作者 李越

编辑 重点君

1962年9月12日，得克萨斯州休斯顿的莱斯大学体育场，美国总统肯尼迪向4万名听众发表了著名的登月演讲：

“我们决定在这十年内登上月球，并非因为它们轻而易举，而正是因为它们困难重重。”

在当时，这是一场违背民意的豪赌。大多数美国人持反对态度，因为预算是天文数字，而这些钱本可以用在地球上。在1965到1966年的高峰期，美国国家航空航天局的预算占到了美国联邦总预算的4.4%，这一比例甚至高于今天的美国军费。

历史的吊诡之处在于，阿波罗计划的巨额投入，最大收获并不在太空。它没有把人类带入星际时代，但它为了解决登月难题而被迫点亮的科技树，却帮助开创了整个数字时代。

我们今天所享受的互联网、智能手机和生成式AI世界，都建立在NASA当年的那场豪赌之上。

1962年，为了给登月任务制造一台小型、快速、强大的制导计算机，麻省理工学院的实验室说服NASA，放弃了当时成熟的晶-体管技术，转而采用了一种全新、极不稳定且极其昂贵的尖端技术——集成电路。

NASA成了这项技术最初的全球唯一买家，用巨额订单和严苛标准，在七年内把芯片的良品率提升了1000倍，把价格从每块1000美金拉到了15美金。正是服务于阿波罗项目时，仙童半导体的戈登·摩尔写下了著名的“摩尔定律”。当阿波罗11号登月时，NASA采购了全球60%的芯片。

时光跳转到2012年，加州太浩湖，哈拉斯赌场酒店，731房间。

64岁的杰夫·辛顿，一个坚守神经网络的学术边缘人，正在拍卖自己只有三个人的公司。几个月前，他和团队用两块英伟达游戏显卡（GPU）和AlexNet模型，在ImageNet大赛上以碾压性优势夺冠，将图像识别错误率从26%骤降至15.3%，就此打响了深度学习革命的发令枪。

此刻，房间里挤满了科技巨头的代表：谷歌、微软、DeepMind。以及，唯一的中国公司：百度。

2012年的中国互联网，O2O、团购、移动社交才是最热门的赛道。所有人都在谈论商业模式和流量变现，资本热火朝天。人工智能，这个曾两度经历寒冬的词汇，在主流视野中甚至不如P2P来得性感。

为什么百度会出现在这场决定未来十年的“技术赌局”上？

要理解百度这次“早起”的意义，就需要理解60年前NASA的那场豪赌。肯尼迪选择登月，是因为它困难重重。而百度选择AI，是因为看到了那扇窄门背后，通向的是下一个时代。

这个问题的答案，就是百度AI战略的原点。

孤独的窄门

2012年，百度净利润首次突破100亿人民币。但这家PC时代的搜索霸主，正面临移动互联网的巨浪。商业世界的巨大变革呼之欲出，这让百度陷入了某种“迷茫”。在所有人都看得到的“明线”上，它必须应对一场迫在眉睫的战争。

2014年，李彦宏在内部信《改变，从你我开始》中，要求团队拿出“狼性”，淘汰“小资”。他焦虑的不是利润，而是“投入不够”。这封信后来被外界解读为百度进军O2O、外卖、团购等地面战场的动员令。在那个所有人都看得到的战场上，百度需要用“狼性”去拼杀，去争夺“今天”。

但在大部分人看不到的战场上，李彦宏真正在意的，是那个当时只有少数人能看到的“明天”。他要去寻找一种更根本的、能颠覆现有格局的技术。

2012年的太浩湖拍卖会，因为众所周知的原因，百度最终没有获胜。谷歌以4400万美元的天价，将辛顿团队收入囊中。但这场失利，反而让李彦宏下定了决心。他亲眼见证了国际巨头不惜花费巨资抢夺AI人才的决心，他也更加笃定了，AI就是那个一直寻找的答案。

在不久后2013年1月的百度年会上，李彦宏宣布成立“深度学习研究院”（IDL）。这是全球企业界第一个用“深度学习”来命名的研究院。李彦宏亲自担任院长，他的目标是：要做中国人工智能领域的贝尔实验室，吸引全球最顶级的人才。

在全行业都在为商业模式创新而狂热时，百度选择了一条“技术信仰”的窄路。

为了给IDL招兵买马，百度找到了当时还在斯坦福的吴恩达。吴恩达是谷歌“谷歌猫”项目的发起人之一。根据《深度学习革命》一书披露，吴恩达之所以在2014年选择百度，一个关键原因在于：当时谷歌对GPU训练算法的态度尚不明朗，不支持他购买更多昂贵的GPU，但百度承诺“随便买”。

这种不计成本的投入，在百度后来的十年中成为常态。

选择走窄门，是需要付出代价的。当百度将巨额研发砸向AI时，它在移动互联网的地面战场中显得步履蹒跚、动作迟缓。

过去十年，百度累计研发投入超过1000亿元人民币。2020年，百度核心业务的研发投入占到收入的21.4%，这一强度在全球大型科技互联网公司中都凤毛麟角。

这种孤独的投入，在很长一段时间里不被外界理解。最尖锐的批评是:“百度拥有昨天和明天，唯独没有今天。”

但百度不是没赶上移动互联网的集，而是主动选择了去赶一个更远、更具决定性的集：为一个尚未到来的时代，打造全栈式的技术地基。

当2022年底ChatGPT发布，AIGC的浪潮席卷全球时，全中国的科技公司都在问同一个问题：该怎么追赶？而百度，是唯一一个能立刻拿出文心一言来应战的玩家。

历史再次押韵。正如NASA的登月计划无意中催生了数字时代，百度对AI的“早起”，也让它在十年后拿到了下一场技术革命的入场券。时代奖励了百度的坚持。

为什么必须全栈自研？

进入窄门，只是拿到了资格。如何走过漫长的无人区？百度的底层方法论是：全栈自研。

圣塔菲研究所的学者布莱恩·阿瑟在《技术的本质》一书中提出了一个核心观点：“技术并非孤立的发明，而是一个自我演化、自我创造的系统。新的技术几乎总是从已有技术的组合中诞生的。”

阿瑟将此称为“组合进化”。一项技术，比如喷气式发动机，并不是凭空发明的，它是燃气轮机（来自发电系统）和压缩机（来自工业鼓风机）等已有技术的组合。

这一轮生成式AI的爆发，同样是“组合进化”的产物。它来自于过去数十年中，算力、算法和数据相关技术的积累。正是有了深度学习与计算机视觉革命，让机器能“看见”；有了Transformer架构与大型语言模型，让机器能“理解”；才最终组合出了生成式AI，让机器能“创作”。

这个理论解释了百度战略的必然性：真正的护城河，不是掌握某一项单一技术，而是掌握最全、最底层的组件。因为你拥有的组件越多，未来组合出新技术的可能性就越大。

在AI时代，最好的老师是英伟达。

2007年，当英伟达发布CUDA平台时，这是一个近乎疯狂的举动。它强迫开发者学习一种全新的编程语言，只为了调用GPU。英伟达的黄仁勋熬过了万丈孤独。直到2012年，辛顿的团队正是用英伟达的游戏显卡和CUDA平台，赢得了ImageNet大赛。从那一刻起，英伟达的组件（GPU+CUDA）就成为了AI时代的军火库，也成就了人类有史以来第一家市值五万亿美金的公司。

百度的选择如出一辙。它要做的，是成为AI时代的组件供应商，而且是全栈自研。在全球科技公司中，百度是极少数拥有从芯片、框架、模型到应用，四层AI技术全栈布局的企业。

百度的全栈布局，从底层的芯片开始。其自研的昆仑芯，从昆仑芯1代开始，百度就将其应用在搜索引擎的推理上。如今，昆仑芯已经部署了数万片。这使得百度能在训练和推理上实现“芯片-框架-模型”的协同优化，把成本打下来。

在芯片之上，是AI时代的操作系统——飞桨深度学习平台。如果模型是皇冠，框架就是地基。飞桨的作用是降低AI的开发门槛。截至2025年9月，飞桨平台已经凝聚了2333万开发者，服务了76万家企业。

操作系统的核心，是强大的模型引擎。百度的文心大模型早在2019年就发布了1.0版本。在ChatGPT引爆全球之前，文心大模型就已经在国家电网、浦发银行、吉利汽车等多个产业中落地。在2025年的百度世界上，百度更是发布了新一代文心大模型5.0，其能力已处于全球领先水平。

而这套“芯片-框架-模型”体系最独特的护城河，在于顶层的应用场景：搜索、文库、网盘、地图、自动驾驶等。

这四层布局构成了一个飞轮：海量的应用场景为大模型提供了最真实、最多样的数据反哺；大模型通过学习这些数据变得更聪明，进化出新知识；更聪明的模型又反过来提升了应用层的用户体验；更好的体验又吸引了更多用户，产生了新的数据。

这构成了一个完整闭环。

在AI时代，全栈自研是一条最苦、最慢、最烧钱的路。它意味着巨额的、长周期的研发投入。但在效率和成本的极限竞争中，这又是唯一的生路。因为只有全栈自研，才能实现端到端优化；只有全栈自研，才能在竞争对手优化单一环节时，你已经开始优化整个系统；只有全栈自研，才能真正把成本打下来，把AI从昂贵的实验室，变成普惠的基础设施。

市场为什么重估百度？

技术革命总是在重构产业格局。AI正在重构一切：微软不再是Windows公司，而是AI-Cloud公司；英伟达不再是游戏显卡公司，而是AI算力公司。

百度的身份同样在被重构。长期以来，资本市场给百度的标签是“搜索公司”。但当AI成为新的技术范式，搜索本身也只是AI的应用场景之一。百度正在发生的，是一场深刻的“AI内化”，其彻底程度，在中国科技企业中独一无二。

目前来看，企业“内化AI能力”，有三个代表性的应用方向：第一是AI代替重复性劳动；第二是生产力的无限供给。第三个是AI超越人类认知。

2025年11月13日的百度世界大会，主题是“效果涌现”。如果说过去十年的投入是播种，那么今天，百度终于迎来了收获期。

那些十年前种下的、曾被质疑的AI资产，正在成为百度的新王牌。

最引人注目的，是自动驾驶的规模化落地。自动驾驶曾是李彦宏眼中“人工智能最顶级的工程”。2017年，他乘坐无人车开上北京五环，收获的是一张罚单和全网的群嘲。但这张罚单却间接推动了中国自动驾驶法规的进程。

今天，萝卜快跑已经成为全球最大的自动驾驶出行服务商，每周全无人订单数达到25万，全球出行服务次数超1700万。其服务覆盖全球22座城市，全无人驾驶里程突破1.4亿公里，自动驾驶总里程超2.4亿公里。更关键的安全数据显示，其全无人驾驶平均行驶1014万公里才会出现一次气囊弹出事故，远超人类驾驶员和谷歌Waymo的水平。

2025年是萝卜快跑高速发展的一年，正是得益于百度长期积累带来的，行业领先的无人驾驶技术、丰富的运营经验和卓越的安全记录。

如果说萝卜快跑是AI对物理世界的重构，那么一系列AI原生应用的涌现，则是对数字世界的重构。

在2025年世界大会上，百度正式发布了全球首个自我演化智能体——伐谋。李彦宏将其最主要的应用场景定义为：找到“全局最优解”。伐谋能够模拟甚至超越顶尖的算法专家，为交通、能源、金融、物流，乃至新药研发等各种领域 ，根据变化的条件自动迭代，给出最优的动态方案。在近期的全球公开测试中，伐谋项目表现惊艳，实现了全榜单SOTA，并在AI此前从未解出的难题上完成了突破 。

这一切“效果涌现”的背后，是百度长达十年对AI基础设施的坚定投入。

大会上，百度发布了新一代昆仑芯M100和M300。M100针对大规模推理场景和MoE模型做了极致优化；M300则为超大规模的多模态模型训练与推理任务设计。在算力节点上，百度公布了昆仑芯超节点的最新计划，天池256超节点与天池512超节点将于明年正式上市。其中，天池512超节点，单个即可完成万亿参数模型训练。

得益于强大的AI基础设施，百度也正式发布了新一代大模型文心5.0。它的能力在大会前就已得到验证：文心5.0的预览版（ERNIE-5.0-Preview-1022）登上了LMArena大模型竞技场，文本能力位列全球并列第二、中国第一，核心能力超越了多款国内外主流模型。

作为原生全模态大模型，文心5.0与业界众多“后期融合”模型有根本不同。它自训练伊始便联合建模文本、图像、音视频。架构上，它采用超大规模混合专家（MoE）模型，达业界已公开参数之最。同时，通过超稀疏激活技术，它在保持强大能力的同时显著降低了计算与推理成本，并在多模态理解、指令遵循、创意写作和智能体规划等方面表现出色。

在2025年，百度那个曾被视为遥不可及的“明天”，终于变成了“今天”。

资本市场在今年上半年以来对百度的追捧，正是对百度AI资产的重新定价。要真正理解百度的价值，必须忘掉它原有的搜索标签。百度正在发生的，是一场深刻的、从芯片到应用、从内部研发到外部赋能的“AI内化”，其彻底程度，在中国科技企业中独一无二。

技术信仰者的星辰大海

李彦宏的底色，始终是一个信仰技术可以改变世界的工程师。

回顾过去20年的百度世界大会，有10年的主题都与AI相关。从“生成未来”，到“应用来了”，再到2025年的“效果涌现”，李彦宏的领导力不在于追逐稍纵即逝的风口，而在于一种罕见的定力——他有足够的耐心，去等待一个技术从实验室的孤灯，走向盛大的应用爆发。

2021年，百度回港二次上市，李彦宏在致股东信中写下了这样一句独白：

“我们熬得过万丈孤独，藏得下星辰大海。”

这是对百度始终“早起”、敢入“窄门”最传神的注脚。

回望肯尼迪的登月计划，它留给人类最伟大的遗产，不是月球上的几块岩石，而是为了解决登月这个不可能的任务，而被迫发明出的整个数字时代。

百度长达二十年的技术求索，其真正的遗产或许也不仅仅是文心大模型、萝卜快跑或全栈AI技术。更在于它在蛮荒时代孤独的投入，为中国的科技产业输出了一套标准、一批人才和一套可供全行业使用的基础设施。

技术是一个永恒的循环。正如布莱恩·阿瑟所说，技术总是在“为解决老问题去采用新技术，新技术又引起新问题，新问题的解决又要S诉诸更新的技术”。

百度世界2025的“AI内化”不是终点。它只意味着，百度用AI解决了上一代的问题，并因此获得了解决下一代问题的新组件。

对于李彦宏和百度这家技术公司而言，这场冒险，未到尽头。

参考资料：

1、《技术的本质》

2、《深度学习革命》

3、《智能革命》

4、2014年李彦宏内部信：呼唤狼性 淘汰小资

5、2021年百度回港上市，李彦宏致股东的信

6、How NASA gave birth to modern computing-and gets no credit for it

7、百度世界大会2025李彦宏主旨演讲