百度沈抖披露两款自研芯片上市节奏，沈抖要扛起李彦宏的百度未来几年业绩增长重任？

百度连甩两款自研AI芯片，昆仑芯五年路线图公开

2025年11月13日，在百度世界大会上，百度集团执行副总裁沈抖透露，昆仑芯“双旗舰”芯片正在研发中：面向推理场景的M100预计于2026年初推出，面向训练场景的M300则计划于2027年初发布。这一规划标志着百度在自研AI芯片领域进一步完善产品矩阵，并可能对当前高度依赖海外供应商的中国AI产业生态产生一定影响。

在AI芯片领域，业界普遍认为训练性能主要取决于算力规模，而推理效率则更关注能效比与单位成本。昆仑芯M100定位为大规模推理芯片，目标是降低大模型在实际应用中的部署成本。

据公开资料，此前几代昆仑芯在推理效率上已达到英伟达A100约70%的水平。M100通过架构优化和指令集升级，有望将该比例提升至90%以上，同时功耗降低约20%。若实现，这或将显著降低如智能客服、内容生成、自动驾驶感知等高频推理场景的运营成本。

对于百度自身业务而言，M100也有望在其搜索、智能云及小度等高算力需求场景中实现更高效的软硬件协同。

昆仑芯M300则聚焦于超大规模多模态模型的训练任务。此类任务对芯片的峰值算力、内存带宽及互联能力提出极高要求。目前，国内企业在千亿参数级别大模型训练中主要依赖英伟达H100等高端GPU，或通过大量通用芯片集群实现，存在成本高、供应链稳定性不足等问题。

根据百度披露的技术路线图，M300将采用先进制程，峰值算力预计可达1000TOPS量级，并针对视频生成、3D建模等多模态任务进行专项优化，训练效率有望较通用方案提升3倍以上。此外，M300将与百度“文心一言”大模型进行深度适配，以期在特定任务上获得优于通用硬件的性能表现。

从战略层面看，百度正试图构建“大模型—芯片—云服务”的闭环体系。这种软硬协同模式在科技行业已有先例，如苹果的A系列芯片与iOS系统、特斯拉的D1芯片与自动驾驶系统。通过将自研芯片嵌入自有生态并对外输出，百度或可增强其智能云解决方案的差异化竞争力。

据市场研究数据，2024年中国AI芯片市场规模约为1500亿元，年增长率超过40%，但高端训练芯片市场仍由英伟达主导，占据近六成份额。昆仑芯M100与M300分别切入中高端推理与高端训练市场，若顺利落地，有望在部分场景中提供国产替代选项。

值得注意的是，前几代昆仑芯已在百度搜索、智能驾驶等内部业务中部署超百万片，积累了实际应用场景的运行经验。

不过，从芯片发布到大规模商用仍面临多重挑战，包括软件栈适配、开发者生态建设、量产良率及供应链保障等。与此同时，国际厂商如英伟达、AMD以及国内企业如寒武纪等也在加速技术迭代，市场竞争日趋激烈。百度需在算力、功耗与成本之间持续优化，方能在这一高壁垒领域建立可持续优势。

沈抖在发布会上表示：“好的AI芯片，要让开发者用得起、用得好。”这一表述反映了当前行业对高性价比、易部署AI基础设施的迫切需求。昆仑芯双旗舰的规划，契合了推理成本下降与训练自主可控两大趋势，因此引发了业界广泛关注。

未来两年，随着M100和M300逐步进入市场，其实际性能表现与生态适配能力，将成为检验百度AI芯片战略成效的关键指标。

据知情人士透露，今年百度业绩增长，很大程度仰赖沈抖带来下的百度智能云业绩走高。而百度智能云业绩走高，与百度昆仑芯片的销售状况供不应求密切相关。百度智能云的一些订单增量，基于客户对百度昆仑芯片的急切需求。

这位知情人士还表示，以目前国内芯片供求状况，百度昆仑芯片的销量在未来几年仍有望继续走高，能持续带动百度智能云的业绩向上。

以此为基础，沈抖仍然承担了百度集团未来一段时间的业绩增长重任，百度的商业化模型也有望出现一些结构性变化。