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作者：郭思
编辑：陈彩娴
11月21日晚，百度发布2023年第三季度业绩报告，报告显示百度三季度营收达344.47亿元，归属于百度的净利润（non-GAAP）达73亿元，同比增长23%，。
总体来看，百度营收和利润双双实现增长，超市场预期。消息一出，22号一早百度股价开盘大涨5个点。
作为十余年前就已经押注AI的互联网企业，自今年5月份推出文心大模型3.5后，部署大模型的百度在AI的助力之下，整个业务结构都在发生改变。
具体而言，此次财报显示，大模型为云业务带来竞争优势，百度智能云连续三季度持续盈利；随着企业需求旺盛，百度云有望在未来2-3年成为云的game changer，改变云市场的格局。
除此之外，百度一系列原生应用也实现了亮眼的成绩，重构后的AI原生应用在用户量上实现显著增长：在百度App，有64万创作者使用AI辅助创作工具生产了1400万条内容，获得300亿播放；百度网盘“云一朵”上线后，成为全球首个“个人云智能助理”，用户量已达2000万；百度文库AI新功能累计使用用户超3000万。
2023年下半年，中国大模型市场变化不断，基座模型爆发，但AI原生应用迟迟未见踪影，行业迫切需要一场新的升级与革命，市场即将迎来大洗牌。
在这其中，百度也比外界所知的，更早开始直面大模型时代的行业难题。因此无论是AI原生应用的开发，还是底座大模型的研发，百度都早有布局。
Q3财报告捷，预示着百度携手AI，未来还会有不少增长点。
财报显示，本季度内百度核心收入266亿元，归属于百度核心的净利润（non-GAAP）达70亿元，同比增长21%；百度核心在线营销收入增长至197亿元。同时，萝卜快跑累计服务量增至410万单。据悉，二季度小度出货量蝉联中国智能屏和智能音箱第一。
此番成绩也收获了一致认可，知名金融机构Goldman认为：三个因素支持百度股价：（1）生成式AI与百度现有云业务结合，并升级了搜索广告业务，未来2-3年有机会重塑市场份额分配；（2）生成式AI增强云业务的稳健发展，受益于MaaS的增量收入（2025年预计达到50亿人民币），预计2023-2025年的收入复合年增长率为23%；（3） 放开后广告收入健康复苏，在生成式AI协同作用下，百度流量进一步实现商业化变现。
值得一提的是，在Goldman的表述中，生成式AI与百度现有云业务结合多次被提及。结合百度财报可以看出，百度智能云在本季度百度商收增长中起到了重要作用。
也就是说以往因云获利的百度并没有受制于云计算时代旧思维定式的束缚，反而是将云与AI结合，让人看到了未来新的增长空间。
百度智能云业务出现了结构性变化：
面向AI原生应用开发， 百度智能云的“千帆AI原生应用开发工作台”，提供一系列大模型开发和应用的整套工具链，此外百度还发布了发布AI原生应用商店，以及大模型全链路生态支持体系，赋能伙伴商业增长，共建、共享繁荣的大模型产业。
百度智能云千帆上现在除了接入了文心大模型4.0，还支持45个国内外主流大模型。百度智能云千帆也已经服务超过2万家客户，平台月活企业数近万家，覆盖近500个场景。
例如，好未来基于百度智能云完成了大模型的训练开发，显著提升大模型效果；面壁科技在百度智能云上完成多个大模型的训练和优化，保障了模型训练的连续性，取得了良好的模型收敛效果。
同时，为了助力合作伙伴，百度智能云推出了国内首个大模型全链路生态支持体系，贴身围绕生态伙伴、创始企业，用上大模型、用好大模型的需求，为处于不同成长阶段的创新企业和开发者提供定向专属支持。截止目前，已有金蝶、软通动力、致远互联等超过500家的产业生态伙伴，和百度智能云一起在超过500个真实的产业场景里面进行研发测试。
除了基本盘业务强劲增长之外，百度正在用文心大模型和文心一言构建AI原生应用，彻底重构产品线，带来全新增长动力。百度的一系列AI原生应用有文心一言、新搜索、新文库等等。
在每个细分领域中，百度都有来自全球的竞争者，文心一言对标ChatGPT、智谱GLM等，新搜索则对标微软Copilot。
在此前《财富》发布的首届全球『财富人工智能创新者50强』榜单（Fortune 50 AI Innovators）之中，百度是唯一一家入选该榜单的中国企业。同样入选该榜单的还有微软、谷歌、OpenAI、Anthropic、谷歌DeepMind、Meta和英伟达等企业。
客观而言，目前百度在多方面已经做到了国内企业头部，依托百度独到的战略眼光，可以推测未来百度多项原生应用综合起来的营收都将成为国内的天花板。
百度发家于搜索，对于搜索也十分看重。百度财报指出，搜索作为大模型重构的重要场景，目前每天已经有超过3亿次的搜索需求，被生成式搜索满足。
通过大语言模型与搜索的结合，这些需求可以被更加极致地满足。在用户精准问答需求上，搜索在首位能给出满意答案的比例已经提升了近1倍。
新搜索体现了百度在大模型时代全新商业化路径，“极致满足”提高用户满意度和粘性，“推荐激发”激发新需求，“多轮互动”是商业变现方式，新搜索带来收入增量。
百度智能云与一系列原生应用给百度带来了强劲的发展动力，而另一方面，百度营销旗下的轻舸、“擎舵”、品牌BOT等也在AI加持之下，则为百度在广告方面带来了巨大收益。
百度电话会议中，李彦宏表示，采用AI新功能的广告商在第三季度平均实现了高个位数的转化率增长。以IT专业教育公司达内教育为例，在使用新功能后，转化率提升23.3%，ROI提升22.7%。
以“擎舵”为例，百度Q3财报显示，擎舵AIGC营销创意平台2分钟即可生成100条文案，5分钟即可制作1支数字人口播视频。某酒类客户，此前因无专业团队进行投放视频生产，总投放视频数量不足10条，平均月更新不到1条视频。投放数字人后，优化师用不足1小时时间就制作了6条数字人视频，目前每周定期更新5条视频，转化成本也大幅下降，平均消费对比投放前提升12%
所有这一切都体现了百度十分明显的意图：在这场角逐中，百度想让AI开发者无论在选择基础模型还是应用工具链都把百度勾选为默认选项。
2023年下半年，大模型竞争已经逐渐白热化，到达了路径分流的阶段。行业形成普遍共识：现如今的基础大模型太多了，但真正产生生产力变革的爆款应用迟迟没有出现。
在如今的大模型竞争中，最被人看好的除了雨后春笋般出现的创业公司，更有已有多年产业基础的互联网大厂、如百度、阿里、华为等等。他们的共同特征是，都曾在上波互联网浪潮之中借助商业模式的创新获得了巨大红利，也不约而同地抓住了此前的云计算风口。
如今面临大模型带来的新机遇，他们是被誉为最有希望的一批企业，只不过对于从天而降的大模型，他们发现无法用以往已获得验证的思维方式进行解题：
大模型的思路与云计算的思路不一样，大模型的思路与互联网的思路也不一样。
首先是大模型思路与以往云计算思路之间的差异：
云计算比较容易理解，其实就把整个基础设施给虚拟化，放到云上，然后用 API 去调度。这样好处是对于客户来说理解门槛低，易使用。而云计算成功的关键要素则是“算”，用通信网络将大量零散算力资源进行打包、汇聚，再提供高可靠、高性能、低成本的数据处理和信息转换服务。
对于AI的押注，一开始大家都在以云计算的思路筹谋算力的布局，而回过头来，我们发现AI并不是光有算力就可以进行的游戏。算力只是其中的一环，可能会影响全局，但全局却不能只有它。
这也折射去了第二个关键性问题，AI需要注重全局，与互联网时代的打法其实也有差异。
雷峰网(公众号：雷峰网)之前接触的大模型行业人士指出，AI 的技术特点决定了它具备从数据中洞察本质的规律，如果拿着 AI 把所有的领域都探一遍，所耗费的资源巨大，互联网以往边走边看的模式并不适用于大模型时代。
拿典型的生产汽车举例，互联网其实不生产汽车本身，它只负责通过对资源再分配，优化行业生态链的生产关系。当一部汽车生产出来之后，互联决定的是将汽车摆到哪个4S店里更合适，商场里放哪个品牌的汽车更能促进销量，通过这些来优化供需关系，降低行业总成本，让行业各参与方共同获利。
但AI是生产力。利用AI技术造出了汽车专用、卡车专用、拖拉机专用等各式各样的发动机。不同的发动机代表着不同的事业部门，也意味着需要不同的核心算法。此外，一个完整的AI闭环还需要的是把汽车造出来并卖出去，如果对实际需求预判不准，造出来的车能跑 100 公里，但实际应用需要500公里，这辆车就将报废。
所以当大模型爆火，各家持续用互联网的思路形式答题，只一味地炒概念，追逐同质化的技术，却忽视产品应用与工程化能力。
此种情形之下，千篇一律的聊天demo，疯狂生长的基础模型也就不足为奇。
刚刚召开的西丽湖论坛上，李彦宏就指出，2023 年 6 月，中国的大模型数量是 79 个，而 2023 年 10 月就增长到了238 个，相当于中国的大模型数量在 4 个月内增长了 3 倍。
与井喷之势的大模型相对立的是寥寥无几的原生应用以及迟迟没有商收落地的集体问题。
而随着OpenAI持续的进化和升级，其它大模型所发展的方向和生存，不再是以模型基础能力为主要考量，将会向更多复杂的因素延展。
在百度看来，AI原生应用便是最有可能的选项。
何为AI原生应用，李彦宏表示，如今的IT技术栈分成四层，底层是芯片层，在此之上是框架层，如百度的PaddlePaddle飞桨、Meta的PyTorch、谷歌的TensorFlow都是在这一层；
再上面一层是模型层，ChatGPT、文心大模型等都属于模型层；最上面是应用层，以后AI时代的原生应用，都会基于大模型来进行开发。
百度深知，在第一代iPhone问世后，首先摔死的是那些看好移动互联网的未来，却用PC时代思路做业务的人，大模型时代也是如此，用户不会为AI买单，而是为价值买单。在AI与价值之间，藏着的解题思路，在百度的财报表现中我们早已窥见一二。
放眼整个行业，具有先发优势的互联网大厂在大模型之上的打法各有不同。阿里现在结合云、电商场景，已经推出基于大模型的一些新服务或功能。电商的以文搜图找产品、精准推荐、数字人直播、店铺广告物料生成和产品内容生成等流程上都有大模型和生成式 AI的影子。
字节旗下的火山没有发布自己的通用大模型或者行业大模型，而是聚合了一批第三方生产商开发的大模型底座。向大模型生产商提供构建、训练大模型基座所必须的算力和工具体系，并将这些生产商的大模型聚集到自己的 MaaS 平台，供应给企业使用。
在他们之中，百度似乎是一个集大成者，他是十余年前最早布局AI的国内企业之一，所以无论是云与AI的结合还是对于MASS模式的深入布局，他早有考量；另一方面，他也是时时反省的思考者，早在2020年便提出云计算应该要考虑AI的影响；同样，他也是如今最早的呼吁注重AI原生应用的清醒者。
早在上半年的中关村论坛之上，李彦宏就曾指出大模型将改变世界，百度要首先把全部产品用大模型重做一遍。
由此，我们也的确看到了百度正在步步为营，一方面押注自己，推出文心大模型，将既有产品线用 AI重构；
另一方面也将鸡蛋均匀分布到「篮子」里。基于百度智能云的千帆大模型平台，百度试图搭建 AI 时代的 App Store，扩大命中「杀手级应用」的概率。
然而多方面押注和专攻一方所需要的资源与财力毕竟不是一个量级。此外，ALL IN 哲学曾为孙正义带来过阿里巴巴、雅虎等顶级投资神话，却也有愿景基金和软银集团的财务状况的不断恶化。
百度能否完美命中杀手级应用，还需要交给时间来验证。
但从思想上，百度或许早已想好了接招。
早在多年前，李彦宏就已决定了ALL IN AI，于百度而言，再多的声音似乎都无法阻挡对于AI的追求，从前是，现在是，往后也将如此。
（本文作者长期关注大模型领域行业趋势与动态，欢迎添加作者微信lionceau2046，互通有无。）
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