作者張逸凡 編輯硬 AI
百度，一家在PC時代嶄露頭角的科技巨頭，面臨了在移動網際網路時代的挑戰和競争，似乎未能完全抓住時代的機遇，相比于其他科技公司在這一階段的快速發展，百度顯得有些落後。
随着時間進入人工智能（AI）時代，百度希望能夠借此機會彌補過去在移動網際網路時代的失地，重新确立自己在技術領域的上司地位。
在剛剛結束的百度最新财報會上，公司透露了AI業務的最新進展：
• AI雲服務營收同比增長12%；• 百度搜尋11%内容由AI生成；• 大模型API調用量激增：近五個月，從5000萬增長至2億；• AI模型性能大幅優化：訓練效率提高到 5.1 倍，推理成本降低到百分之一；
百度董事長兼首席執行官李彥宏在電話會中表示，公司正在從以網際網路為中心轉向人工智能優先，推進用文心大模型重構To C和To B業務。目前，文心大模型日均處理Tokens文本約2500億，日均調用量2億次。
李彥宏特别強調：搜尋最有可能成為AI時代的“殺手級”應用（killer app），而百度搜尋的AI重構工作仍處于早期階段。
此外，百度CFO羅戎稱，在未來幾個季度，百度将繼續支援AI業務高品質增長。公司認為，随着中國生成式 AI 的新時代展開，将為百度帶來更多機遇。
“All in AI” —— 百度的新機遇？
為了實作李彥宏“以網際網路為中心轉向人工智能優先”這一目标，百度正大力投資于AI技術的研發和應用，特别是在自動駕駛、深度學習、自然語言處理等領域。
百度正試圖搶回在移動網際網路時代失去的陣地。
• PC時代，憑借着獨特的搜尋引擎技術，百度成為了國内的搜尋龍頭；• 移動網際網路時代，使用者流量從PC端轉移到移動端，公司雖多方位布局，但相較于騰訊/阿裡仍顯遜色；• 在推薦算法時代，又大幅落後于位元組資訊去中心化模式；• 邁入AI時代，百度基于其在AI領域擁有的深厚積累，希望能夠在此浪潮中突圍；
AI效果在财報中已逐漸突出，今年一季度智能雲業務的收入達到47億元，同比增長12%，來自生成式人工智能和基礎模型的收入占智能雲業務收入的6.9%。
AI雲服務，從晶片到平台
2016年，百度CEO李彥宏提出“AI+雲+大資料”的雲服務戰略。
此後，百度智能雲建構了“晶片—架構—模型—MaaS平台”的全棧式AI基礎設施，這一基礎設施支援從資料存儲到模型訓練、部署、運作的全鍊路AI服務。
值得一提的是，百度飛槳平台已經相容了50多種不同晶片，許多是本土設計的，開發者社群已經增長至1300萬。
這種AI基礎設施布局模式，也讓百度在受制外部環境情況下，更好的比對國内AI雲需求。李彥宏認為，這種模式使得百度能夠将不太先進的晶片用于高度有效的模型訓練和推理。
李彥宏在電話會中稱，百度把來自不同供應商的GPU內建到統一的計算叢集中，以訓練大語言模型，“我們的平台在GPU叢集上展示了非常高的效率，該叢集由成百上千的GPU組成，這是在進口GPU受到限制的背景下取得的重要突破。”
1）自主研發晶片
公司自主研發了 AI 晶片（昆侖）和語音互動晶片（鴻鹄），用于優化語音、自然語言處理、圖像等 AI 技術，并支援公司的深度學習架構。
晶片最新進展：
• AI晶片：疊代到昆侖2，相比昆侖1代性能提升了2-3倍，提供128TFLOPS算力，記憶體帶寬512GB/s；• 語音互動晶片：疊代到鴻鹄900，較上一代鴻鹄818晶片，CPU性能提升200%，GPU提升160%，搭載于華為智慧屏V5 Pro；
2）深度學習架構 —— Paddle Paddle
Paddle Paddle是百度基于BERT自研的深度學習架構，內建了深度學習核心訓練和推理架構、基礎模型庫、端到端開發套件和豐富的工具元件。
該架構服務企業遍布能源、金融、工業、醫療、農業等多個行業。例如，連心醫療基于PaddlePaddle平台開發的“基于CT影像的肺炎篩查與病情預評估AI系統”已在湖南郴州湘南學院附屬醫院投入使用。
Paddle Paddle采用了開源的形式，友善百度更好的建立自己的AI生态圈。
根據公司披露的資訊：
• 截至 2024 年 4 月中旬，PaddlePaddle 開發者社群已經擁有了 1300 萬名成員；• 截至2023年底， PaddlePaddle 為 23.5 萬家企業提供服務，開發社群已經建立了 86萬個模型；
此外，資料顯示，Paddle Paddle 在 Github 使用人數、貢獻者人數和技術疊代速度上，僅次于海外一線平台 Pytorch 和 TensorFlow。
3）AI大模型 —— 文心系列模型（Ernie）
基于強大的基礎模型（Paddle Paddle），百度研發了文心系列模型Ernie（有趣小故事：文心一言的英文名為“Ernie”， 源于美國兒童節目《芝麻街》中的角色的名字，而節目中Ernie的好朋友正是Bert，Bert是谷歌2018年釋出的AI模型）。
目前疊代至文心 4.0，參數規模可能超1萬億，約為文心 3.5 的4-5倍。
根據公司披露，截至今年4 月，文心模型每天處理的 API 調用約為 2 億次，遠超去年 12 月的約 5000 萬次調用，表明百度文心模型正被越來越多的人所采用，并預示着未來模型推理具備強勁的收入潛力。
此外，為了讓模型更具成本效益，公司通過獨有的四層人工智能架構和強大的端到端優化能力，不斷提高模型的效率。與 3 月 23 日的版本相比，文心模型的訓練效率提高到 5.1 倍，推理成本降低到百分之一。
4）MaaS（AI開發雲平台）
為了讓開發者更簡單的開發AI模型，百度在雲平台上提供了三套工具：
• AppBuilder 和 ModelBuilder：供企業和個人開發者開發應用程式和搭模組化型；• AgentBuilder：可以輕松建立一個AI Agent；
盈利方面，百度從 2022 開始将業務重點放在提升 AI 智能雲業務的利潤率上，廢除了低品質業務，同時緻力于為不同行業的客戶定制标準化 AI 解決方案。
24Q1的業績會上，公司表示，智能雲收入增長主要由生成式 AI 和模型訓練驅動。目前，大部分收入來自模型訓練，但來自模型推理的收入增長很快。
展望未來，百度認為模型推理是最重要的長期機遇之一，也是未來人工智能雲收入的主要增長動力。
“AI+”業務賦能
AI技術在百度内部廣泛應用于搜尋引擎、資訊流推薦、百度翻譯等多個領域。在電話會中，李彥宏對未來AI賦能搜尋支柱業務信心更足，認為搜尋是AI時代最可能成為殺手級應用的産品：“AI搜尋能使使用者能夠做到以前做不到的事，并且百度暫時還沒打算對這部分收費。”
去年第二季度開始，百度就已經使用文心一言重建百度搜尋，現在越來越多的搜尋結果是文心一言以不同格式如文本、圖像、第三方連結等組合而成的。
在模型建構上，百度使用了3種輕質模型和2種針對特定任務的模型，并且搭配專家混合模型，用來給大模型配置設定任務，在性能和成本上找到了更好的平衡。
從資料上看，AI确實正在提升百度各個業務的效率：
1）AI+百度搜尋：截至24Q1，百度搜尋有11%的内容由AI生成，同時，AI搜尋推動了廣告收入的增長；2）AI+百度文庫：通過引入生成式AI功能，吸引了18%的新付費使用者。這些功能包括内容總結、創作、擴充以及将靈感一鍵轉化為Powerpoint等。24Q1 百度文庫付費使用者數量實作了兩位數的同比增長。3）AI+百度地圖：引入了“AI向導”功能，在了解使用者需求的基礎上，智能調用衆多地圖功能及服務，快捷準确地給出解決方案；4）AI+百度網盤：推出了基于文心大模型的智能助理“雲一朵”，幫助使用者實作一句話快速搜尋檔案和視訊、總結知識、翻譯文檔、甚至進行内容創作的功能。截至23Q3“雲一朵”的使用者已達到2000萬。
終端廠商合作 AI手機/AI PC
AI除了對内提升效率，本季度百度也進一步擴大了對外合作。
根據公司披露，上季度，公司已與三星中國、榮耀等手機廠商達成合作。本季度，合作擴充到更多領先智能手機廠商，包括Oppo、VIVO和小米。
業務範圍也從智能手機擴充到PC和電動汽車領域，進一步擴大了百度的AI生态圈。聯想正利用Ernie API為其預設浏覽器中的AI助手提供支援，蔚來汽車開始使用Ernie API增強車内體驗。
此外，公司吸引了許多新客戶，包括攜程、高途、招聘、作業幫和新加坡旅遊局，通過AI技術，幫助他們重構所有面向消費者的産品，以提供更好的使用者體驗。
對外投資
除了自主研發，百度也通過對外投資來不斷擴充自家的AI生态，覆寫了晶片-模型-模型應用三大環節。但很明顯，與阿裡不同，百度的對外投資更偏向于上下兩端。
這個原因也不難了解，因為百度未來将依靠搜尋這類應用端支撐收入，完成商業模式閉環的。
最有代表性的一個證明來自李彥宏對大模型開源還是閉源的判斷：“大模型開源意義不大，閉源才能走通商業模式，是能夠賺到錢的，能夠賺到錢才能聚集算力、聚集人才。”
“閉源在成本上反而是有優勢的，隻要是同等能力，閉源模型的推理成本一定是更低的，響應速度一定更快”，這也是與阿裡雲不同的商業模式的思考。
是以，按照百度的思路，未來的路已經比較清晰，但AI時代的競争顯然會比PC時代更加激烈。
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