11 月 12 日，在百度世界 2026 大会上，百度创始人李彦宏将 AI 时代的下一幕变革定义为一场 " 智能组织革命 "。李彦宏认为，如果说能源是 AI 技术的上游，那么 AI 技术的下游则是组织能力，是一个不同于传统科层制的 AI 原生组织体系，他将其称为 " 智能组织 "。

李彦宏坦言，在 AI 组织变革过程中，百度也曾踩过一些坑。

早期大模型兴起时，百度不少工程师热衷于基于开源模型进行 SFT（监督微调），并将其应用于业务。但随着基础模型升级，此前训练的模型很快就会落后。

对此，百度后来要求业务部门不能自行训练模型，模型训练统一由专门的模型部门负责，以避免资源和技术能力分散，提升工作效率。

面对智能体应用的快速兴起，百度也曾出现各业务部门追逐不同热门方向、分散投入资源的情况。李彦宏称，百度后来通过每月开会不断要求业务聚焦，将努力方向从多变少，要求大家做更少的事情，以此提升效率和成功率。

李彦宏举例称，大模型刚出现时，百度不少工程师希望自行训练模型，基于开源模型进行监督微调（SFT）。这些模型最初应用到业务中效果不错，但过一段时间，基础模型一升级，原来的模型就落后了。

" 后来我们就要求业务部门不能自己训模型，只能是专门的模型部门来负责模型的训练。" 李彦宏说，这样有效避免了 " 熵增 "，工作效率也得到了提升。

类似的问题也出现在智能体应用层面。随着各种智能体应用快速涌现，百度各业务部门也希望追逐新的热点，什么智能体火了，就想做一个什么智能体。" 后来我们也发现，这样的话资源会非常分散，那么每一个方向，它的成功率又会变得更低一些。" 李彦宏说。

为此，百度每个月开会，要求业务部门不断聚焦，将努力的方向从多变少。" 要求大家做更少的事情，这样效率才会提升，成功率才能够提升。"