百度换了一张收入表，市场到了重估它价值的时候

作者 | 刘乐

编辑 | 以安

过去讨论百度的 AI，市场很容易陷进一个循环：文心大模型排第几，参数有多大，和DeepSeek、千问、豆包相比到底差多少。

但到了2026年二季度，这些已经不是观察百度最重要的坐标。

8月18日，百度公布2026年第二季度业绩：百度核心AI业务收入125亿元，同比增长25%，占百度一般性业务收入的50%。一季度这个比例是52%，这意味着AI业务已经连续两个季度撑起百度一般性业务收入的一半。

125亿元如果放到313亿元总营收中，大约占40%，对一家长期被资本市场按照搜索广告定价的企业来说，这是一个非常清晰的结构变化。

百度正在出现两张收入表。一张仍然属于搜索时代，看的是广告、流量、点击率和商业查询。另一张开始属于AI时代，包括GPU云、智能体、企业应用、数字人、无代码开发，以及背后的昆仑芯和大模型。

这其中，后一张表已经大到无法再被当作新业务处理，而应该当成主引擎来看待，这可能才是百度二季度财报最重要的变化。

百度开始卖“电”了

大模型时代最容易制造新闻的是排行榜。

哪家公司发布了新模型，参数多少，Benchmark又刷新了什么纪录，往往决定一天的舆论热度。

但真正进入产业阶段之后，决定一家AI公司收入规模的，未必是模型排行榜上的那几个百分点。而是，有多少企业真的开始付钱。

百度二季度AI云基础设施收入73亿元，同比增长50%；其中GPU云收入同比增长283%，比一季度184%的增速还要快，而且已经连续四个季度保持三位数增长。

这是整份财报里最值得琢磨的一组数字。

生成式AI早期，企业采购算力往往带着很强的试验性质。买几十张卡、租一批GPU、训练一个模型，本质上更接近技术部门的预算。

但当智能体、数字人、AI搜索、代码生成和企业内部模型开始真正进入生产环境，算力的性质会发生变化。

它不再是一笔项目预算，而越来越像水、电和服务器。

一个智能体只要每天替员工处理任务，就要持续消耗Token；一套数字人系统只要每天直播，就需要持续推理；一个AI客服面对的咨询量越多，背后需要的算力越大。AI应用渗透率越高，企业买的不只是模型能力，而是长期稳定的计算资源。

这也是GPU云连续四个季度三位数增长更值得关注的地方。

企业客户已经开始从“我要不要用AI”，进入“我的AI应用到底跑在哪里”。

后一个，对百度显然更有利。企业采购AI基础设施时，标准会从模型榜单转向几件更加现实的事情，推理成本是多少、集群稳定不稳定、模型适配够不够多、资源能不能随时拿到，以及一千个用户同时调用时系统会不会崩。

图/百度官方公众号

因此，AI进入生产环境之后，技术竞争最终都会变成工程竞争。百度恰好在这件事上积累得足够久。

智能云已经经营多年，昆仑芯做了十几年，飞桨是国内最早的大规模深度学习框架之一。昆仑芯已经完成三代AI芯片的研发和商业化，2025年至今已经交付多个万卡级P800集群，应用进入互联网、金融、能源、制造等行业。

有一个容易被忽视的点，百度卖GPU云，不需要所有客户都使用文心。

这与过去搜索时代的百度完全不同。搜索是一门高度封闭的生意，用户必须进入百度，广告主才能进入百度。但云计算只要客户需要算力，无论文心、Kimi、GLM还是MiniMax，都可能成为百度云上的工作负载。

所以从商业模式来看，GPU云283%的增长，比某一次模型排行榜第一更重要。这意味着百度找到了一种不完全依赖“文心必须赢”的AI商业模式。

当然，这并不意味着转型已经完成。

二季度百度核心AI业务收入125亿元，同比虽然增长25%，但环比下降8%；AI云基础设施收入也从一季度88亿元降至73亿元。

所以更准确的说法不是“百度已经完成AI转型”。而是，在旧收入曲线下行的时候，新的收入曲线第一次真正长到了足以接棒的位置。

AI办公，百度开始抢任务入口

如果GPU云解决的是百度AI怎么赚钱的问题，那么AI办公解决的是另一个问题，用户在哪里使用百度AI？

技术公司的一个残酷现实是，模型可以藏在后台，但用户入口不能。模型最终的价值，要通过一个足够高频的应用被释放出来。

百度这一次把赌注放在了办公。百度把百度搭子、库库AI、秒哒等产品重新组织起来，试图覆盖三个不同层次的需求。

百度搭子更接近一个通用办公智能体。用户提出目标，系统拆任务、找资料、处理文件、调用工具，再把结果交回来。

库库AI连接的是百度文库和百度网盘两个成熟产品，把Word、PPT、Excel、海报、视频、播客、思维导图等内容生产能力装进一个Agent里。

秒哒解决的则是“替我做工具”。这是一层更深的变化。用户可以直接告诉模型自己要什么，再由AI生成应用。

三个产品放在一起看，百度其实已经不满足于做一个聊天机器人。它想覆盖的是一条完整的工作链。

查资料、写东西、处理文件、做PPT、分析表格、搭应用，最后再让智能体替用户执行。这比再做一个ChatGPT复杂得多，但也更符合百度的资源禀赋。

图/百度官方公众号

毕竟，百度手里真正值钱的，有文库多年积累的专业内容、网盘里的用户文件、搜索里的公开信息、地图的位置数据，以及大量企业客户。

这些东西单独看都属于上一代互联网资产，但当智能体需要理解任务、查找资料、调用工具和交付结果时，它们反而变成了上下文。

AI办公真正的竞争，是谁能调动更多资源完成任务。这也是为什么办公会成为百度非常重要的一次入口争夺。

搜索时代，百度掌握的是问题入口。智能体时代，用户要的越来越可能不是链接，而是结果。

百度现在争的就是这个位置。

今天百度搭子月活增长1000%，库库AI办公MAU超过2500万，秒哒拿到三成多市场份额，说明产品开始进入用户视野。

真正决定这些产品价值的，是一年以后还有多少人愿意继续用，以及有多少企业愿意为它们持续付费。

百度显然已经意识到了这一点。

自我演化智能体“伐谋”已经有超过3000家企业申请试用。百度正在把Agent从个人工具继续向企业决策、营销、数字人和业务系统推进。

这也是百度AI应用真正需要跨过去的一道坎，从“有人用”，到“离不开”。

“芯云模体”，不只是技术PPT

李彦宏很多年一直强调百度是少数拥有AI全栈能力的公司。

这句话以前听起来很像一家技术公司的标准介绍。芯片、框架、大模型、云、自动驾驶，每一层都有布局，每一层也都需要烧钱。问题是，资本市场从来不会因为一家企业什么都有，就自动给它更高估值。

全栈只有在产生协同时才有价值。2026年之后，这套逻辑开始变得具体。

把百度的AI体系压缩成四层，大致可以理解成“芯、云、模、体”。最底层是昆仑芯，往上一层是百度智能云，再往上是文心等基础模型，最上面则是百度搭子、库库AI、秒哒、伐谋、数字人、AI搜索以及萝卜快跑等应用。

“芯云模体”不再是四笔分散的技术投入，而是开始形成算力供给、模型迭代、应用落地彼此反哺的商业闭环。

图/百度官方公众号

这就是全栈真正有意义的地方。不需要每一层都必须行业第一，而是每一层都可以给下一层降低成本。

AI时代，模型能力决定产品上限，算力成本决定商业下限。

如果一家公司只能买芯片、租云、调用第三方模型，再做一个应用，那么每增加一个用户，可能都意味着向产业链上游交更多钱。

百度的优势恰恰在于，它有机会把这些成本留在自己体系内部。

昆仑芯负责算力，智能云负责交付，文心负责模型，应用负责制造需求。这也是为什么昆仑芯对百度的重要性，已经远远超过一家普通芯片子公司。

不过，百度也知道，全栈并不等于没有短板。

芯片强、云增长快、应用有用户，如果中间的模型层持续落后，整个体系的上限一样会被限制。

所以下一阶段，百度需要证明的，不只是“AI能赚钱”。而是这套体系能不能形成持续的正循环。

这也是百度推动香港双重主要上市值得关注的原因。如果转换顺利完成并满足港股通条件，百度可能赶上后续港股通调整窗口。

当然，真正决定百度能不能重估的，仍然是那125亿元AI收入。它必须持续增长。

73亿元AI云必须证明283%的GPU云增速不是短期算力采购潮。25亿元AI应用必须从3%的增速继续往上走。百度搭子、库库AI和秒哒也必须把月活转成真正的收入。文心还要重新证明自己的模型竞争力。

这些问题一个都没有结束。

所以，2026年二季度并不是百度AI转型的终点，更像是一条分界线。

分界线之前，市场一直在问百度一个问题，你做了这么多年AI，到底什么时候能赚钱？

分界线之后，问题已经悄悄变了。AI这门生意究竟能做到多大，以及百度能不能把芯片、云、模型和应用之间的技术优势，最后变成一套可以不断复制的商业机器。

（题图来源于百度官方微博。）