行业观察｜AI业务撑起半壁江山后，百度的下一步

今天投入的算力，会随着AI云利用率提升、客户需求兑现以及AI应用商业化，在未来三年逐步变成收入与现金流

文｜吴俊宇

编辑｜谢丽容

百度的AI（人工智能）新业务已经占据这家公司（按照财报口径中的“一般性业务”计算，即百度集团剔除爱奇艺等并表部分）的半壁江山。

8月18日，百度发布2026年二季度财报。其中，百度的“核心AI新业务”（财报口径中指，智能云基础设施、AI应用、AI原生营销服务）收入达到125亿元，同比增长25%，占百度收入的50%。

百度三大核心AI新业务中，智能云基础设施收入73亿元，同比增长50%；AI应用收入25亿元，同比增长3%；AI原生营销服务收入26亿元，同比增长0%。

核心AI新业务已经连续两个季度在百度营收大盘占据50%左右。按照目前这个业务的增速来看，未来这将是长期趋势。

AI收入持续扩张，百度还在进一步加大算力投入。二季度，百度的资本支出（按照一般性业务口径计算，剔除爱奇艺）达到114亿元，同比增长201%，资本支出率高达45.2%。

在2026年全球算力供不应求的背景下，国内外拥有云计算业务的大型科技公司都在加速锁定算力资源。亚马逊、微软、谷歌、腾讯在今年二季度单季资本支出增速分别高达69%、69%、100%、176%。为采购算力，亚马逊、谷歌、腾讯当季自由现金流甚至已经转负。

只看资本支出增速、资本支出率，百度的算力投资强度甚至不低于上述公司。但这并不是单纯的成本扩张。它更多在为智能云、AI应用的后续扩张提前准备资源。今天投入的算力，会随着AI云需求爆发、AI应用商业化，在未来三年逐步变成收入与现金流。

这些算力在支撑百度的两种战略可能性。

智能云基础设施是百度AI业务的底盘，也是它增长最快的新业务。云业务的确定性强——无论市场如何变化，企业对AI基础设施的需求都将长期存在。云业务增长，首先需要充足的算力供给。

模型和应用代表未来的增长空间。模型还在持续迭代，智能体仍在快速演进。一家公司可能在短短半年内训练出一款SOTA（行业领先）的模型，也可能诞生一款现象级应用。提前储备算力，就是在保留参与竞争的可能。

从互联网公司到AI全栈公司

2025年三季度开始，百度财报不再按照“广告+非广告”划分业务，而是调整为“AI新业务+传统业务”。

百度今天的自我定位已经不再是一家流量和广告驱动的互联网公司，它甚至越来越多业务在涉及AI基础设施（报道详见《百度更像一家AI Infra公司》）。

AI业务占比超过五成，是这家公司业务结构变化的重要节点。过去四个季度（2025年三季度至2026年二季度），百度核心AI新业务收入分别达到96亿元、113亿元、136亿元和125亿元，占一般性业务收入的比例持续提升，并最终超过50%。

智能云基础设施是当前百度AI业务增长的主要动力。它的整体增长约为50%，其中GPU（图形处理器）云的增速高达283%，Token（词元）外部客户日均收入增长超过9倍。

百度管理层在二季度财报电话会上披露，与传统云计算不同，AI云的增长不仅带来收入变化，也正在改变利润结构。GPU云增长速度明显快于智能云整体，利润率也高于传统CPU（中央处理器）云。随着GPU云占比提升和利用率提高，智能云长期盈利能力有望进一步增强。从长远来看，Token为代表的MaaS（模型平台）业务将能释放更大的盈利潜力。

一位百度千帆人士今年5月在一场小规模沟通中对我们表示，“从利润角度来看，卖GPU硬件不如卖云，卖云不如卖Token。”因为卖GPU硬件是一次性硬件收入，卖云是销售卡/时，但按Token销售算力，可以把算力颗粒度拆得更细，卖给更多客户。百度智能云的Token Plan（可理解成Token套餐）比传统云资源有更高的毛利率。

和阿里、字节跳动等云厂商不同，百度智能云正在形成差异化的竞争优势——采取FDE（前线部署工程师）的方式，为企业客户提供解决方案和架构设计。百度智能云过去就长期采用战略客户驻场模式。这种模式过去偏重交付。但随着2025年之后AI代码生成能力增强，它的交付成本在下降，变得更契合企业客户的需求。

支撑百度全栈AI能力的另一个关键版图，是百度自研AI芯片昆仑芯。自研芯片并不只是替代外部供应，它更是能让百度在AI基础设施竞争中具备成本优势。百度管理层表示，昆仑芯和全栈AI架构能够降低端到端成本，并支持智能云长期利润提升。

昆仑芯也在成为百度进入部分行业市场的“敲门砖”。昆仑芯历经P800、M100以及即将推出的M300等多代产品，并在2025年至今完成多个万卡集群交付。昆仑芯的单独分拆上市流程仍在进行中。按照摩根大通的估算，昆仑芯独立估值约400亿-490亿美元，其中归属于百度的部分价值约270亿-340亿美元。

AI应用是百度正在探索的新增长方向。过去一年，百度陆续推出百度搭子通用智能体平台、伐谋决策智能体、秒哒无代码开发平台、一镜数字人等产品。

支撑云和应用业务的核心，是模型能力。二季度财报电话会中，有投资者问及，百度ERNIE（文心）系列基础模型在未来的定位？

百度创始人李彦宏称，基础模型仍在快速演进，每隔几个月都会有新的模型在某些领域取得领先，行业竞争格局远未确定。长期竞争力最终取决于持续技术投入、应用驱动的策略以及长期耐心。

百度首席财务官何海健进一步表示，ERNIE始终是百度AI战略和全栈AI能力的重要组成部分。百度是中国最早投入基础模型研发的企业之一，虽然经历过探索和调整，但提升ERNIE竞争力的方向没有改变。

百度的商业模式已经变了。它已经从一家流量驱动的互联网公司，转向一家以AI Infra（基础设施）为底座、覆盖芯片、云、模型、应用、广告等业务的AI全栈公司。

锁定算力供给，支撑多种选择

过去，百度的商业模式是通过搜索、移动业务获取流量，再通过广告实现商业化。今天，百度需要采购算力建设数据中心，再通过智能云、基础模型和AI应用获得收入。

这套商业模式背后的基础是，算力供给。算力供给甚至在2026年成了决定大部分科技公司收入的瓶颈。没有足够的芯片和数据中心，云业务就无法服务外部客户，模型也难以获得充足的训练资源，AI应用会难以支撑用户增长。

GPU算力和CPU算力技术上的最大不同是，用户增长的边际算力消耗更高，成本更惊人。一台CPU服务器，如果只承担传统App请求，可服务数万活跃用户，因为传统App请求短促而离散。但一台八卡GPU服务器，如果服务Coding/Agent（代码和智能体）这类长程高吞吐请求，最多只能同时支撑数十个并发用户。

百度正在明显加快算力投入。

2026年二季度，百度资本支出达到114亿元，同比增长200%。资本支出率高达45.2%。2025年四季度以来，百度单季资本支出由20亿元增至59亿元，再升至本季度的114亿元。短短两个季度，资本支出规模扩大至原来的5.8倍。

投入节奏明显加快。这种变化说明，百度的算力正在从根据现有需求逐步扩容，进而转向提前布局。确保算力供给，不仅是为了保证收入增长，也是为了支撑多种战略选择的可能性。

因此，提前锁定算力就等于确保产能和收入。智能云是百度AI业务的底盘。保证它的算力，就等于锁定未来几年的收入。

GPU服务器折旧周期一般是5年。一位中国头部云厂商资深架构师给我们算了一笔账，理想状态下，一台价格超过400万元的H200服务器按每月12万-15万元租赁价格，平均回本周期约3年。如果卖Token，在保持高利用率的情况下，回本周期更短。

我们按照英伟达今年4月官方技术博客中的Token吞吐测试数据，计算了一台H200等效服务器运行智谱GLM-5.2的理论回本周期（计入电力、运维成本，但不计人力、网络成本）。结果是，如果早期以360万元/台购买，GPU利用率保持60%，理论回本周期只要21个月。

当然，这项测算并不代表百度实际算力项目的投资回报。但它至少说明：算力保持中高利用率，就有可能在五年折旧期结束前收回投资，并在剩余使用周期内继续贡献现金流。

充足的算力除了能保障智能云业务增长，也能支撑百度更多战略选择——继续追求SOTA的模型能力，或者押注未来可能诞生的国民级AI应用。

百度未来更具想象力的空间，来自这里。

百度仍在坚持投入基础模型研发。根据财报电话会披露的信息，百度近期已经将模型团队重组为两个小组，进一步明确基础模型和应用方向的职责。百度近期有一批人才加入基础模型研发团队，以增强其在基础模型领域的竞争力。

模型领域的竞争是长跑。除了需要算力充足，它更受人的因素影响。一位百度前模型工程师对我们表示，模型训练重点不在人多，而在于找到有洞察力的研究员。用小团队形式把他们组织起来，再给每个人分配充足的算力资源去实验、探索，还需要适度宽松的氛围提供试错空间。这背后，人和创造力变得尤为重要。

模型竞争背后是一个快速变化的市场。2026年，中国独立模型厂商的收入在以10倍以上的速度增长，每个月都有新模型取代老模型的SOTA位置。AI模型的竞争远未结束。

按照百度管理层在二季度财报电话会披露的信息，与过去单纯追求模型参数规模不同，百度希望通过AI搜索、智能体等应用场景反向推动模型能力迭代。对于百度来说，模型竞争最终仍需要回到真实应用和商业价值。

AI应用市场，同样也在剧烈变化。2025年之前，AI应用的主流是对话，聊天却没有商业化路径，而且只会消耗有限的算力。2026年情况变得不同，Coding/Agent已经是非常明确的方向，无论是代码、办公都是有明确商业化前景的方向。

2026年，AI办公应用正在成为各家争夺的重要场景。百度相对更擅长这类工具型产品。

百度搭子是百度在2026年新跑出来的黑马产品。8月17日，“AI产品榜”的AI办公智能体榜单数据显示，百度搭子月活跃用户达到674万，位居国内第二，环比增速超过1000%。百度文库网盘旗下的产品GenFlow也在今年8月发布中文名“库库AI”。该AI办公产品的月活用户已超过2500万，位居行业前列。

对百度来说，智能云提供确定性的收入基础，模型和应用提供未来增长空间，充足的算力是支撑两者的基础。

现金储备够厚，业务还能造血

无论是云、模型还是应用，都是高算力投入的业务，而且需要3年以上的长周期投入。

AI投入短期会增加资本压力。2026年，中美头部科技公司正在面临同一个问题：资本支出大幅增加，自由现金流普遍收缩，部分公司甚至阶段性转负。

算力投入与收入回报之间，存在一段时间差——把算力投给云，回本周期通常是3年左右，它的确定性更高；投给模型或者应用，想象空间更大，但也要接受更多不确定性。

一家公司的现金储备厚度，决定了它能否等到规模商业化。

从财报数据来看，即使未来几个季度百度继续维持较高水平的资本开支，目前的现金储备依然能够提供较长的投入周期。

截至2026年二季度末，百度持有的现金、现金等价物和受限资金2831亿元。这一口径包括现金及现金等价物、受限现金、短期投资、长期定期存款、持有至到期投资和调整后的长期投资。

其中相对灵活的部分是，现金及现金等价物、受限现金和短期投资，合计约1664亿元，占现金及投资总额的近六成。二季度百度资本支出113.9亿元，仅相当于现金及投资总额的约4%，相当于上述现金及短期投资规模的约6.8%。

当然，现金储备只是安全垫。经营现金流才更关键——近四个季度（2025年三季度至2026年二季度）百度的经营性现金流分别是12.6亿元、26.1亿元、26.7亿元、34.4亿元。这说明主营业务仍具备稳定“造血”能力，且造血能力逐季改善。

相比主要依靠融资维持模型训练、推理投入的独立AI公司，百度拥有搜索广告、智能云等持续产生收入的业务，同时积累了较厚的现金储备。这使它在模型和应用商业化仍高度不确定的当下，拥有更长的试错周期。

2021年-2025年，百度AI转型面临的核心挑战，是依靠搜索广告业务反哺智能云发展。进入2026年，随着AI算力需求爆发，智能云已经逐渐成长为百度新的增长引擎。

下一阶段，百度的重点是在现有业务的基础上，寻找模型和AI应用带来的新增长空间。

责编 ｜要琢

题图来源｜视觉中国