押注AI十年，智能云首次盈利，百度尝到初甜。

作者 | 万辰

编辑| 郑轩

5月16日晚间，百度发布未经审计的2023年第一季度财务报告。报告期内，百度营收311亿元，同比增长10%； 归属于百度的净利润（非美国通用会计准则）达到57亿元人民币，同比大幅增长48%，营收和利润均超出市场预期。

具体到各个业务板块。 以移动生态系统为核心的广告业务收入达到166亿元，同比增长6%； 百度智能云表现亮眼，收入增长8%至42亿元，并于期内首次实现盈利（非公认会计准则），成为推动百度整体利润增长的关键因素之一。

此外，其他人工智能相关业务也表现不俗。 智能驾驶服务洛快炮一季度订单量66万单，同比增长236%，并于3月17日起获准在北京全面运营； 3月中旬发布的大模型闻心一言，在内部测试的第一个月左右，就快速迭代了4次，推理性能提升了近10倍。

财务业绩向好，收盘后百度股价大幅上涨。 继前一交易日收盘上涨6.3%后，5月16日发布财报后，百度开盘前再涨2.8%。随着生成式AI的普及，百度股价从80美元的低位上涨至130美元自去年11月以来，半年来累计涨幅接近60%。

百度发布大模型后的首份财报，开门红。 但未来几个季度甚至一两年，百度仍面临诸多挑战：

百度创始人李彦宏对大模式时代的百度充满信心。 他在财报中表示：“我们相信生成式人工智能和大语言模型给各行各业带来了革命性的潜力，帮助用户和客户实现他们的目标并实现他们的目标。” 对社会产生积极影响。 基于这一趋势，闻心一言启动了内测。 我们计划逐步将文心一言融入到我们的所有业务中，为我们的产品和服务赋能，吸引更广泛的用户和客户。 聚焦文心一言 心一言正在构建新时代新生态。 这也将帮助我们实现长期、可持续的增长。”

01

喊了几年，百度智能云

真靠AI“翻身”

在百度一季度的各项业务线中，智能云无疑是最引人注目的。

百度3月16日才发布文心一言，大模型对智能云业务的影响要到未来几个季度才能揭晓。 然而，生成式AI普及后，国内企业对AI的需求急剧增加，这在百度智能云业务的提升中已经有所体现。

财报显示，智能云一季度营收增长8%。 此外，3月份，随着《文心一言》的发布，百度智能云销售线索同比增长超400%。 这些也有望在未来几个季度转化为百度智能云收入增长。

在生成式AI爆发的背景下，以AI解决方案闻名的百度智能云有望在新财年实现增长。 但这种高增长能否持续，是百度智能云能否支撑百度第二增长曲线的关键。

事实上，云计算市场正面临压力。 受宏观经济低迷影响，企业IT支出不断减少，直接减少了对SaaS、PaaS等软件的需求。 过去几个月，Zoom、Zoom等明星公司营收出现下滑，国内多家SaaS厂商也纷纷下调营收预期。

相应地，软件服务商上游的云平台增速也在放缓。 就在第一季度，全球最大的云计算市场亚马逊AWS就警告称，其增长将放缓——2023年，多年来一直维持在30%的AWS，其收入增速将降至20%以下。

这是百度智能云面临的市场环境，也是其在AI时代追赶必须面对的问题。

作为中国第四大云市场参与者，百度智能云的市场份额常年保持在9%左右。 市场份额低与其收入结构有关，因为其AI解决方案和软件的比例远高于IaaS，而IaaS是移动互联网时代能够带来大规模收入的保障，也是阿里云、华为云的保障。 ，占腾讯云收入结构的大部分。

近十年来，随着软件上云的趋势，大厂以PaaS和IaaS为主的云平台也迎来了快速扩张的十年。 由于自身业务需求以及解决互联网高并发等计算问题，各大厂商涉足云计算也是水到渠成。 不过，这也是百度智能云被质疑“起得早、赶得晚”、市场占有率不高的原因。

在其他云厂商大规模推动云迁移的时候，百度却选择押宝人工智能作为下一代技术，从而在人工智能上有着十几年的折腾故事。 受限于过去的技术成熟度，在探索AI技术产品化的过程中，百度尚未看到像搜索一样强大的业务场景。 但押注AI的战略选择，让百度全方位布局AI相关技术。 堆栈，比如AI操作系统——飞桨，以及大型模型。

在过去，这些布局烧钱的速度远远快于赚钱的速度，但在如今人人都能感知的生成式AI浪潮中，这成为了百度智能云弯道超车的底气。

与其他首先打造IaaS和PaaS云平台的云厂商不同，百度智能云选择从AI应用层入手，“自上而下”切入更多服务器市场。 2019年，百度智能云明确了差异化竞争路线——用AI驱动百度智能云的增长，并于2020年率先宣布“云智融合”战略。

2022年9月，百度智能云业务由百度执行副总裁沉斗接手，李彦宏称沉斗“能打胜仗”，实施云智融合战略。 在内部信中，李彦宏希望沉斗带领的云业务在规模和健康上实现量到质的转变，肩负百度第二曲线。 截至目前，这位成功引领百度信息流转型、推动百度移动生态事业群从信息搜索向搜索服务拓展的高管，为百度智能云深入行业、推动百度智能云的发展交出了一份新的答卷。智能云利润增长。 ，实现盈利。

增长的背后，沉斗推动百度智能云的标准化、规模化路径，在核心场景打造标杆案例，然后复制到更多企业。 目前，百度智能云已推出大量通用人工智能产品，通过标准化的人工智能解决方案建立了坚实的毛利润基础，进一步提升了行业核心场景的发展质量。

在生产过程中，智能质检、智能检测、智能调度等通用人工智能产品已在交通、制造、能源、电力、水务等行业广泛应用； 在用户沟通方面，智能客服、数字人已在金融、保险、传媒、娱乐行业大规模应用。 以水务场景为例，百度智能云将其自主研发的用水量预测、水压控制人工智能解决方案从泉州自来水公司复制到了广州自来水公司。 一季度，大部分标准化解决方案成功复制到甘肃。 省临洮县自来水公司。

沉斗表示，面对风起云涌的工业智能化，百度智能云一方面利用AI解决关键场景的痛点； 另一方面，通过持续反馈不断优化技术，为客户提供高性价比的AI服务。 。

百度智能云以AI和应用层进军云计算市场的战略，迎来了AI时代的高增长。 至于这种增长势头能否持续，走同样路线的微软云就是一个例子。 在人工智能和数字软件的支持下，微软云迎来了比亚马逊更稳定、更快速的增长速度。 在最新财报季中，微软云的增长率高于亚马逊。 云近10个百分点，主要依赖IaaS的亚马逊希望从IaaS、PaaS等云平台切入行业应用。 没有产业，就很难前进。 因此，缺乏软件业务的亚马逊AWS面临着收入增长相对疲弱、利润率较低的挑战。

02

每月迭代四次，

推理能力提升十倍

重新评估百度智能云，现有收入结构的优化和增长只是一方面。 未来，百度智能云更重要的战场将在大模型。

今年，微软云作为独家供应商，为大家上演王者归来，也引发了云计算新一轮的军备竞赛。 因此，过去以IaaS、PaaS为主的基础云服务正在被以AI为主的MaaS云服务所取代。 这意味着云服务的技术架构和商业模式已经进入大模型时代。

就百度智能云而言，过去一年，沉斗带领百度智能云完成了AI时代的话题——“AI走出了实验室，走进了领域和领域”。 更加标准化和可扩展的百度智能云服务已经体现在财报的毛利率上。 但面对大车型时代更广泛的需求，百度智能云能否真正激发出第二条增长曲线的活力，还存在诸多变数。

这是因为大模型时代的云计算要求是全新的，无论是技术还是商业模式。 更重要的是，在这场人工智能革命中，无论是各大厂商还是初创公司都很快达成了共识：人工智能是下一代软件。 短短几个月，国内就出现了一场“百款大战”。 面对激烈的竞争，百度智能云能否吸引大车型的潜在客户，取决于其大车型能力。

近日，百度集团副总裁侯振宇在文心大模型技术交流会上表示：“归根结底，大模型服务推广无非两个原因：一是模型效应，二是成本。”

在5月9日最新的文心大模型技术交流会上，百度智能云向数百家企业合作伙伴展示了正在内测的全球首个一站式企业级大模型制作平台“文心千帆大模型”。 模型”。它不仅提供包括文心一言在内的大模型服务，还提供开发AI应用的各种工具链和完整的环境。此外，大模型平台不仅提供全套文心一言大模型服务，还支持各类第三方开源和闭源大模型，成为大模型制作和分发的集散中心，目前文心千帆大模型平台提供公有云服务和私有化部署两种交付模式。

现场，百度智能云AI与大数据平台总经理周鑫演示了如何对大模型进行微调。 客户可以用少量数据发起模型微调，几分钟内就可以得到自己的专属大模型。 对于企业客户的需求，周鑫强调，“快速性和收敛性是大模型应用训练中非常重要的指标”。

“训练大模型如果快而不收敛就没用，文心千帆在多机多卡训练性能上可以更快地实现收敛，在全球权威AI基准评测排行榜上位居全球第一。”

他进一步总结了文心千帆大模型平台的特点：使用更方便，可以开箱即用，节省客户机会成本； 更全面，提供覆盖全生命周期的工具链； 效率更高，可以端到端优化整个流程； 更安全; 更加开放； 更集成、更多的插件扩展了模型功能的边界。 百度智能云通过文心千帆大模型平台，封装模型开发、训练、调优、运营等复杂流程，通过低门槛、高效率的企业级服务平台深入行业，为万千用户提供服务的行业。

此外，大模型的大计算量、大参数、高成本也对大模型时代的人工智能基础设施提出了新的要求。 百度智能云打造了中国首个全栈自研AI基础设施“百度AI大基地”，为企业AI发展提供端到端解决方案。 也就是说，企业不再需要花费大量资金建设基础设施，而是可以像水和电一样按需使用，真正实现人工智能生产全过程的降本增效。 在地平线智能驾驶解决方案全生命周期开发中，百度AI大基地为高性能数据存储和模型训练提供支持。

对于百度智能云的潜在客户，侯振宇明显感受到了这两个月的水温不同。 他说：“文心一言开始公司内测后，主动与我们沟通、已经与我们合作的机构比以前多了，来自各行各业。有大量机构正在与我们合作。”最初不愿意使用他们，但现在他们愿意与我们交谈并愿意使用。” 他认为，大模型是一个分水岭，将极大改善云计算格局。 一项数据是，仅3月份，百度智能云销售线索同比增长超过400%。

客户接受大型模型的速度比预期的要快。 侯振宇透露，“我们和客户接触有两个阶段，第一阶段是3月16号之前接触的时候，他们都是CEO、大老板带头，我们讲的是科普，他们认为这个东西是重要的是。但现在，真正在内部工作的人与我们直接接触。他们希望更快地使用大模型，并通过大模型提高他们的业务能力，使他们在竞争中获得优势。”

截至5月9日，超过300家百度智能云生态合作伙伴参与了“文心一言”的内测，其中包括工业、金融、政务、互联网、运营商、教育等行业的行业领军企业。 沟通会上，百度智能云发布了文信千帆生态合作伙伴计划，并与联想集团、用友软件、等14家文信千帆生态合作伙伴举行了签约仪式。

除了与生态伙伴加速内测外，文信大模型也在快速迭代。 此前，一份泄露的会议纪要显示，文心一言在一个多月的内部测试中完成了四次重大技术升级，基于QPS（每秒查询推理响应速度），其大模型推理性能提升了近10%。 倍，这意味着大模型推理的成本降低到原来的十分之一，或者说可以为10倍的用户数量提供服务。

有分析认为，快速迭代得益于百度在芯片、框架、模型、应用四层的全栈自研布局。 “自主研发的产品之间的兼容性会更好，协作也会更加高效。”

03

大模型时代，百度重估

当今业界的一个基本共识是，AI大模型将重塑所有软件服务。 对于百度来说，云服务是最先受到影响的业务板块。 但随着大模型的快速迭代和基础能力的不断完善，云服务将不是唯一受到影响的业务。 百度所有业务部门均受到影响。 将被重塑。

李彦宏多次表示，这是百度十年来最重要的机会。 除了百度智能云及其企业大模型业务外，AI大模型也将为百度搜索、自动驾驶、语音助手、生物识别计算等领域带来广阔前景。

搜索就不用说了，随着大型AI模型的发展，会话式人工智能已经成为人们除了传统搜索引擎之外获取信息和知识的另一个重要渠道。 除了C端应用，基于大模型的AI技术也在各种B端场景中加速应用到行业。

以生命科学为例，人工智能正在被用来研究蛋白质、DNA和RNA等微小的生物活性物质。 这个垂直领域被称为生物计算。 随着机器学习、深度学习等人工智能技术的广泛普及，受数据限制的生命科学将借助大模型预训练取得更好的效果，带来诊断、治疗、药物等更大的工业应用前景。

百度目前在生物计算领域进行了大量探索，包括RNA、小分子、蛋白质、多肽、生物大计算模型等。百度智能云与百图生物联合打造异构生物超级计算平台，支持动态采集上千种生物数据。数以万计的GPU和相应的CPU资源。 在百度智能云上训练千亿参数的跨模块模型。 生态生命科学大模型“”不仅承载着百图生物创新免疫调节药物的研发工作，也带动AIGP平台实现新型功能蛋白的设计。

但机遇往往与挑战并存。 百度要想获得十年一遇的巨额红利，仍面临诸多挑战。

首先，最大的挑战来自于大模型的迭代速度。 如今，世界已进入一场大型模型军备竞赛。 海外有谷歌、谷歌、初创公司和各大开源社区，国内有BAT、王小川等创业团队。 如果想在竞争对手中脱颖而出，百度在国内的先发优势不会是一条牢不可破的护城河。 只有不断迭代、加速改进，才能真正建立竞争优势。

第二个挑战来自于现有业务和大模型的整合。 最典型的就是搜索。 在谷歌和微软Bing两大海外搜索引擎的竞争中，具有垄断地位的谷歌处于劣势。 这一事实证明，搜索引擎的市场优势并不能成为引入大型AI模型的护城河，甚至可能成为制约因素。

这背后有两个主要原因：第一是广告。 传统搜索引擎赖以生存的广告模式在引入生成式人工智能后已不复存在。 软件服务商需要建立新的商业模式和相应的广告工具； 第二是成本。 如今，调用大模型的成本是传统搜索的数倍甚至更多。 传统搜索引擎CDN成本约占收入的7-8%。 即使是谷歌和百度也无法承受数倍的增长。 数字。

规模越大、模式越成熟，变革的约束就越大。

此外，即使是今天受益于大模型时代的云业务，仍然需要持续关注客户能否低成本、高效地将AI与实际场景结合起来，从而通过有效解决问题来提高市场份额。企业痛点。 这背后更多的是依靠百度在AI领域多年耕耘建立的品牌和先发优势。 要将先发优势转化为最终胜利，百度需要进一步完善其模式、产品和服务。

凭借大模型时代的首季报，百度开了个好头，但想要笑到最后，百度需要面对的挑战才刚刚开始。