从搜索到人工智能：百度的增长逻辑变了

  文/杨剑勇

  2026年第一季度，百度实现营收321亿元。其中，一般性业务收入为260亿元。值得注意的是，AI（人工智能）业务展现出强劲的增长态势，同比增长49%至136亿元，占比提升至52%，这是首次超过一般性业务收入的一半。 

  AI业务占比过半，对于百度而言具有里程碑式意义。百度创始人李彦宏对此表示，这表明AI已成为百度的核心驱动力。

  百度AI业务主要包括智能云基础设施、AI应用、AI原生营销服务，表现尤为亮眼的是智能云基础设施。该季度，百度AI云收入同比增长79%，达到88亿元，GPU云收入更是同比增长184%。

  这一数据预示AI正在重塑这家搜索巨头，昔日以搜索为核心的互联网公司，正式完成向人工智能公司的蜕变，增长逻辑也彻底重构，由AI驱动，为百度打开了全新的增长空间。

  需要指出的是，AI是推动全球云服务市场增长核心因素。面对生成式AI所带来的机遇，百度智能云作为国内首个提出AI云战略的云服务厂商，依托芯云模体技术体系，推进AI Infra与Agent Infra深度融合，构建了从算力、模型到应用的全栈AI云能力，连续多年领跑AI公有云市场。

  IDC最新发布的数据，在中国AI应用公有云服务市场中，头部云厂商凭借全栈AI能力和丰富应用场景占据领先地位。其中，百度智能云以30.7%的市场份额位居第一。另外，IDC MarketScape评估显示，包括阿里云、百度智能云等具备全栈能力的云厂商，其市场份额正持续提升。

  得益于昆仑芯+模型+平台+公有云基础设施所形成的护城河，从推理、训练，到芯片、集群、数据中心所构建的全栈能力。由此，百度智能云在国内云市场展现出强劲的竞争力。

  百度智能云事业群总裁沈抖曾指出，AI云的下半场，不是比谁消耗了更多tokens，而是比谁能用好每一个token。百度智能云要做的，就是让企业多、快、好、省的把每一个token转化为企业的生产力。

  在Agent Infra上，百度要把单位Token的智能水平做到最好，让智能体更好地完成任务。要知道，大模型技术持续迭代，AI应用也从最初的知识问答模式，逐步向Agent智能体转变，正在从底层重构企业管理逻辑与效率。

  这意味着，智能体时代对AI Infra提出了更高要求，不仅要有算力，更要把训练、推理、芯片、调度和工程工具链协同起来，让每一次Token消耗都更高效。

  其中，百度智能云升级后的AI Infra，围绕AI计算平台、超大规模集群、吉瓦级AIDC三个层级，打通从模型训推到算力调度，再到数据中心建设的全链路能力，提供每瓦性能更强、性价比更高的AI算力，让每一次训练和推理，都转化成更好的智能体效果，真正意义上把算力变成生产力。

  在底层算力方面，昆仑芯P800交付了多个万卡级的P800集群，已经可以满足前沿大模型大规模训练对计算精度、算子稳定性、框架适配和长周期运行的硬性要求。其中，招商银行超800个AI应用中，逾半数已平稳运行于昆仑芯P800。

  最后，在人工智能基础设施需求激增的推动下，尤其是生成式AI和大模型训练，Neocloud正在以前所未有的速度增长。到2031年，市场预计将接近4000亿美元。

  随着人工智能基础设施需求加速，将改变全球云服务市场竞争格局。作为国内最早布局AI领域的科技巨头，自2010年开始，在人工智能领域进行了大量的投入，形成了从底层昆仑芯AI算力芯片，到文心大模型所构建的AI基础设施算力能力，再到应用，使得在AI公有云市场走出了一条差异化的竞争之路，是拉动百度增长的重要引擎。

  在人工智能时代，一直走在最前端。随着AI业务超过一般性业务，并预计未来几个季度，AI将带来更大价值，显示AI进入收获期。

  杨剑勇，福布斯中国撰稿人，表达观点仅代表个人。致力于深度解读AI大模型、人工智能、物联网、云计算和智能家电等前沿科技。