作者 | 刘乐

编辑 | 以安

过去讨论百度的 AI，市场很容易陷进一个循环：文心大模型排第几，参数有多大，和 DeepSeek、千问、豆包相比到底差多少。

但到了 2026 年二季度，这些已经不是观察百度最重要的坐标。

8 月 18 日，百度公布 2026 年第二季度业绩：百度核心 AI 业务收入 125 亿元，同比增长 25%，占百度一般性业务收入的 50%。一季度这个比例是 52%，这意味着 AI 业务已经连续两个季度撑起百度一般性业务收入的一半。

125 亿元如果放到 313 亿元总营收中，大约占 40%，对一家长期被资本市场按照搜索广告定价的企业来说，这是一个非常清晰的结构变化。

百度正在出现两张收入表。一张仍然属于搜索时代，看的是广告、流量、点击率和商业查询。另一张开始属于AI 时代，包括GPU 云、智能体、企业应用、数字人、无代码开发，以及背后的昆仑芯和大模型。

这其中，后一张表已经大到无法再被当作新业务处理，而应该当成主引擎来看待，这可能才是百度二季度财报最重要的变化。

百度开始卖" 电 " 了

大模型时代最容易制造新闻的是排行榜。

哪家公司发布了新模型，参数多少，Benchmark 又刷新了什么纪录，往往决定一天的舆论热度。

但真正进入产业阶段之后，决定一家 AI 公司收入规模的，未必是模型排行榜上的那几个百分点。而是，有多少企业真的开始付钱。

百度二季度AI 云基础设施收入 73 亿元，同比增长 50%；其中 GPU 云收入同比增长 283%，比一季度 184% 的增速还要快，而且已经连续四个季度保持三位数增长。

这是整份财报里最值得琢磨的一组数字。

生成式 AI 早期，企业采购算力往往带着很强的试验性质。买几十张卡、租一批 GPU、训练一个模型，本质上更接近技术部门的预算。

但当智能体、数字人、AI 搜索、代码生成和企业内部模型开始真正进入生产环境，算力的性质会发生变化。

它不再是一笔项目预算，而越来越像水、电和服务器。

一个智能体只要每天替员工处理任务，就要持续消耗 Token；一套数字人系统只要每天直播，就需要持续推理；一个 AI 客服面对的咨询量越多，背后需要的算力越大。AI 应用渗透率越高，企业买的不只是模型能力，而是长期稳定的计算资源。

这也是 GPU 云连续四个季度三位数增长更值得关注的地方。

企业客户已经开始从" 我要不要用 AI"，进入 " 我的 AI 应用到底跑在哪里 "。

后一个，对百度显然更有利。企业采购 AI 基础设施时，标准会从模型榜单转向几件更加现实的事情，推理成本是多少、集群稳定不稳定、模型适配够不够多、资源能不能随时拿到，以及一千个用户同时调用时系统会不会崩。

图 / 百度官方公众号

因此，AI 进入生产环境之后，技术竞争最终都会变成工程竞争。百度恰好在这件事上积累得足够久。

智能云已经经营多年，昆仑芯做了十几年，飞桨是国内最早的大规模深度学习框架之一。昆仑芯已经完成三代 AI 芯片的研发和商业化，2025 年至今已经交付多个万卡级 P800 集群，应用进入互联网、金融、能源、制造等行业。

有一个容易被忽视的点，百度卖 GPU 云，不需要所有客户都使用文心。

这与过去搜索时代的百度完全不同。搜索是一门高度封闭的生意，用户必须进入百度，广告主才能进入百度。但云计算只要客户需要算力，无论文心、Kimi、GLM 还是 MiniMax，都可能成为百度云上的工作负载。

所以从商业模式来看，GPU 云 283% 的增长，比某一次模型排行榜第一更重要。这意味着百度找到了一种不完全依赖 " 文心必须赢 " 的 AI 商业模式。

当然，这并不意味着转型已经完成。

二季度百度核心 AI 业务收入 125 亿元，同比虽然增长 25%，但环比下降 8%；AI 云基础设施收入也从一季度 88 亿元降至 73 亿元。

所以更准确的说法不是" 百度已经完成 AI 转型 "。而是，在旧收入曲线下行的时候，新的收入曲线第一次真正长到了足以接棒的位置。

AI 办公，百度开始抢任务入口

如果 GPU 云解决的是百度 AI 怎么赚钱的问题，那么 AI 办公解决的是另一个问题，用户在哪里使用百度 AI？

技术公司的一个残酷现实是，模型可以藏在后台，但用户入口不能。模型最终的价值，要通过一个足够高频的应用被释放出来。

百度这一次把赌注放在了办公。百度把百度搭子、库库 AI、秒哒等产品重新组织起来，试图覆盖三个不同层次的需求。

百度搭子更接近一个通用办公智能体。用户提出目标，系统拆任务、找资料、处理文件、调用工具，再把结果交回来。

库库 AI 连接的是百度文库和百度网盘两个成熟产品，把 Word、PPT、Excel、海报、视频、播客、思维导图等内容生产能力装进一个 Agent 里。

秒哒解决的则是 " 替我做工具 "。这是一层更深的变化。用户可以直接告诉模型自己要什么，再由 AI 生成应用。

三个产品放在一起看，百度其实已经不满足于做一个聊天机器人。它想覆盖的是一条完整的工作链。

查资料、写东西、处理文件、做 PPT、分析表格、搭应用，最后再让智能体替用户执行。这比再做一个 ChatGPT 复杂得多，但也更符合百度的资源禀赋。

毕竟，百度手里真正值钱的，有文库多年积累的专业内容、网盘里的用户文件、搜索里的公开信息、地图的位置数据，以及大量企业客户。

这些东西单独看都属于上一代互联网资产，但当智能体需要理解任务、查找资料、调用工具和交付结果时，它们反而变成了上下文。

AI 办公真正的竞争，是谁能调动更多资源完成任务。这也是为什么办公会成为百度非常重要的一次入口争夺。

搜索时代，百度掌握的是问题入口。智能体时代，用户要的越来越可能不是链接，而是结果。

百度现在争的就是这个位置。

今天百度搭子月活增长 1000%，库库 AI 办公 MAU 超过 2500 万，秒哒拿到三成多市场份额，说明产品开始进入用户视野。

真正决定这些产品价值的，是一年以后还有多少人愿意继续用，以及有多少企业愿意为它们持续付费。

百度显然已经意识到了这一点。

自我演化智能体 " 伐谋 " 已经有超过 3000 家企业申请试用。百度正在把 Agent 从个人工具继续向企业决策、营销、数字人和业务系统推进。

这也是百度 AI 应用真正需要跨过去的一道坎，从 " 有人用 "，到 " 离不开 "。

" 芯云模体 "，不只是技术 PPT

李彦宏很多年一直强调百度是少数拥有 AI 全栈能力的公司。

这句话以前听起来很像一家技术公司的标准介绍。芯片、框架、大模型、云、自动驾驶，每一层都有布局，每一层也都需要烧钱。问题是，资本市场从来不会因为一家企业什么都有，就自动给它更高估值。

全栈只有在产生协同时才有价值。2026 年之后，这套逻辑开始变得具体。

把百度的 AI 体系压缩成四层，大致可以理解成 " 芯、云、模、体 "。最底层是昆仑芯，往上一层是百度智能云，再往上是文心等基础模型，最上面则是百度搭子、库库 AI、秒哒、伐谋、数字人、AI 搜索以及萝卜快跑等应用。

" 芯云模体 " 不再是四笔分散的技术投入，而是开始形成算力供给、模型迭代、应用落地彼此反哺的商业闭环。

这就是全栈真正有意义的地方。不需要每一层都必须行业第一，而是每一层都可以给下一层降低成本。

AI 时代，模型能力决定产品上限，算力成本决定商业下限。

如果一家公司只能买芯片、租云、调用第三方模型，再做一个应用，那么每增加一个用户，可能都意味着向产业链上游交更多钱。

百度的优势恰恰在于，它有机会把这些成本留在自己体系内部。

昆仑芯负责算力，智能云负责交付，文心负责模型，应用负责制造需求。这也是为什么昆仑芯对百度的重要性，已经远远超过一家普通芯片子公司。

不过，百度也知道，全栈并不等于没有短板。

芯片强、云增长快、应用有用户，如果中间的模型层持续落后，整个体系的上限一样会被限制。

所以下一阶段，百度需要证明的，不只是"AI 能赚钱 "。而是这套体系能不能形成持续的正循环。

这也是百度推动香港双重主要上市值得关注的原因。如果转换顺利完成并满足港股通条件，百度可能赶上后续港股通调整窗口。

当然，真正决定百度能不能重估的，仍然是那 125 亿元 AI 收入。它必须持续增长。

73 亿元 AI 云必须证明 283% 的 GPU 云增速不是短期算力采购潮。25 亿元 AI 应用必须从 3% 的增速继续往上走。百度搭子、库库 AI 和秒哒也必须把月活转成真正的收入。文心还要重新证明自己的模型竞争力。

这些问题一个都没有结束。

所以，2026 年二季度并不是百度 AI 转型的终点，更像是一条分界线。

分界线之前，市场一直在问百度一个问题，你做了这么多年 AI，到底什么时候能赚钱？

分界线之后，问题已经悄悄变了。AI 这门生意究竟能做到多大，以及百度能不能把芯片、云、模型和应用之间的技术优势，最后变成一套可以不断复制的商业机器。

（题图来源于百度官方微博。）