5 月 16 日晚間，百度發布未經審計的 2023 年第一季度財報。報告期內，百度營收 311 億元，同比增長 10%；歸屬百度的凈利潤（non-GAAP）達到 57 億元，同比大幅增長 48%，營收和利潤雙雙超市場預期。

具體到各個業務板塊。以移動生態為核心的廣告業務收入 166 億元，同比增長 6 %；百度智能云則表現亮眼，收入增長 8 % 達 42 億元，并在期內首次實現盈利（non-GAAP），成為推動百度整體利潤大幅增長的關鍵因素之一。

此外，其他 AI 相關業務也有不錯表現。智能駕駛服務蘿卜快跑一季度訂單量達 66 萬單，同比增長 236%，并從 3 月 17 日起獲準在北京全面開啟運營；3 月中旬發布的大模型文心一言，則在內測開始的一個多月里快速迭代 4 次，推理性能提升近 10 倍。

【資料圖】

財報業績向好，百度股價盤后大漲。繼上一交易日收漲 6.3%，5 月 16 日發布財報后，百度盤前再次上漲 2.8%。隨著生成式 AI 大火，去年 11 月以來百度股價已經從低點的 80 美元上漲至 130 美元，半年里累計上漲近 60%。

發布大模型后的第一份財報，百度開了個好頭。但在接下來的數個季度乃至一兩年里，百度還有很多挑戰需要面對：

自家的大模型需要進一步迭代，從而追上以 OpenAI 為代表的外國同行；

百度智能云今天的增長更多是由 AI 需求的增加推動，百度還需要提升大模型的基礎能力并將其更好地融入產品服務體系，進而推動業務增長。

除了云以外，百度還需要將大模型的能力融入到搜索、自動駕駛和移動生態的其他產品當中。今天 AI 與軟件服務的結合不斷加快，過去兩個月僅國內就有數十款百萬用戶級規模的產品宣布加入 AI 功能，百度需要加快自己的節奏。

百度創始人李彥宏對大模型時代的百度信心十足，他在財報中表示：「我們相信生成式人工智能和大語言模型為各行各業帶來了革命性的潛力，幫助用戶與客戶實現目標并對社會產生正面影響。基于這個趨勢，文心一言開啟內測。我們計劃逐步將文心一言融入我們的所有業務，為我們的產品及服務賦能，吸引更廣泛的用戶及客戶。圍繞文心一言在新的時代中建立新生態。這也將助力我們實現長期、可持續的增長。」

喊了幾年，百度智能云真靠 AI「翻身」了

一季度百度的各條業務線中，智能云無疑是最亮眼的一個。

百度在 3 月 16 日才發布文心一言，大模型對智能云業務的影響要到接下來幾個季度才能展現。但在生成式 AI 爆火后，國內企業對 AI 需求急劇增加，這對百度智能云業務的提升已經可見一斑。

根據財報，智能云一季度收入增長 8%。此外在 3 月份，隨著文心一言的發布，百度智能云銷售線索同比增長超過 400%，這些也有望在未來幾個季度轉化成為百度智能云收入的增長。

生成式 AI 爆火的背景下，以 AI 解決方案見長的百度智能云在新財年的增長在意料之中。但這一高增長能不能持續下去，是百度智能云能否撐起百度第二增長曲線的關鍵。

事實上，云計算市場正在承壓。受宏觀經濟進入下行周期的影響，企業的 IT 支出正在減少，這直接減少 SaaS、PaaS 這樣的軟件需求。過去幾個月，Shopify、Zoom 等明星公司的營收均出現下滑，國內的一眾 SaaS 廠商也調低了營收預期。

相應地，軟件服務商上游的云平臺增長速度也在放緩。就在一季度，全球云計算市場第一的亞馬遜 AWS 預警其增長將會放緩—— 2023 年，AWS 連續多年保持在 30% 營收增速將下降至低于 20%。

這是百度智能云所面臨的市場環境，也是其在 AI 時代能夠迎頭趕上所要面對的問題。

作為中國云市場的第四名，百度智能云的市場占有率常年在 9% 左右。市場占有率不高與其營收結構有關，由于其做 AI 解決方案、軟件的比例遠高于 IaaS，而 IaaS 才是移動互聯網時代里能夠帶來規模化營收的保證，也是阿里云、華為云、騰訊云營收結構的大頭。

過去十年，隨著軟件上云的趨勢，以 PaaS、IaaS 為主的大廠云平臺也迎來了快速擴張的十年。出于自身的業務需求，解決互聯網高并發等計算問題，大廠做云計算是自然而然的一件事。然而，這也是百度智能云被質疑「起了個大早趕了個晚集」、市場占有率不高的原因。

在其他云廠商規模化推動上云的過程中，百度選擇押注 AI，將其視為下一代技術，也因此有了十多年在 AI 上輾轉騰挪的故事。受限于過去的技術成熟度，百度在探索 AI 技術產品化的過程中，尚未出現堪比搜索一樣能打的業務場景，但是，押注 AI 的戰略選擇讓百度布局了與 AI 相關的技術全棧，比如 AI 操作系統——飛槳，還有大模型。

過去，這些布局燒錢的速度遠快于賺錢的速度，但在今天人人可感知的生成式 AI 浪潮中，這卻成了百度智能云彎道超車的底氣。

區別于其他云廠商先做 IaaS、PaaS 的云平臺，百度智能云選擇從 AI 應用層出發，「自上而下」切到更多的服務器市場。2019 年，百度智能云明確了差異化競爭的路線——以 AI 來拉動百度智能云的增長，并在 2020 年率先宣布了「云智一體」的戰略。

2022 年 9 月，百度智能云業務更是由被李彥宏稱作「能打勝仗」的百度執行副總裁沈抖接管，來落實云智一體戰略。在內部信中，李彥宏期待沈抖帶隊的云業務實現規模和健康度的量變到質變，扛起百度的第二曲線。截止 2023Q1，這位成功主導了手百的信息流轉型、推動百度移動生態事業群從搜信息拓展到搜服務的高管，交出了百度智能云深入產業的新答卷，推動了智能云利潤的增長，實現了盈利。

增長背后，沈抖推動了百度智能云在核心場景里打造標桿案例、再復制到更多企業的標準化、規模化路徑。目前，百度智能云推出了大量通用 AI 產品，通過標準化的 AI 解決方案建立起穩固的毛利基本盤，在行業核心場景上，進一步提升了發展質量。

在生產環節，智能質檢、智能巡檢、智能調度等通用 AI 產品已經在交通、制造、能源、電力、水務等行業廣泛落地；在用戶溝通上，智能客服、數字人已經在金融、保險、媒體、文娛行業大規模應用。以水務場景為例，百度智能云將自研的用于預測用水和控制水壓的人工智能解決方案從泉州自來水公司復制到廣州自來水公司，第一季度，大部分標準化解決方案又成功復制到甘肅省臨洮縣自來水公司。

沈抖表示，面臨洶涌而來的產業智能化，百度智能云一方面用 AI 解決關鍵場景中的痛點問題；另一方面，通過不斷獲得的反饋，持續優化技術，為客戶提供高性價比的 AI 服務。

百度智能云以 AI 和應用層切入云計算市場的打法，在 AI 時代迎來了高增長。至于這一增長勢頭可否持續，采取同一路線的微軟云就是一個例子，背靠 AI 和數字化軟件，微軟云迎來了比亞馬遜更穩健迅速的增長率，最新財報季微軟云的增速高于亞馬遜云近 10 個百分點，而靠 IaaS 為主的亞馬遜想要從 IaaS 和 PaaS 等云平臺切入行業應用，沒有行業 knowhow，很難推進。因此，缺少軟件業務的亞馬遜 AWS 出現了營收增速相對乏力、利潤率低的挑戰。

一個月迭代四次，推理能力提升十倍

重估百度智能云，現有的營收結構優化和增長只是一方面，未來，百度智能云更重要的戰場在大模型。

今年，微軟云以 OpenAI ChatGPT 獨家供應商的身份，給大家上演了王者歸來，也引發了云計算的新一輪軍備競賽。由此，過去以 IaaS 和 PaaS 為主的基礎云服務，正在讓渡于以 AI 為主的 MaaS 云服務。這意味著，云服務的技術架構及其商業模式都進入了大模型時代。

就百度智能云而言，過去一年，沈抖帶領百度智能云完成 AI 時代的課題——「AI 走出了實驗室，邁向田間、地頭」，更加標準化、可規模化的百度智能云服務已經體現在財報的毛利率中。然而，面向大模型時代更廣闊的需求，百度智能云能否真正激發其作為第二增長曲線的活力，還有很多變數。

這是因為，大模型時代的云計算需求，無論是技術還是商業模式，都是全新的。更重要的是，這一次 AI 革命，無論是大廠還是創業公司，都迅速達成了一致—— AI 是下一代軟件。短短幾個月內，國內出現了「百模大戰」的局面。面對激烈的競爭，百度智能云能否吸引大模型的潛在客戶，還要看其大模型能力。

日前，百度集團副總裁侯震宇在文心大模型技術交流會上表示：「最終能夠讓大模型服務推廣開的只有兩個原因：第一個是模型效果，第二個是成本。」

在 5 月 9 日這場最新的文心大模型技術交流會上，百度智能云向上百家企業合作伙伴展示了正在內測的全球首個一站式企業級大模型生產平臺「文心千帆大模型」。它不但提供包括文心一言在內的大模型服務，還提供開發 AI 應用的各種工具鏈及整套環境。此外，大模型平臺不僅提供全套文心一言大模型服務，還支持各類第三方的開源和閉源的大模型，成為大模型生產和分發的集散地。目前文心千帆大模型平臺提供公有云服務、私有化部署兩大交付模式。

現場，百度智能云 AI 與大數據平臺總經理忻舟演示了如何微調大模型，客戶以少量數據即可發起模型微調，最快幾分鐘就可獲得自己的專屬大模型。對于企業客戶的需求，忻舟強調「快且收斂，是大模型應用訓練中一個非常重要的指標。」

「只快不收斂，大模型的訓練是沒有用的。文心千帆在多機多卡訓練性能方面，可以更快達到收斂的狀態，在全球權威 AI 基準評測 MLPerf 榜單中排名世界第一。」

他進一步總結了文心千帆大模型平臺的特點：更易用，開箱即用，節約客戶機會成本；更全面，提供覆蓋全生命周期的工具鏈；更高效，可以端到端的全流程優化；更安全；更開放；更集成，更多插件拓展模型能力邊界。通過文心千帆大模型平臺，百度智能云把模型開發、訓練、調優、運營等復雜過程封裝起來，通過低門檻、高效率的企業級服務平臺深入產業，為千行百業提供服務。

此外，大模型的大計算、大參數、高成本，也對大模型時代的 AI 基礎設施提出新的要求。百度智能云打造了國內首個全棧自研的 AI 基礎設施「百度 AI 大底座」，面向企業 AI 開發提供端到端的解決方案。換句話說，企業不再需要把大量成本花在構建基礎設施上，而可以像使用水電能一樣按需取用，真正實現 AI 生產全流程降本增效。在地平線的智能駕駛解決方案全生命周期開發中，百度 AI 大底座為高性能數據存儲和模型訓練提供支持。

對于百度智能云的潛在客戶，兩個月以來，侯震宇明顯感受到了不同的水溫。他說：「在文心一言開始企業內測以后，主動跟我們交流的和已經在合作的機構比以前更多了，各行各業都有。有大量的機構，原先不太愿意用，現在愿意跟我們聊，也愿意去用。」他認為，大模型是分水嶺，也會極大改善云計算的格局。一個數據是，僅就 3 月而言，百度智能云銷售線索同比增長超過 400%。

并且，客戶擁抱大模型的速度比預想的來得還要快。侯震宇透露，「我們接觸的客戶有兩個階段，第一個階段是在 3 月 16 日之前就在接觸，都是 CEO、大老板帶隊來，我們講的內容都屬于科普了，他們覺得這個事很重要。但是到現在，是實際在內部做事的人跟我們直接接觸，他們希望更快使用上大模型，通過大模型提高業務能力，讓他們在競爭中獲得優勢。」

截至 5 月 9 日，超過 300 家百度智能云生態伙伴參與了「文心一言」內測，包括工業、金融、政務、互聯網、運營商、教育等行業頭部。溝通會上，百度智能云發布文心千帆生態伙伴計劃，與聯想集團、用友、寶蘭德等 14 家文心千帆生態伙伴舉行簽約儀式。

除了加快與生態伙伴內測，文心大模型也在快速迭代。此前，一份流出的會議紀要顯示，文心一言內測一個多月，就完成了 4 次大的技術升級，以 QPS（每秒查詢推理響應速度）為指標的大模型推理性能提升近 10 倍，這意味著大模型推理成本降為原來的十分之一，或者可以為 10 倍數量用戶提供服務。

有分析人士解讀認為，快速迭代得益于百度在芯片、框架、模型和應用這四層的全棧自研布局，「自研產品彼此適配度更高，協同會更高效」。

大模型時代，重估百度

今天業內一個基本共識是：AI 大模型會重塑所有的軟件服務。對百度而言，云服務是第一個吃到螃蟹的業務板塊，但隨著大模型的快速迭代，基礎能力不斷提升，云服務不會是唯一一個受到影響的業務，百度所有的業務板塊都將被重塑。

李彥宏在多個場合表示，這是百度十年來最重要的機遇。除了百度智能云及其企業大模型業務，AI 大模型還會給百度的搜索、自動駕駛、語音助手、生物計算等領域帶來廣闊的前景。

搜索不用多說，隨著 AI 大模型的發展，對話式人工智能已經成為傳統搜索引擎之外，人們獲取信息和知識的另一個重要渠道。除 C 端應用之外，在各類 B 端場景之中，基于大模型的 AI 技術也被加速運用到產業之中。

以生命科學為例，AI 正被用于研究蛋白質、DNA、RNA 等微小的生物活性物質，這個垂直領域叫生物計算。隨著機器學習和深度學習等 AI 技術的廣泛普及，受限于數據的生命科學將借助大模型預訓練而獲得更好的效果，帶來診斷、治療、藥物等更大的產業應用前景。

百度目前在生物計算領域進行了很多探索，包括 RNA、小分子、蛋白質、多肽、生物計算大模型等等。百度智能云與百圖生科聯合構建了異構的生物超算平臺，支持動態獲取高達幾千到幾萬個 GPU，以及相應的 CPU 資源，在百度智能云上訓練了千億參數的跨模態生命科學大模型「xTrimo」，不僅承載了百圖生科創新免疫調控藥物 ImmuBot 的研發工作，也驅動了 AIGP 平臺實現全新功能蛋白設計。

但機遇往往與挑戰并存，想要吃下十年一遇的巨大紅利，百度還面臨不少挑戰。

首先，最大的挑戰來源于大模型的迭代速度。今天全球已經進入大模型軍備競賽，海外有 OpenAI、谷歌、創業公司和各大開源社區，國內有 BAT 大廠和 MiniMax、王小川等創業團隊，想要在競爭者中脫穎而出，百度在國內的先發優勢不會是牢不可破的護城河，只有不斷迭代，加速提升，才能真正地確立競爭優勢。

第二個挑戰則來自已有業務與大模型的融合問題，最典型的就是搜索。海外兩大搜索引擎商谷歌和微軟 Bing 的競爭中，擁有壟斷地位的谷歌反而處于下風。這一事實證明，搜索引擎的市場優勢并不能成為引入 AI 大模型的護城河，甚至有可能成為掣肘。

其背后主要有兩個原因：第一是廣告，傳統搜索引擎賴以生存的廣告模式，在生成式 AI 引入后不復存在，軟件服務商們需要建立起新的商業模式和對應的廣告工具；第二則是成本，今天每次調用大模型的成本，是傳統搜索的數倍甚至更多，傳統搜索引擎 CDN 成本約占營收的 7-8%，增加數倍是谷歌、百度都無法承受的數字。

而原本的規模越大、模式越成熟，就意味著變革的掣肘越大。

此外，就算是今天吃到大模型時代紅利的云業務，還需繼續關注客戶能否低成本、高效率地把 AI 與實際場景融合，從而通過有效地解決企業痛點來提升市場份額，這背后更多靠的是百度在 AI 領域多年耕耘建立的品牌和先發優勢。想把先發優勢轉化為最終的勝利，百度還需要進一步提升自己的模型、產品和服務。

大模型時代的第一份季報，百度開了一個好頭，但想要笑到最后，百度需要面對的挑戰，才剛剛開始。