大模型时代的第一份季报，百度智能云盈利了

5 月 16 日晚间，百度发布未经审计的 2023 年第一季度财报。报告期内，百度营收 311 亿元，同比增长 10%；归属百度的净利润（non-GAAP）达到 57 亿元，同比大幅增长 48%，营收和利润双双超市场预期。

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具体到各个业务板块。以移动生态为核心的广告业务收入 166 亿元，同比增长 6 %；百度智能云则表现亮眼，收入增长 8 % 达 42 亿元，并在期内首次实现盈利（non-GAAP），成为推动百度整体利润大幅增长的关键因素之一。

此外，其他 AI 相关业务也有不错表现。智能驾驶服务萝卜快跑一季度订单量达 66 万单，同比增长 236%，并从 3 月 17 日起获准在北京全面开启运营；3 月中旬发布的大模型文心一言，则在内测开始的一个多月里快速迭代 4 次，推理性能提升近 10 倍。

财报业绩向好，百度股价盘后大涨。继上一交易日收涨 6.3%，5 月 16 日发布财报后，百度盘前再次上涨 2.8%。随着生成式 AI 大火，去年 11 月以来百度股价已经从低点的 80 美元上涨至 130 美元，半年里累计上涨近 60%。

发布大模型后的第一份财报，百度开了个好头。但在接下来的数个季度乃至一两年里，百度还有很多挑战需要面对：

自家的大模型需要进一步迭代，从而追上以 OpenAI 为代表的外国同行；百度智能云今天的增长更多是由 AI 需求的增加推动，百度还需要提升大模型的基础能力并将其更好地融入产品服务体系，进而推动业务增长。除了云以外，百度还需要将大模型的能力融入到搜索、自动驾驶和移动生态的其他产品当中。今天 AI 与软件服务的结合不断加快，过去两个月仅国内就有数十款百万用户级规模的产品宣布加入 AI 功能，百度需要加快自己的节奏。

百度创始人李彦宏对大模型时代的百度信心十足，他在财报中表示：「我们相信生成式人工智能和大语言模型为各行各业带来了革命性的潜力，帮助用户与客户实现目标并对社会产生正面影响。基于这个趋势，文心一言开启内测。我们计划逐步将文心一言融入我们的所有业务，为我们的产品及服务赋能，吸引更广泛的用户及客户。围绕文心一言在新的时代中建立新生态。这也将助力我们实现长期、可持续的增长。」

喊了几年，百度智能云真靠 AI「翻身」了

一季度百度的各条业务线中，智能云无疑是最亮眼的一个。

百度在 3 月 16 日才发布文心一言，大模型对智能云业务的影响要到接下来几个季度才能展现。但在生成式 AI 爆火后，国内企业对 AI 需求急剧增加，这对百度智能云业务的提升已经可见一斑。

根据财报，智能云一季度收入增长 8%。此外在 3 月份，随着文心一言的发布，百度智能云销售线索同比增长超过 400%，这些也有望在未来几个季度转化成为百度智能云收入的增长。

生成式 AI 爆火的背景下，以 AI 解决方案见长的百度智能云在新财年的增长在意料之中。但这一高增长能不能持续下去，是百度智能云能否撑起百度第二增长曲线的关键。

事实上，云计算市场正在承压。受宏观经济进入下行周期的影响，企业的 IT 支出正在减少，这直接减少 SaaS、PaaS 这样的软件需求。过去几个月，Shopify、Zoom 等明星公司的营收均出现下滑，国内的一众 SaaS 厂商也调低了营收预期。

相应地，软件服务商上游的云平台增长速度也在放缓。就在一季度，全球云计算市场第一的亚马逊 AWS 预警其增长将会放缓——2023 年，AWS 连续多年保持在 30% 营收增速将下降至低于 20%。

这是百度智能云所面临的市场环境，也是其在 AI 时代能够迎头赶上所要面对的问题。

作为中国云市场的第四名，百度智能云的市场占有率常年在 9% 左右。市场占有率不高与其营收结构有关，由于其做 AI 解决方案、软件的比例远高于 IaaS，而 IaaS 才是移动互联网时代里能够带来规模化营收的保证，也是阿里云、华为云、腾讯云营收结构的大头。

过去十年，随着软件上云的趋势，以 PaaS、IaaS 为主的大厂云平台也迎来了快速扩张的十年。出于自身的业务需求，解决互联网高并发等计算问题，大厂做云计算是自然而然的一件事。然而，这也是百度智能云被质疑「起了个大早赶了个晚集」、市场占有率不高的原因。

在其他云厂商规模化推动上云的过程中，百度选择押注 AI，将其视为下一代技术，也因此有了十多年在 AI 上辗转腾挪的故事。受限于过去的技术成熟度，百度在探索 AI 技术产品化的过程中，尚未出现堪比搜索一样能打的业务场景，但是，押注 AI 的战略选择让百度布局了与 AI 相关的技术全栈，比如 AI 操作系统——飞桨，还有大模型。

过去，这些布局烧钱的速度远快于赚钱的速度，但在今天人人可感知的生成式 AI 浪潮中，这却成了百度智能云弯道超车的底气。

区别于其他云厂商先做 IaaS、PaaS 的云平台，百度智能云选择从 AI 应用层出发，「自上而下」切到更多的服务器市场。2019 年，百度智能云明确了差异化竞争的路线——以 AI 来拉动百度智能云的增长，并在 2020 年率先宣布了「云智一体」的战略。

2022 年 9 月，百度智能云业务更是由被李彦宏称作「能打胜仗」的百度执行副总裁沈抖接管，来落实云智一体战略。在内部信中，李彦宏期待沈抖带队的云业务实现规模和健康度的量变到质变，扛起百度的第二曲线。截止 2023Q1，这位成功主导了手百的信息流转型、推动百度移动生态事业群从搜信息拓展到搜服务的高管，交出了百度智能云深入产业的新答卷，推动了智能云利润的增长，实现了盈利。

增长背后，沈抖推动了百度智能云在核心场景里打造标杆案例、再复制到更多企业的标准化、规模化路径。目前，百度智能云推出了大量通用 AI 产品，通过标准化的 AI 解决方案建立起稳固的毛利基本盘，在行业核心场景上，进一步提升了发展质量。

在生产环节，智能质检、智能巡检、智能调度等通用 AI 产品已经在交通、制造、能源、电力、水务等行业广泛落地；在用户沟通上，智能客服、数字人已经在金融、保险、媒体、文娱行业大规模应用。以水务场景为例，百度智能云将自研的用于预测用水和控制水压的人工智能解决方案从泉州自来水公司复制到广州自来水公司，第一季度，大部分标准化解决方案又成功复制到甘肃省临洮县自来水公司。

沈抖表示，面临汹涌而来的产业智能化，百度智能云一方面用 AI 解决关键场景中的痛点问题；另一方面，通过不断获得的反馈，持续优化技术，为客户提供高性价比的 AI 服务。

百度智能云以 AI 和应用层切入云计算市场的打法，在 AI 时代迎来了高增长。至于这一增长势头可否持续，采取同一路线的微软云就是一个例子，背靠 AI 和数字化软件，微软云迎来了比亚马逊更稳健迅速的增长率，最新财报季微软云的增速高于亚马逊云近 10 个百分点，而靠 IaaS 为主的亚马逊想要从 IaaS 和 PaaS 等云平台切入行业应用，没有行业 knowhow，很难推进。因此，缺少软件业务的亚马逊 AWS 出现了营收增速相对乏力、利润率低的挑战。

一个月迭代四次，推理能力提升十倍

重估百度智能云，现有的营收结构优化和增长只是一方面，未来，百度智能云更重要的战场在大模型。

今年，微软云以 OpenAI ChatGPT 独家供应商的身份，给大家上演了王者归来，也引发了云计算的新一轮军备竞赛。由此，过去以 IaaS 和 PaaS 为主的基础云服务，正在让渡于以 AI 为主的 MaaS 云服务。这意味着，云服务的技术架构及其商业模式都进入了大模型时代。

就百度智能云而言，过去一年，沈抖带领百度智能云完成 AI 时代的课题——「AI 走出了实验室，迈向田间、地头」，更加标准化、可规模化的百度智能云服务已经体现在财报的毛利率中。然而，面向大模型时代更广阔的需求，百度智能云能否真正激发其作为第二增长曲线的活力，还有很多变数。

这是因为，大模型时代的云计算需求，无论是技术还是商业模式，都是全新的。更重要的是，这一次 AI 革命，无论是大厂还是创业公司，都迅速达成了一致——AI 是下一代软件。短短几个月内，国内出现了「百模大战」的局面。面对激烈的竞争，百度智能云能否吸引大模型的潜在客户，还要看其大模型能力。

日前，百度集团副总裁侯震宇在文心大模型技术交流会上表示：「最终能够让大模型服务推广开的只有两个原因：第一个是模型效果，第二个是成本。」

在 5 月 9 日这场最新的文心大模型技术交流会上，百度智能云向上百家企业合作伙伴展示了正在内测的全球首个一站式企业级大模型生产平台「文心千帆大模型」。它不但提供包括文心一言在内的大模型服务，还提供开发 AI 应用的各种工具链及整套环境。此外，大模型平台不仅提供全套文心一言大模型服务，还支持各类第三方的开源和闭源的大模型，成为大模型生产和分发的集散地。目前文心千帆大模型平台提供公有云服务、私有化部署两大交付模式。

现场，百度智能云 AI 与大数据平台总经理忻舟演示了如何微调大模型，客户以少量数据即可发起模型微调，最快几分钟就可获得自己的专属大模型。对于企业客户的需求，忻舟强调「快且收敛，是大模型应用训练中一个非常重要的指标。」

「只快不收敛，大模型的训练是没有用的。文心千帆在多机多卡训练性能方面，可以更快达到收敛的状态，在全球权威 AI 基准评测 MLPerf 榜单中排名世界第一。」

他进一步总结了文心千帆大模型平台的特点：更易用，开箱即用，节约客户机会成本；更全面，提供覆盖全生命周期的工具链；更高效，可以端到端的全流程优化；更安全；更开放；更集成，更多插件拓展模型能力边界。通过文心千帆大模型平台，百度智能云把模型开发、训练、调优、运营等复杂过程封装起来，通过低门槛、高效率的企业级服务平台深入产业，为千行百业提供服务。

此外，大模型的大计算、大参数、高成本，也对大模型时代的 AI 基础设施提出新的要求。百度智能云打造了国内首个全栈自研的 AI 基础设施「百度 AI 大底座」，面向企业 AI 开发提供端到端的解决方案。换句话说，企业不再需要把大量成本花在构建基础设施上，而可以像使用水电能一样按需取用，真正实现 AI 生产全流程降本增效。在地平线的智能驾驶解决方案全生命周期开发中，百度 AI 大底座为高性能数据存储和模型训练提供支持。

对于百度智能云的潜在客户，两个月以来，侯震宇明显感受到了不同的水温。他说：「在文心一言开始企业内测以后，主动跟我们交流的和已经在合作的机构比以前更多了，各行各业都有。有大量的机构，原先不太愿意用，现在愿意跟我们聊，也愿意去用。」他认为，大模型是分水岭，也会极大改善云计算的格局。一个数据是，仅就 3 月而言，百度智能云销售线索同比增长超过 400%。

并且，客户拥抱大模型的速度比预想的来得还要快。侯震宇透露，「我们接触的客户有两个阶段，第一个阶段是在 3 月 16 日之前就在接触，都是 CEO、大老板带队来，我们讲的内容都属于科普了，他们觉得这个事很重要。但是到现在，是实际在内部做事的人跟我们直接接触，他们希望更快使用上大模型，通过大模型提高业务能力，让他们在竞争中获得优势。」

截至 5 月 9 日，超过 300 家百度智能云生态伙伴参与了「文心一言」内测，包括工业、金融、政务、互联网、运营商、教育等行业头部。沟通会上，百度智能云发布文心千帆生态伙伴计划，与联想集团、用友、宝兰德等 14 家文心千帆生态伙伴举行签约仪式。

除了加快与生态伙伴内测，文心大模型也在快速迭代。此前，一份流出的会议纪要显示，文心一言内测一个多月，就完成了 4 次大的技术升级，以 QPS（每秒查询推理响应速度）为指标的大模型推理性能提升近 10 倍，这意味着大模型推理成本降为原来的十分之一，或者可以为 10 倍数量用户提供服务。

有分析人士解读认为，快速迭代得益于百度在芯片、框架、模型和应用这四层的全栈自研布局，「自研产品彼此适配度更高，协同会更高效」。

大模型时代，重估百度

今天业内一个基本共识是：AI 大模型会重塑所有的软件服务。对百度而言，云服务是第一个吃到螃蟹的业务板块，但随着大模型的快速迭代，基础能力不断提升，云服务不会是唯一一个受到影响的业务，百度所有的业务板块都将被重塑。

李彦宏在多个场合表示，这是百度十年来最重要的机遇。除了百度智能云及其企业大模型业务，AI 大模型还会给百度的搜索、自动驾驶、语音助手、生物计算等领域带来广阔的前景。

搜索不用多说，随着 AI 大模型的发展，对话式人工智能已经成为传统搜索引擎之外，人们获取信息和知识的另一个重要渠道。除 C 端应用之外，在各类 B 端场景之中，基于大模型的 AI 技术也被加速运用到产业之中。

以生命科学为例，AI 正被用于研究蛋白质、DNA、RNA 等微小的生物活性物质，这个垂直领域叫生物计算。随着机器学习和深度学习等 AI 技术的广泛普及，受限于数据的生命科学将借助大模型预训练而获得更好的效果，带来诊断、治疗、药物等更大的产业应用前景。

百度目前在生物计算领域进行了很多探索，包括 RNA、小分子、蛋白质、多肽、生物计算大模型等等。百度智能云与百图生科联合构建了异构的生物超算平台，支持动态获取高达几千到几万个 GPU，以及相应的 CPU 资源，在百度智能云上训练了千亿参数的跨模态生命科学大模型「xTrimo」，不仅承载了百图生科创新免疫调控药物 ImmuBot 的研发工作，也驱动了 AIGP 平台实现全新功能蛋白设计。

但机遇往往与挑战并存，想要吃下十年一遇的巨大红利，百度还面临不少挑战。

首先，最大的挑战来源于大模型的迭代速度。今天全球已经进入大模型军备竞赛，海外有 OpenAI、谷歌、创业公司和各大开源社区，国内有 BAT 大厂和 MiniMax、王小川等创业团队，想要在竞争者中脱颖而出，百度在国内的先发优势不会是牢不可破的护城河，只有不断迭代，加速提升，才能真正地确立竞争优势。

第二个挑战则来自已有业务与大模型的融合问题，最典型的就是搜索。海外两大搜索引擎商谷歌和微软 Bing 的竞争中，拥有垄断地位的谷歌反而处于下风。这一事实证明，搜索引擎的市场优势并不能成为引入 AI 大模型的护城河，甚至有可能成为掣肘。

其背后主要有两个原因：第一是广告，传统搜索引擎赖以生存的广告模式，在生成式 AI 引入后不复存在，软件服务商们需要建立起新的商业模式和对应的广告工具；第二则是成本，今天每次调用大模型的成本，是传统搜索的数倍甚至更多，传统搜索引擎 CDN 成本约占营收的 7-8%，增加数倍是谷歌、百度都无法承受的数字。

而原本的规模越大、模式越成熟，就意味着变革的掣肘越大。

此外，就算是今天吃到大模型时代红利的云业务，还需继续关注客户能否低成本、高效率地把 AI 与实际场景融合，从而通过有效地解决企业痛点来提升市场份额，这背后更多靠的是百度在 AI 领域多年耕耘建立的品牌和先发优势。想把先发优势转化为最终的胜利，百度还需要进一步提升自己的模型、产品和服务。

大模型时代的第一份季报，百度开了一个好头，但想要笑到最后，百度需要面对的挑战，才刚刚开始。

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