个值得观察的信号：投资者对于百度的关注点，正在逐渐从传统搜索业务延伸到 AI 资产本身。

昆仑芯推进资本化，也让这一逻辑更加直观。当一项过去更多体现在研发投入中的业务，开始拥有外部客户、规模交付、模型生态和独立成长空间，其价值也更容易被市场单独识别。

另一个变化来自投资者结构。

今年 7 月，百度董事会已经批准将香港上市地位从第二上市转换为双重主要上市，并向港交所递交申请。

在 8 月 18 日晚的财报电话会上，百度 CFO 何海建进一步透露，公司计划于 8 月 26 日召开股东特别大会，就相关事项寻求股东批准，并预计主板转换将在年内生效。

百度方面同时表示，正在为转换完成后纳入南向港股通做准备，希望在条件满足后尽早进入港股通。

港股通当然不会自动改变一家公司的基本面，但它会扩大参与定价的投资者范围。

对于百度而言，这一点尤其值得观察。随着 AI 收入连续两个季度占一般性业务一半以上，公司今天已经同时拥有 AI 应用、云计算、国产 AI 芯片和自动驾驶等多个处在产业增长期的业务。更多熟悉中国互联网、国产算力和 AI 产业链的内地资金进入之后，也可能为这些业务提供新的估值视角。

过去几年，市场对于百度 " 被低估 " 的讨论，很大程度来自这些 AI 资产尚未充分反映在整体估值中。

而今天，情况正在发生变化。

AI 业务已经开始形成百亿级收入，AI 应用获得用户，GPU 云获得客户，昆仑芯开始规模交付，萝卜快跑进入更多海外市场。与此同时，海外机构开始重新配置百度，港股通也正在成为一个更现实的潜在资金入口。

这些业务距离完全成熟仍有不同程度的距离，但它们正在提供越来越多可以被量化的商业指标。

对百度来说，下一阶段最重要的或许不再只是证明 "AI 能不能赚钱 "，而是继续证明这种商业化能否被复制得更广、更稳定。

当 AI 逐渐成为百度收入结构的底座，一张新的估值表，也正在获得更多现实依据。

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排版 | 李雨希   审核 | 北辰